Масачузетският технологичен институт създаде „машина за кошмари“, за да преобрази снимките за Хелоуин

В „Playtest“, скорошен епизод от превъзходното шоу на Чарли Брукър Черно огледало, публиката успя да надникне как може да изглежда бъдещето на ужасите в един свят на напреднали невронни мрежи и добавена реалност. Както при всичко за Черно огледало, светът, който епизодът описва, е антиутопия от близкото бъдеще, в която технологията е разпознаваема, но все така малко недостъпна.

Въпреки това може да е малко по-близо, отколкото си мислите, въз основа на нов проект за машинно обучение, идващ от MIT, носещ име от изкривеното въображение на Чарли Брукър. Накратко, „Машината за кошмари“ на Масачузетския технологичен институт използва авангардна технология за задълбочено обучение, за да извиква изображения, предназначени да ни изплашат направо.

Препоръчани видеоклипове

И не само може да ни каже повече за това как се страхуваме, но страхът ни помага да го обучим да става все по-страшен през цялото време!

Свързани

  • Съперникът на Apple ChatGPT може автоматично да напише код вместо вас
  • Стив Возняк предупреждава, че AI ще направи измамите още по-убедителни
  • AI прави една дългогодишна измама още по-ефективна

„Използваме най-съвременни алгоритми за дълбоко обучение, за да научим как изглеждат къщите с духове или токсичните градове. След това прилагаме научения стил към известни забележителности.“

„Има нарастващ брой интелектуалци, включително Илон Мъск и Стивън Хокинг, които вдигат тревога за потенциалната заплаха от свръхинтелигентния ИИ за човечеството“, изследовател Пинар Янардаг Делул, докторска степен студент в Media Lab на MIT, каза Digital Trends. „В духа на Хелоуин и следвайки традиционната хакерска култура на Масачузетския технологичен институт, ние искахме да отбележим закачливо страха на човечеството от ИИ, който е нарастваща тема в популярната култура.“

В известен смисъл Nightmare Machine е продължение на Инструмент за генериране на изкуство Deep Dream на Google. Deep Dream, за тези, които не са запознати с него, играе със забавна странност на алгоритмите за класификация на изображения на Google: инструментите, които позволяват на Google Images да разпознае, да речем, стол в немаркирани снимки на столове. Възползвайки се от това, което Google нарече „проблеми в обучението“, Deep Dream използва своите способности за разпознаване на образи, за да започне да акцентира върху детайли, намерени в снимки. Резултатите бяха великолепно сюрреалистични: небеса, изпълнени с въображаеми птици, дървета, превърнати в богато украсени сгради, и празни океани, превърнали се в извънземни градски пейзажи.

Nightmare Machine на MIT е зловещата обратна страна на Deep Dream; AI еквивалент на вземането на двама еднояйчни близнаци и отглеждането на единия като перфектно дете (проект на Google), докато заключвате другия на тавана с кофа с рибешки глави за ядене (проект на MIT.)

„Използваме най-съвременни алгоритми за дълбоко обучение, за да научим как изглеждат къщите с духове или токсичните градове“, продължи Делул. „След това прилагаме научения стил към известни забележителности и е изненадващо колко добре алгоритъмът е в състояние да извлече елемента от преследваните шаблони и да го постави в забележителностите. Повечето от резултатите наистина са доста плашещи.

Както при всеки добър филм на ужасите, луд учен, разбира се, изследователите не са спрели дотук. Изисква се тестване върху хора. „Ние [наблюдавахме някои] интересни резултати,“ Д-р Мануел Себриан, главен научен сътрудник, каза пред Digital Trends. „Да кажем, че обучаваме невронна мрежа на места, като къща с духове, и я прилагаме към човек или група хора. Резултатът е еднакво натрапчив!“

„Основната цел на нашата изследователска група е да разбере бариерите между човешкото и машинното сътрудничество.“

Чрез прилагането на невронната мрежа Nightmare Machine към всяко изображение, за което можеха да се сетят, изведнъж нищо не беше ограничено. Изображение от един от скорошните президентски дебати в САЩ (доста натрапчиво като начало!) внезапно се превърна в два скелета, обиждащи се един друг на сцената. Диванска гега от Семейство Симпсън изглеждаше като призрачно привидение от филм на ужасите на J и безброй потребителски портрети бяха осквернени, за да изглеждат като вид селфита Зомбитата на Джордж Ромеро може да щракне с остатъчните смартфони след немъртви апокалипсис.

(За по-отблизо, разгледайте удобния акаунт в Instagram изследователите се замислиха, за да покажат своите зловещи творения.)

„Засега това е просто забавен експеримент, в духа на Хелоуин, за да изследваме нов начин, по който машините могат да ни плашат в по-интуитивния смисъл“, продължи д-р Себриан. „Ние обаче молим хората да гласуват за това, което намират за страшно. Досега сме събрали над 100 000 индивидуални оценки на нашите изцяло компютърно генерирани изображения.“

Тук се намесва човешкият фактор. В края на краищата, една невронна мрежа може да прави всички дълбоки сънища, които иска, но трябва човек да сънува кошмари. В този случай, като класира колко страшни намирате изображенията, генерирани от Nightmare Machine, тя може да усъвършенства способностите си да ни плаши още повече.

с кошмарна машина 5
с кошмарна машина 3
с кошмарна машина 4
с кошмарна машина 6
с кошмарна машина 7
с кошмарна машина 8
с кошмарна машина 1
с кошмарна машина 2

„Интересно е да се отбележи, че генерираните лица са еднакво страховити от гледна точка на AI, но хората намират някои от тях за доста страшни, докато други не толкова“, каза Делул. „Това разкрива, че има допълнителна информация за това как хората възприемат ужаса, която може да бъде използвана, за да направи още по-страшни лица, както предполагате. Може би в бъдеще можем [дори] да генерираме „персонализирани“ ужасяващи изображения, ако приспособим процеса на генериране към данните [на индивида].“

И се върнахме там, откъдето започнахме Черно огледалоепизод на „Playtest“!

„Може би тази технология е по-близо, отколкото си мислим,“ Ияд Рахван, доцент в MIT Media Lab, ни каза. „Основната цел на нашата изследователска група е да разбере бариерите между човешкото и машинното сътрудничество. Психологическите възприятия за това какво кара хората да работят и какво карат машините са важна бариера за възникването на такова сътрудничество. Този проект се опитва да хвърли малко светлина върху този фронт – разбира се по шантав, хакерски, хелоуински начин.“

Обвиняваме те, ако не можем да спим тази вечер, MIT! Надяваме се, че се гордеете със себе си...

Препоръки на редакторите

  • Топ автори изискват заплащане от фирми за изкуствен интелект за използване на работата им
  • Тези гениални идеи могат да помогнат да направим ИИ малко по-малко зло
  • Спрете да използвате генеративни AI инструменти като ChatGPT, Samsung поръчва персонал
  • Photoshop AI смята, че „щастието“ е усмивка с развалени зъби
  • Верига ресторанти ще използва AI за борба с „суши тероризма“