Общ

AI Neural Network избира весело грешни имена за нови цветове на боята


Намирането на перфектния фон и подчертаните нюанси за боядисване на дома често води до дни или дори седмици на нерешителен цветен лов. Може би това се дължи на способността на нашата визия да идентифицира милиони различни нюанси, които представят широка арена на цветовите тонове. Така че, когато става въпрос за определяне на различни нюанси на цветовете, тази невронна мрежа на AI получи задачата да се научи как да измисля нови цветове на боята за по-забавен спектър от имена.

[Източник на изображението: Дулукс]

Забавни имена на цветове

След като преди съм работил в бояджийската индустрия, е поразително да разбера, че в стандартния спектър ROYGBIV има повече от хиляда нюанса. Потребителите често се борят да смесват и съчетават цветовете, които щракат с техния специфичен вкус. Но това е по-скоро борба с търговския помощник, за да ги убеди, че това, което получават, е правилният нюанс на боята. Боите са с два нюанса по-светли, преди да бъдат нанесени на стена и разкриват истинския си цвят, който е с два нюанса по-тъмен, след като изсъхнат. В момента типичните цветни палети „направи си сам“ получават приятни и атрактивни имена като тези по-долу.

[Източник на изображението: Дулукс]

Но това не е ли просто нещо обикновено? Абсолютно, ако го сравните с имената на нюансите, които тази AI мрежа е измислила. Janelle Shane, учен от Калифорнийския университет в Сан Диего, експериментира върху невронна мрежа, като й даде списък с около 7,700 Шервин-Уилямс рисува цветове със своите RGB (червени, зелени, сини) стойности, за да види дали системата AI ще избухне забавни имена на цветове.

[Източник на изображението: Janelle Shane чрез Tumblr]

Невронните мрежи са основно компютърно моделиран човешки мозък, способен да тренира, използвайки големи масиви от данни, за да осигури решения за проблеми като разпознаване на образци. За да провери дали невронната мрежа постига напредък по време на тренировъчна сесия, Шейн ѝ дава команда да произведе някакъв изход, използвайки само най-ниската настройка за креативност. AI мрежата изплю тези имена на цветове - леко нечленоразделни на това ниво.

[Източник на изображението: Janelle Shane чрез Tumblr]

С по-нататъшно калибриране в тренировъчния процес невронната мрежа успя да идентифицира основни цветове като бяло, червено и сиво. Шейн предположи, че това би могло да бъде подобрено с повече параметри за филтриране. „Може би с различни параметри би могло да се получи малко по-добре - много обучение по невронна мрежа включва избор на правилните параметри на обучението“.

[Източник на изображението: Janelle Shane чрез Tumblr]

Вместо да бъде разочарован от неправилното изписване на имена на цветове, Шейн беше по-благодарен за това, което нейната невронна мрежа успя да заеква цифрово. Тя каза, "Изкушаващо е да коригирам правописа, ако почти изписва дума, но по някакъв начин това изважда забавлението. Това е така, както излиза от компютъра, не променя нищо". Ученият изследовател успя да направи две заключения от този забавен експеримент с невронни мрежи: системата AI обича кафявото, бежовото и сивото и че има „наистина лоши идеи за имена на бои“.

Защо не дадете на невронната мрежа, наречена char-rnn, да опитате да видите дали можете да генерирате забавни идеи от нея.

Източник: Пощенски картички от границите на науката

ВИЖТЕ СЪЩО: Новата програма на Google „AutoDraw“ ще помогне на вашите рисунки да смучат по-малко


Гледай видеото: 10 incredible cases, when artificial intelligence shocked. Smart neural networks (Юни 2021).