Рождение Матрицы: искусственные нейронные сети научились создавать реалистичные лица людей и интерьеры спален

Команда исследователей из компании Indico и Facebook создала нейронную сеть, способную «придумывать» реалистичные изображения 27 Ноябрь 2015, 08:41
В «Матрице», в первой ее части, создавать виртуальный мир могла не только разумная компьютерная система, генерировать миниатюрный виртуальный мир могли и компьютеры «Навуходоносора», корабля повстанцев.

Многим запомнилась девушка в красном, которая появилась в одной из симуляций. До создания подобной виртуальной модели реального мира нам (и нашим компьютерам) еще очень далеко. Но кое-что уже есть и сейчас. 
Команда исследователей из компании Indico и Facebook создала нейронную сеть, способную «придумывать» реалистичные изображения. 

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Сейчас ИНС используются во многих сферах, включая прогнозирование, распознавание образов, работа с Big Data. Алек Рэдфорд (Alec Radford) из Indico и его коллеги решили обратить внимание на такую разновидность НИС как генеративная состязательная сеть (generative adversarial network).
В такой сети одна часть системы пытается создать массив ложных данных для того, чтобы «обмануть» вторую часть. Идея состояла в том, что если постоянно повторять этот процесс, система научится создавать более качественные изображения. 
Авторы исследования обучали систему на основе массива изображений спален. Затем систему просили создать собственные изображения.

Чтобы убедиться в том, что система действительно создает оригинальные изображения, а не копирует их из базы данных, специалисты давали команду генерировать серию модификаций одного и того же изображения спальни — например, без окна, со столом или телевизором.

Этот прием позволил убедиться в том, что система научилась генерировать интерьеры самостоятельно. 
Кроме того, специалисты обучили систему создавать изображения, где одна важная часть (например, окно) чем-то заменена. К примеру, система заменяет окно телевизором, или камином. Это указывает на то, что система научилась «понимать», что представляет собой определенная часть интерьера.
Аналогичный принцип может быть использован и для других снимков, например, портретных фотографий. В другом эксперименте исследователи просили систему выделить фото улыбающейся женщины, затем добавить нейтральное выражение и «добавить» мужчину с нейтральным выражением.

Цель — выделить концепцию «улыбки» и объединить ее с концепцией «мужчина». В результате исследователи получали набор изображений улыбающихся мужчин. 
Сейчас, к сожалению, размер изображений ограничен размером 32*32 пикселя, что делает работу системы более быстрой и эффективной. Следующий этап работы — перенос такой схемы на видео и аудио.
А после того, как будет добавлен еще и 3D-эффект, плюс динамика, плюс дополнительные детали окружения, мы получаем полноценную «Матрицу». Или нет? 

Источник