Alt-AI

Վերջերս ես մասնակցեցի # alt-ai- ին ՝ Նյու Յորքի Քաղաքի բանաստեղծական հաշվարկի դպրոցում (sfpc) կազմակերպված Գեն Կոգանի, Լորան Գարդների և ուսանողների կողմից անցկացվող մինի գիտաժողովին: Միջոցառումը տեղի է ունեցել մի շենքում, որը նախկինում զբաղեցնում էր Bell Labs- ը և գտնվում էր 9 երեկոների գտնվելու վայրը գրեթե 50 տարի առաջ: Շենքը հետագայում դարձավ Westbeth Artist համայնքը (տարիներ շարունակ բազմաթիվ ազդեցիկ և հաջողակ նկարիչների տուն) և այժմ գտնվում է sfpc- ի տուն:

Բոլոր # alt-ai- ի բոլոր բանակցությունները կարելի է դիտել այստեղ ՝ http://livestream.com/internetsocience/alt-ai/

Ուրբաթ

Առաջին օրը սկսվեց պատկերասրահի բացմամբ (մոտ 30 կտոր, շատերը ցուցադրված են Openframe.io- ում) և 4 բարձրախոսով:

Գեն Կոգանը ներածություն և թռչունների հայացք տվեց վերջին մեկ տարվա ընթացքում այս ոլորտում հետաքրքրության հանկարծակի պայթյունի վերաբերյալ: Նա բերեց DeepDream- ի, Style փոխանցման, DCGAN- ի օրինակներ և խոսեց նաև իր արվեստի գործի ՝ Cubist Mirror- ի (էկրան + ֆոտոխցիկ + իրական ժամանակի ոճով փոխանցման) մասին: Gene- ն օգտագործում է վերջերս հրապարակված ալգորիթմը, որն իրականացնում է ոճային փոխանցում ՝ օգտագործելով միայն ցանցային ցանցը և մոտ 1000x արագ է, քան մյուս մեթոդները ՝ հնարավոր դարձնելով իրական ժամանակում:

Գոլան Լևինը պրեմիերան ներկայացրեց իր նոր նախագիծը Kyle McDonald- ի, Aman Tiwari- ի և այլոց հետ. Http://www.terrapattern.com/ CNN- ին արբանյակային պատկերների վրա պատրաստելուց հետո նրանք ընտրում են կամայական քարտեզի սալիկ և որոնում են Google- ի քարտեզները նման սալիկների համար `օգտագործելով ներկառուցված վեկտորը: (այսպիսով այն դուրս է գալիս դասընթացների դասերից): Սա իսկապես լավ է աշխատում և թույլ է տալիս գտնել բոլոր տեսակի հետաքրքիր աշխարհագրական առանձնահատկություններ. Օրինակ ՝ «Showույց տվեք ինձ NYC- ի բոլոր վայրերը. Թենիսի խաղադաշտեր, լողավազաններ, նավահանգիստներ, գազի բաքեր և այլն»:

Terra նմուշը փնտրում է նավարկված նավեր Սան Ֆրանցիսկոյում

Cassie Tarakajian- ը ներկայացրեց CNN- ի որոշ VR վիզուալներ ՝ հիմնվելով նման մի բանի վրա ՝ http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/, բայց VR միջավայրում: Հաշվի առնելով, որ գավազանով յուրաքանչյուր շերտ ներկայացնող տեները սովորաբար 3 ծավալային (x, y, ֆիլտր) են, 3D վիզուալացումը շատ իմաստ է առաջացնում: VR սաղավարտի առջևում կա LeapMotion սենսոր, որպեսզի կարողանաք ձեր ձեռքերը օգտագործել VR միջավայրի ներսում:

Նա պատկերասրահում նաև կենդանի ցուցադրություն ունեցավ.

