看了google的暗黑派画,艺术家要哭晕在厕所

来源:《南都周刊》公众号 | 发布: | 发布时间:2015-07-11,星期六 | 阅读:2,479


谷歌十分魔性的画,上图是耶稣基督,下图是美国国家安全局。

Google最近公开了人工神经网络的代码,网友突然发现,这个用来识别图像的玩意儿居然是个艺术家!

文_胡雯雯

自从Google开始研究人工神经网络(Artificial Neural Networks)以来,一直在尝试教它图像分类和识别的技能。比如说,给它一个特定主题如“叉子”,让它匹配出叉子的图像;又或是给它一张叉子的图片,让它识别并且归类。

这对人类来说是小儿科,但对人工智能系统来说,则意味着要看成千上万张类似的图片,才能掌握一个主题的共同点,提高识别精确度。

大概是想让更多人参与进来,分担这项费时费力的教学工作,Google最近向大众公开了这个人工智能系统的代码。一些软件工程师将其应用到自己的网站上(Psychic VR Lab 和 Deep Neural Net Dreams),让网友们随意上传图片,看它能识别出什么来。结果令人大吃一惊,这货居然是个艺术家!

一棵树的树冠,被它诠释成梵高风格的小教堂,一朵下垂的向日葵花盘,被它诠释成了一只胖乎乎的鸟:

就连蒙克那幅著名的《呐喊》,也被它画满了密密麻麻的眼睛(什么鬼,密集恐惧症啊):

这是怎么回事?我们先来看看Google人工神经网络的原理。它是模拟人脑神经元来运作的,包含10-30层人工神经元。每一层都会专注于眼前图像的某些细节,将它分析后传给下一层神经元,一层层传递后,由最后一层判断它到底是什么。

面对一个单独的主题时,比如喵星人,它识别起来是比较容易的。但如果给它一张照片或一幅图,里面有天空、云朵、草地、河流、美女……那它要怎么决定其重点并且归类呢?如果我们再要求它:“不论你觉得自己看到的是什么,我们要你变出更多来”呢?

有趣的事情就这么发生了。

系统中每一个神经元层次,关注的点都不同。较低层的对物体的边缘轮廓,或是对简明的线条和装饰性图案很敏感,因此会将它们强调和放大;高一些的神经元层,则对物体的整体、比较复杂的图案感兴趣。

因此,当我们给它一张蓝天白云的图时,尽管一些细碎的云朵在我们看来没有任何意义,但被它自动脑补后,可能会变成小鸟和小鱼。然后为了强调这个特征,它又会绘制出更多的小鸟和小鱼。比如这张普普通通的蓝天白云:

低层的神经元会认出并处理它的质感和边界,变成这样:

而高层的神经元会把看到的内容抽象成它学过的那些更复杂的东西,比如一只狗,一只羊……或者是寺庙之类的建筑:

而当它把这些东西不断强调,越描越黑……到一定程度的时候,蓝天白云就被它变成了这样(脑洞开得太大,回不去了):

由于科学家们给它学习过的几百万张图片,大部分跟动物和建筑物有关,所以它的想象力也总是围绕着这些。在这套人工神经网络的眼中,鹦鹉螺会长出狗头,面包会变成毛毛虫,就连日本漫画中的大眼睛妹子,脸也会变成圆睁双眼的汪星人。

好了,有人说,如果我给你的图里什么轮廓都没有呢?就是一张纯噪点,就像电视没信号发出沙沙声时的那种画面,你诠释给我看看?

真就有人做了这个实验。麻省理工的电脑科学与人工智能实验室,将纯噪点图给自己训练过的人工神经网络看,将它识别出的图案细节放大后再诠释,多次循环后,最终得出一系列精美绝伦的画,有些像拜占庭的马赛克,有些则像梵高的《星空》。

这张图就是它根据一堆噪点画出来的。

知乎上也有网友贴出自己用这套系统模拟出的图像,虽然许多仍是没有意义的噪点,但里面也出现了蚂蚁、巨石和海星等的图象:

对于这个横空出世的艺术家,工程师们已经把它的风格归了类,叫“inceptionism 暗黑派”(简直是梦魇派好不好)。这种技术能让我们更好地理解神经元处理任务的方式。

网上还有一些图,让你秒懂为什么我要叫它“梦魇派”:

哦不行了,让我静静,别问我静静是谁╮(╯Д╰)╭

不怕做噩梦一定要玩的,使用Google人工神经网络代码搭建的网站地址,点击:。刚瞅了眼,网友上传了近100000张照片生成“艺术作品”。



 

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