Generale

AI Neural Network bira urnebesno pogrešna imena za nove boje


Pronalaženje savršene pozadine i istaknutih nijansi za oslikavanje vašeg doma često dovode do dana ili čak sedmica neodlučnog lova na boje. Možda je to zbog sposobnosti naše vizije da prepoznamo milione različitih nijansi koje predstavljaju široku arenu tonova boja. Dakle, kada je riječ o preciziranju različitih nijansi boja, ova AI neuronska mreža dobila je zadatak da nauči kako izmišljati nove boje za zabavniji spektar imena.

[Izvor slike: Dulux]

Zabavna imena boja

Prije nego što sam radio u industriji boja, nadmoćno je otkriti da u standardnom ROYGBIV spektru ima više od tisuću nijansi. Potrošači se često bore miješati i uskladiti boje koje se kliknu s njihovim specifičnim ukusom. Ali prodavaču je težak posao da ga uvjeri da je ono što dobivaju ispravna nijansa boje. Boje su za dvije nijanse svjetlije prije nanošenja na zid i otkrivaju svoju pravu boju, koja je za dvije nijanse tamnija, tek nakon što se osuše. Trenutno se tipičnim DIY paletama u boji daju ugodna i atraktivna imena poput donjih.

[Izvor slike: Dulux]

Ali nije li to samo malo uobičajeno? Apsolutno, ako ga uporedite sa nazivima nijansi koje je ova AI mreža smislila. Janelle Shane, naučnica sa Kalifornijskog univerziteta u San Diegu, eksperimentirala je na neuronskoj mreži dajući joj listu 7,700 Sherwin-Williams farba boje svojim RGB (crvena, zelena, plava) vrijednost kako bi vidjela hoće li AI sistem izbaciti zabavna imena boja.

[Izvor slike: Janelle Shane putem Tumblr-a]

Neuronske mreže su u osnovi računarski modelirani ljudski mozak sposoban za trening pomoću velikih skupova podataka kako bi pružio rješenja za probleme poput prepoznavanja uzoraka. Da bi provjerio napreduje li neuronska mreža tokom treninga, Shane joj je dao naredbu da proizvede neke rezultate koristeći samo najnižu postavku kreativnosti. AI mreža ispljunula je ova imena boja - pomalo neartikulirana na ovom nivou.

[Izvor slike: Janelle Shane putem Tumblr-a]

Daljim kalibriranjem u procesu treninga, neuronska mreža bila je sposobna identificirati osnovne boje poput bijele, crvene i sive. Shane je sugerirao da se ovo moglo poboljšati s više parametara filtriranja. "Možda bi s različitim parametrima mogao proći malo bolje - puno treninga neuronske mreže uključuje odabir pravih parametara treninga".

[Izvor slike: Janelle Shane putem Tumblr-a]

Umjesto da je frustrirao netačan naziv boja, Shane je više cijenio ono što je njezina neuronska mreža mogla digitalno mucati. Rekla je, "Primamljivo je ispraviti pravopis ako se gotovo napiše neka riječ, ali nekako se to zabavlja. Ovo je kao što izlazi iz računara, ništa ne mijenjam". Naučnik istraživač uspio je iz ovog zabavnog eksperimenta sa neuronskom mrežom izvući dva zaključka: AI sustav obožava smeđu, bež i sivu boju i da ima "zaista loše ideje za imena boja".

Zašto ne biste neuronskoj mreži, koja se naziva char-rnn, pokušali provjeriti možete li iz nje generirati smiješne ideje.

Izvor: Razglednice s granica znanosti

VIDI TAKOĐE: Googleov novi program ‘AutoDraw’ pomoći će vašim crtežima da manje sišu


Pogledajte video: StyleGAN2 Network Bending Transforming Layers of a Neural Network, Part 1: Generate Static Images (Oktobar 2021).