Աննան Դեյվիսը ներկայացրեց երաժշտության շատ զվարճալի գեներատոր ՝ հիմնված տեքստից քաղված հույզերի վրա: Այն գրքում որոնում է հիմնաբառեր և քարտեզագրում դրանք մոտ 10-րդ վեկտորի տարածքում: Նշումներն այնուհետև ընտրվում են արձակի հուզական աղեղի վրա `այնպիսի կանոններով, ինչպիսիք են ՝« բարձր հույզերի ավելի շատ դիսոնանս, ավելի մեծ բանալին երջանկության համար և այլն »: Լրացուցիչ տեղեկություններ այստեղ ՝ http://www.musicfromtext.com/about.html

Երեկոն ավարտվեց asonեյսոն Լևինի կենդանի կատարմամբ ՝ օգտագործելով extempore, որը հնարավորություն է տալիս անընդհատ կատարված ծածկագիր գրել իրական ժամանակում: Jեյսոնը օգտագործեց աուդիո նմուշների գրադարան, որը կազմակերպվեց tSNE- ի միջոցով (Kyle McDonald- ի գաղափարի հիման վրա) 2D տարածքում: Այնուհետև նա օգտագործեց կենդանի կոդավորող միջավայրը `այդ տարածության միջոցով պարբերական ուղիներ ստեղծելու համար, թե որ նմուշները նվագելու համար ընտրի` ստեղծելով ռիթմեր և երաժշտություն:

Շաբաթ օրը

Rebecca Fiebrink- ը խոսեց իր վերջին նախագծի մասին, որը թույլ է տալիս ինտերակտիվ մեքենայական ուսուցում նկարագրել կամայական վերահսկիչներին կամայական պահվածքի վրա (օրինակ ՝ խաղի վերահսկիչները սինթեզատորին): Այս համակարգը նկարիչների համար իսկապես հեշտացնում է նոր գործիքներ ստեղծելը `առանց ծածկագրելու սովորելու կարիք: Դուք պարզապես միացնում եք մուտքային և ելքային սարքերը, ընտրեք վարքագիծ (ասեք սինթեզիզատորի հատուկ կարգաբերում) և ապա տեղափոխեք վերահսկիչը այնպես, որ ուզում եք համապատասխանել ընտրված ձայնին: Այս գործընթացը կրկնելը վերահսկիչի ֆազային տարածքը դուրս է բերում ելքային փուլային տարածություն `աստիճանաբար և ինտուիտիվ կերպով: Միջև պետությունները, բնականաբար, փոխպատվաստում են, չնայած երբեմն համատեղվում են անսպասելի հետևանքներ թողնելու համար: Desiredանկության դեպքում դրանք կարելի է ընդունել և կատարելագործել, եթե ոչ, դրանք կարող են վերաշարադրվել հետագա ուսուցման միջոցով: Բավականին զով և բավականին գործնական:

Վեկինատոր ՝ Ռեբեկա Ֆիբրինկի կողմից

Heather Dewey-Hagborg- ը նկարիչ է, ով մինչ օրս թերևս ամենահայտնի գործը Stranger Vision- ն է, որում նա հավաքեց տարբեր իրեր, որոնք իրենց տերերի ԴՆԹ-ն են կրում, ինչպիսիք են մաստակը և ծխախոտի կոճերը: Նա դրանք քաղում և PCR- ի ԴՆԹ-ն դրանցից օգտագործում է այն վերակառուցելու համար անհատի դեմքի հնարավոր հատկությունները: Վերակառուցված դեմքերը այնուհետև տպվում են 3D և ներկայացվում են նյութով: Վերակառուցման գործընթացը ներառում է բավականին շատ մեքենայական ուսուցում `հայտնի դեմքերի հայտնի ԴՆԹ պրոֆիլներին համապատասխանելու ընթացքում:

