Hoe ziet AI eruit? Je zou kunnen zeggen dat het op een robot lijkt, of knipperende LED's, of een golfvorm op een scherm. Maar hoe zou AI zeggen dat AI eruit ziet? Er achter komen, IBM Research vroeg AI om ons een beeld te geven... van zichzelf. Het zelfportret van AI is gepubliceerd in The New York Times vandaag en, kijkend naar het beeld, Ik ben niet alleen verbaasd over het resultaat, maar ook de reis die we hebben gemaakt om er te komen.

De New York Times nam eind september contact op met IBM Research om onze hulp te vragen om AI op een slimme manier te gebruiken om kunst te maken voor de komende speciale sectie over AI. Met een zeer korte tijdlijn en geen garantie op succes, we wilden AI leren om originele kunst te maken. Gegeven alleen een taak op hoog niveau - identificeer een belangrijk concept in AI, maak een origineel beeld dat het vastlegt, en presenteer het op een manier die past bij de visuele stijl van The New York Times — we hebben een nieuw proces ontwikkeld dat AI en menselijke creativiteit perfect combineert.

Waarom zou het tekenen van een zelfportret zo'n uitdaging zijn voor AI? Ten slotte, AI kan auto's besturen, speel videospellen, zelfs een filmtrailer produceren. Het verschil is dat voor deze taken geen AI nodig is om nieuw materiaal te maken, gewoon om de beschikbare informatie te analyseren en beslissingen of selecties te maken op basis van de training. We weten al dat AI uitzonderlijk goed kan presteren bij taal- en beeldanalyse. Nieuwe inhoud maken, anderzijds, is een veel experimentelere activiteit.

Om deze uitdaging aan te gaan, we hebben snel een multidisciplinair team samengesteld binnen IBM Research, waaronder Alfio Gliozzo, Mauro Martino, Michel Merler, en Cicero Nogueira dos santos. Het scala aan expertise dat nodig is, sluit aan bij de aard van de taak:diep wetenschappelijk denken, hands-on technische en technische vaardigheden, en ontwerp- en visualisatietalent waren essentieel voor onze inspanningen. In essentie, we moesten het creatieve proces expliciet definiëren. Het resultaat is een genuanceerde pijplijn waarin AI cruciale functies vervult in zowel analyse als synthese om iets echt nieuws en boeiends te creëren.

Het proces omvatte de volgende drie belangrijke stappen:

1. Identificeer een visueel kernconcept in AI:

• opgenomen ~3, 000 eerdere artikelen over "AI" van The New York Times (NYT)
• Toegepaste natuurlijke taalverwerkingstools om de top-30 discriminerende semantische concepten voor "AI" te identificeren
• Een neuraal netwerk getraind voor visuele herkenning op basis van afbeeldingen voor deze top-30 concepten
• Het netwerk toegepast om afbeeldingen van NYT-artikelen te scoren op hun kracht om "AI" weer te geven of weer te geven
• Een van de top-10 afbeeldingen geselecteerd:een afbeelding van een mens en robot die elkaar de hand schudden

2. Maak een originele afbeelding die het AI-concept weergeeft:

• Bouwde een trainingsdataset van> 1, 000 afbeeldingen van menselijke en robothanden
• Een generatief neuraal netwerk (GAN) getraind om nieuwe afbeeldingen van menselijke en robothanden te tekenen, wat het bijna een week lang dag en nacht deed

3. Presenteer het op een manier die past bij de visuele stijl van NYT:

• Een voorbeeld van albumhoezen van NYT verzameld en een netwerk voor stijloverdracht getraind
• Het netwerk toegepast om automatisch gestileerde versies van de AI-gegenereerde handenafbeeldingen te produceren die overeenkomen met de "beeldtaal" van NYT voor albumhoezen
• Kies de uiteindelijke afbeelding die hier wordt getoond op basis van de algemene concepthelderheid en artistieke stijl

Deze pijplijn geeft ons een overtuigende nieuwe mogelijkheid voor collaboratieve creativiteit die ook op andere taken kan worden toegepast. Stel je voor dat je AI gebruikt om artwork te ontwerpen voor een nieuw album op basis van de liedjes van de muzikanten, teksten, en geschiedenis.

Belangrijker, de resultaten laten zien hoe AI en mensen hand in hand kunnen werken om geheel nieuw terrein te verkennen. We hebben deze synergie in verschillende omgevingen gezien, van het ontdekken van medicijnen tot het voorspellen van de financiële markt tot het detecteren van malware. Het uitbreiden van dit paradigma naar het domein van creativiteit onderstreept de vele manieren waarop AI de menselijke capaciteiten kan vergroten.

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan IBM Research. Lees hier het originele verhaal.