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神经网络将热门烹饪电视节目变成了恐怖电影
人工智能算法在许多任务上表现出色，但它们无法理解上下文——一项新实验再次证明神经网络无法进行创造性思考。研究人员使用英国热门烹饪电视节目“The Great Britain Bakeoff”中的参赛者、菜肴和摊位的图像数据库来训练 NVIDIA StyleGan 2 系统，并添加了松鼠的照片。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）人工智能算法在许多任务上表现出色，但它们无法理解上下文——一项新实验再次证明神经网络无法进行创造性思考。研究人员使用英国热门烹饪电视节目“The Great Britain Bakeoff”中的参赛者、菜肴和摊位的图像数据库来训练 NVIDIA StyleGan 2 系统，并添加了松鼠的照片。
结果确实令人恐惧 - 身体部位、面部和烘焙食品的怪诞混合在令人恐惧的风景中。人工智能在面部替换和伪造方面非常成功，但事实证明它完全不适合这个项目。科学家们表示，这项工作可以清楚地展示神经网络和深度学习在现阶段发展的局限性。
结果不理想的原因不能归咎于缺乏数据——该团队使用了包含 55,000 张图像的数据库。然而，该算法难以处理与训练库中的样本不相似的新面孔。与 StyleGan 2 自己的训练集不同，其中面部严格位于中心，电视节目片段中的大小和比例有所不同。此外，系统只能处理某一类别的元素（例如面部），而不能同时处理多个类别。
正是由于这些限制，算法无法创建新的面孔，而只是删除了现有的面孔。额外的训练并没有改善这种情况——科学家指出，经过长时间的训练，人工智能的进步往往会停止。对于神经网络来说，烹饪电视节目中的图像过于多样化，因此对扩展数据库的额外训练无法改善结果。