Հեթերսի ելույթը խորացավ այս մոտեցման շատ սխալությունների մեջ, վերապատրաստման դասընթացների այն կողմնակալությունները, որոնք վերաբերում էին ռասայի, սեռի և այլ «առանցքների» մեր նախնական պատկերացումներին, որոնց վրա գծագրվում են դեմքի առանձնահատկությունները: Նմանատիպ գույքային տեխնոլոգիան ներկայումս օգտագործվում է իրավապահ մարմինների կողմից, և դժվար չէ տեսնել, թե ինչպես են այս տեխնոլոգիայի սահմանափակումներն ու կողմնակալությունները զուգորդվում արդեն իսկ գոյություն ունեցող նախապաշարմունքների հետ: Նրա հիմնական արտահայտությունը ՝ «ալգորիթմները քաղաքական են», խրված է ինձ հետ, և սոցիալական կանխագուշակման և պրոֆիլավորման համար մեքենայական ուսուցման շատ այլ ոլորտների ընդհանրացումը նույնքան պարզ է, որքան իրենց մտահոգությունը:

Stranger Vision - Heather Dewey-Hagborg

Բրայան Ուիթմանը, ներկայումս Spotify- ի և Echo Nest- ի հիմնադիրը (ներկայումս երաժշտության առաջարկությունների ալգորիթմների մեծամասնության հիմքն է), խոսեց առաջարկությունների համակարգերի, ինչպես նաև ավտոմատ երաժշտության առաջացման տարբեր ասպեկտների մասին: Նա նշեց, որ ինչպես անցյալ տարի տեսողական գեներացնող մեթոդների առաջացումը ուշադիր հետևեց պատկերների դասակարգման առաջընթացի կրունկներին: Եվս մեկ անգամ ծագում է ընկալման և ստեղծման միջև երկակիությունը: Նա ցույց տվեց առաջընթացը երաժշտության դասակարգման գործընթացում և հավաստեց, որ արտադրական երաժշտությունը գտնվում է անկյունում `ասելով, որ հինգ տարվա ընթացքում մենք կցանկանանք անցնել ռոբոտների ստեղծող երաժշտական ​​կայաններին, որոնք մատուցում են մեր անհատականացված համերը: Զարմանալի է, որ սա այն բանն է, որն արդեն աշխատում է Spotify- ն:

Կիրակի

Allison Parrish- ը ներկայացրեց word2vec- ի օգտագործմամբ տեքստի մանիպուլյացիայի վերաբերյալ իր աշխատանքը: Նա օգտագործում է բառերի ներդիրների կազմակերպված իմաստաբանական տարածությունը ՝ տեքստը փոխելու և ոչնչացնելու համար ՝ բառերը փոխարինելով ներկառուցված տեղում մոտակայքում գտնվող այլ բառերով: Նա նաև ներկայացրեց մի կոկիկ մեթոդ ՝ նախադասության վեկտորի հաջորդականությունը վերցնելու և դրա համար jpeg- ի նման սեղմում կիրառելու համար: Անցնելով ամենակարևոր «հաճախականություններին» և այնուհետև վերածելով վեկտորներից բառերի վերածելը բերում է մի կորուստ փոխակերպման, որում ներմուծվում են աննշան արտեֆակտներ ՝ կախված սեղմման գործակիցից: Հետաքրքիր է նախադասության մասին մտածելը ՝ որպես տարածություն ներառող ուղի, և թե ինչպես է ուղիների փոքր փոփոխությունը տանում դեպի գրեթե ճիշտ արտահայտություններ: Նման բան կարող է պատահել հիվանդի խոսքի կենտրոնի հետ ուղեղի վիրահատությունից հետո: Գործողությունից անմիջապես հետո նրանք զգում են բառի ընտրության ճշգրտության նման էրոզիա: Հարցին, թե որտեղ են նրանք, նրանք կասեն «դպրոց» / «ինստիտուտ» / «գրասենյակ» /…, այլ ոչ թե «հիվանդանոց»: Եթե ​​վնասվածքները փոքր են, ուղեղը արագորեն վերականգնում է վնասը և մի քանի շաբաթ անց ճշգրտությունը վերադառնում է:

