Programas de reconhecimento de imagens do Google são geralmente treinados para procurar objetos específicos, como carros ou cães. Mas agora, em um processo que engenheiros do Google estão chamando de ‘inceptionism’, estas redes de inteligência artificial foram alimentados com imagens aleatórias de paisagens e ruídos de estática. O que eles produziram lança luz sobre como a IA (inteligência artificial) percebe o mundo, e a possibilidade de que os computadores podem ser criativos também.
As redes IA geraram algumas imagens insanas e levaram os engenheiros em uma viagem alucinante cheia de cavaleiros com cabeças de cão, uma tapeçaria de olhos, porcos-caracóis, e pagodas no céu.
Engenheiros treinaram a rede “mostrando milhões de exemplos e ajustaram gradualmente seus parâmetros”, de acordo com o blog de pesquisa do Google.
Cada uma das redes da IA da Google é feita de uma hierarquia de camadas, geralmente cerca de “10 a 30 camadas empilhadas de neurônios artificiais”. A primeira camada, chamada de camada de entrada, pode detectar características muito básicas, como as bordas dos objetos. Os engenheiros descobriram que esta camada tende a produzir cursos e redemoinhos em objetos.
Conforme uma imagem progride através de cada camada, a rede irá procurar por estruturas mais complicadas, até que a camada final toma uma decisão sobre os objetos na imagem.
Os engenheiros do Google usaram este processo para verificar se a IA corretamente aprendia as características corretas dos objetos que ela foi treinada para aprender. A inteligência artificial foi treinada para identificar lugares e características de construção e retornou as imagens abaixo.
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