Inceptionism: La inteligencia artificial ya tiene una percepción del mundo crea y sueña afirman ingenieros de Google


Inceptionism: Profundizando en Redes Neuronales de la IA

Las Redes Neuronales Artificiales han tenido notables progresos en la clasificación de imágenes y reconocimiento de voz. Ahora, unos ingenieros de proceso de Google están llamando ‘inceptionism’, a redes de inteligencia artificial que fueron alimentadas con imágenes aleatorias de paisajes y ruido estático. Las imagenes que regreso a IA nos arrojan luz sobre cómo percibe el mundo, y la posibilidad de que las computadoras pueden ser creativas también.

Entrenamiento de la red neuronal

Las redes neuronales consisten típicamente de 10 a 30 capas apiladas de neuronas artificiales. Para entrenar a la IA en reconocimiento de imagenes el primer paso es mostrarles millones de imagenes y poco a poco ajustan los parámetros de la red hasta que el resultado es la categoría correcta.

Prueba 1 Dibujar un concepto pedido

Posteriormente quisieron probar que pasaba si invertian el proceso es decir le dieron a la IA una imagen ruido aleatorio y le pidieron que mostrara un plátano, una taza medidora, una hormiga, una anemona. Las imagenes que vemos es la forma en la que la IA interpreta que son los objetos en el mundo real.
noise-to-banana
classvis


Este ejercicio es muy importante porque ayuda a ver si la IA  entendió bien el concepto con los ejercicios de entrenamiento, por ejemplo cuando se le pidió que dibujara una pesa en la imagen hay un brazo porque probablemente todas las imagenes que vio de pesas iban junto a un brazo.dumbbells

Prueba 2 Jugando como un niño a interpretar imagenes

Ahora se le pidió a la IA que interpretara lo que veía en la imagen y como un niño observando las nubes creo unas mezclas de animales muy interesantes. Cabe mencionar que esta red fue entrenada en su mayoría con imágenes de animales, así que naturalmente tiende a interpretar las formas como animales.
skyarrow

Funny-Animals

Aplicaron esta idea a diferentes tipos de imagenes. Por ejemplo, las líneas de horizonte tendió a llenarlas con torres y pagodas. Las rocas y los árboles las convierte en edificios. En imágenes de hojas aparecen aves e insectos

image-dream-map

 

Esta técnica nos da un sentido cualitativo del nivel de abstracción que una capa en particular ha conseguido en su comprensión de imágenes. Llamamos a esta técnica “Inceptionism” en referencia a la arquitectura de red neuronal utilizada.

 

Prueba 3 Los sueños de la red Neuronal

Al aplicar el algoritmo de forma iterativa en sus propios productos y aplicar un poco de zoom después de cada iteración, se obtiene un flujo interminable de nuevas impresiones, incluso comenzaron este proceso con ruido aleatorio y obtuvieron estas increíbles imagenes

building-dreams

 

Fuente:

http://googleresearch.blogspot.co.uk/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html

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