MIT는 사진을 할로윈으로 변신시키기 위해 '악몽 기계'를 만들었습니다.

Charlie Brooker의 멋진 쇼의 최근 에피소드인 "Playtest"에서 검은 거울,청중들은 고급 신경망과 증강 현실의 세계에서 공포의 미래가 어떻게 보일지 엿볼 수 있었습니다. 모든 것과 마찬가지로 검은 거울, 에피소드가 묘사하는 세계는 기술이 인식될 수 있지만 조금이라도 손이 닿지 않는 가까운 미래의 디스토피아입니다.

하지만 MIT에서 나온 새로운 기계 학습 프로젝트를 기반으로 하는 Charlie Brooker의 뒤틀린 상상력에서 이름을 따온 것은 생각보다 조금 더 가까울 수 있습니다. 간단히 말해서, MIT의 "Nightmare Machine"은 최첨단 딥 러닝 기술을 사용하여 우리를 놀라게 하도록 설계된 이미지를 만들어냅니다.

그리고 그것은 우리가 어떻게 겁을 먹는지에 대해 더 많은 것을 말해 줄 수 있을 뿐만 아니라, 우리의 두려움은 그것이 항상 더 무섭도록 훈련하는 데 도움이 됩니다!

연구원은 “엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 지식인이 늘어나면서 초지능 AI가 인류에 미칠 잠재적인 위협에 대한 경각심을 불러일으키고 있다”고 말했다. 피나르 야나르다그 델룰, 박사 학위 MIT Media Lab의 학생이 Digital Trends에 말했습니다. “할로윈 정신과 전통적인 MIT 해킹 문화를 이어 대중문화에서 점점 커지고 있는 AI에 대한 인류의 두려움을 유쾌하게 기념하고 싶었습니다.”

어떤 의미에서 Nightmare Machine은 다음의 확장입니다. Google의 Deep Dream 아트 생성 도구. 익숙하지 않은 사람들을 위해 Deep Dream은 Google 이미지 분류 알고리즘의 재미있는 기발함을 활용했습니다. Google 이미지가 라벨이 지정되지 않은 의자 사진에서 의자를 인식할 수 있게 해주는 도구입니다. Google이 "훈련 사고"라고 부르는 상황을 활용하여 Deep Dream은 패턴 인식 기능을 사용하여 사진에서 발견된 세부 사항을 강조하기 시작했습니다. 그 결과는 놀랍도록 초현실적이었습니다. 상상 속의 새들로 가득 찬 하늘, 화려한 건물로 변한 나무, 그리고 텅 빈 바다가 외계 도시 풍경으로 변했습니다.

MIT의 Nightmare Machine은 Deep Dream의 사악한 이면입니다. 일란성 쌍둥이 두 명을 데리고 한 명은 완벽한 아이로 키우고(구글 프로젝트), 다른 한 명은 물고기 머리가 담긴 양동이와 함께 다락방에 가두어 먹는 것과 같은 AI입니다(MIT 프로젝트).

“우리는 최첨단 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 유령의 집이나 유독한 도시가 어떻게 생겼는지 학습합니다.”라고 Delul은 계속 말했습니다. “그런 다음 학습된 스타일을 유명한 랜드마크에 적용했는데, 알고리즘이 유령 템플릿에서 요소를 얼마나 잘 추출하여 랜드마크에 심을 수 있는지 놀랍습니다. 대부분의 결과는 실제로 매우 무섭습니다.”

좋은 공포 영화 매드 사이언티스트가 그렇듯이, 물론 연구자들은 여기서 멈추지 않았습니다. 인간 테스트가 요청되었습니다. “우리는 [일부] 흥미로운 결과를 관찰했습니다.” 마누엘 세브리안 박사, 수석 연구 과학자는 Digital Trends에 말했습니다. “유령의 집과 같은 장소에서 신경망을 훈련하고 이를 개인이나 그룹에 적용한다고 가정해 보겠습니다. 결과는 똑같이 잊혀지지 않습니다!”

그들이 생각할 수 있는 모든 이미지에 Nightmare Machine 신경망을 적용함으로써 갑자기 아무것도 제한되지 않게 되었습니다. 최근 미국 대통령 토론 중 하나의 이미지(처음부터 꽤 잊혀지지 않습니다!)가 갑자기 무대에서 서로를 모욕하는 두 개의 해골로 변했습니다. 소파 개그 의 심슨 J-호러 영화에 나오는 으스스한 유령처럼 보였고 수많은 사용자 초상화가 일종의 셀카처럼 보이도록 더럽혀졌습니다. 조지 로메로의 좀비 언데드 대재앙 이후 남은 스마트폰을 훔칠 수도 있습니다.

(자세히 살펴보시려면, 편리한 Instagram 계정을 확인해 보세요 연구원들은 그들의 끔찍한 창조물을 과시하기 위해 준비했습니다.)

Cebrian 박사는 “지금으로서는 이것은 할로윈 정신을 바탕으로 기계가 우리에게 겁을 줄 수 있는 새로운 방법을 탐구하는 재미있는 실험일 뿐입니다.”라고 말했습니다. “그러나 우리는 사람들에게 그들이 무섭다고 생각하는 것에 투표하도록 요청하고 있습니다. 지금까지 우리는 완전히 컴퓨터로 생성된 이미지에 대해 100,000개 이상의 개별 평가를 수집했습니다."

여기서 인적 요소가 작용합니다. 결국 신경망은 원하는 모든 Deep Dreaming을 수행할 수 있지만 악몽을 꾸려면 인간이 필요합니다. 이 경우 Nightmare Machine이 생성하는 이미지가 얼마나 무서운지 순위를 매겨서 우리를 더욱 놀라게 하는 능력을 연마할 수 있습니다.

“흥미로운 점은 생성된 얼굴이 AI의 관점에서 볼 때 똑같이 소름 끼치지만 사람들은 그 중 일부는 꽤 무섭다고 생각하지만 다른 일부는 그다지 무섭지 않다고 생각합니다.”라고 Delul은 말했습니다. “그것은 인간이 공포를 어떻게 인식하는지에 대한 추가 정보가 있다는 것을 보여 주며, 당신이 제안한 대로 더욱 무서운 얼굴을 만들기 위해 악용될 수 있습니다. 어쩌면 미래에는 생성 프로세스를 [개인의] 데이터에 맞게 조정한다면 '개인화된' 공포 이미지를 생성할 수도 있습니다.”

그리고 우리는 처음 시작했던 곳으로 돌아왔습니다 검은 거울'플레이테스트' 에피소드!

“어쩌면 이 기술은 우리가 생각하는 것보다 더 가까이 있을 수도 있습니다.” 이야드 라완, MIT 미디어 연구소 부교수가 우리에게 말했습니다. “우리 연구 그룹의 주요 목표는 인간과 기계 협력 사이의 장벽을 이해하는 것입니다. 인간을 움직이게 만드는 것과 기계를 움직이게 만드는 것이 무엇인지에 대한 심리적 인식은 그러한 협력이 나타나는 데 중요한 장벽입니다. 이 프로젝트는 그 부분을 조명하려고 시도합니다. 물론 엉뚱하고 해커적인 할로윈 방식으로요.”

오늘 밤 잠을 못 자면 당신 탓이에요, MIT! 우리는 당신이 자신을 자랑스러워하길 바랍니다…

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