Մարիո Կլինգեմանը ներկայացրեց մի շարք գործիքներ, որոնք նա իրականացնում էր բրիտանական գրադարանի գրքերի մեծ թվով նկարազարդումներ դասավորելու և կազմակերպելու համար: Կազմակերպվելուց հետո նա կարողանում է գտնել կրկնվող թեմաներ և նույնիսկ գրագողության կամ այլ գրքերի գործածության մեջ կիրառված գրագողության կամ փոփոխությունների դեպքեր: Նա օգտագործում է պատկերի տվյալները `հետաքրքիր արվեստի գործեր ստեղծելու համար: Յուրաքանչյուր մեթոդ ներառում է յուրաքանչյուր կետի համար համընդհանուր «կապի կետեր» նշելը, որն այնուհետև կարող է օգտագործվել այս բաղադրիչների բարդ կոլաժների ինքնաբերաբար առաջացման համար: Կախված նրա կողմից կիրառվող հետադարձողական կանոններից, ձեռք են բերվում մի շարք հետաքրքրաշարժ հետևանքներ.

Մարիո Կլինգեման«Փական ծառ» - Մարիո Կլինգեման

Նման հսկվող շտեմարանը կատարյալ է նաև նյարդային ցանց պատրաստելու համար: Մարիոն ցույց տվեց հին գրքերից մեծ, խճճված զարդարված նախշերով գովազդատուփ պատրաստելու որոշ օրինակներ: Վերապատրաստվելուց հետո կարող են օգտագործվել այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են դասի արտացոլումը կամ խորը երազանքը, որպեսզի ստեղծվեն նոր recombinant պատկերներ.

Լին Չերնին հիանալի զարմանալի ներկայացրեց տեքստի և պատկերների վերաբերյալ: Առաջին նախագիծը JavaScript RNN- ի վրա հիմնված գեներատոր էր բրիտանական քաղաքների անունների համար (հիմնվելով Andrej Karpathy- ի կրկնվողների վրա): Սրանք համակցված էին մի քարտեզի հետ, որն ինքնաբերաբար բնակեցված է պատրաստված տեղերով: Մեկ այլ նախագիծ էր Դանիել Շիֆմանի ցուցադրական մշակման կոդի հարմարեցումը, որը գծագրեր է զարգացնում օգտագործողի կողմից ինտերակտիվ հետադարձ կապի միջոցով: Նա հարմարեցրեց ծածկագիրը ՝ պրիմիտիվների փոխարեն դղյակների կտորներ օգտագործելու համար և օգտագործեց գենետիկ ալգորիթմը ՝ հետաքրքիր ամրոցներ զարգացնելու համար: Վերջին նախագիծը կոկտեյլ արտադրողն էր: Փոխարենը RNN կամ Word2Vec օգտագործելու փոխարեն, Լինն, իրոք, շատ կոշտ կոդավորված փոխարինող կանոններ է պատրաստել ՝ իրականից իրական տարօրինակ, բայց իրատեսական հնչող կոկտեյլ բաղադրատոմսեր պատրաստելու համար: Կանոններից մի քանիսը ենթադրում էին քաղցր բաղադրիչները դրական գոյականների և դառը բաղադրիչների բացասական գոյականների վերափոխումը: Այլ կանոնները բառերը փոխարինում են հնչյունաբանության հիման վրա: Eանկացած եղանակով արդյունքները ֆանտաստիկ էին, ինչպիսիք էին «մղձավանջի մթնոլորտը» կամ «1/4 բաժակ սպիտակ նախասիրությունը»: Ահա մեկ ամբողջական բաղադրատոմս.

Արքայախնձոր արտահայտեց 1/2 ունցիա տնկման արքայախնձոր Rum Stiggins հարսնացու 3/4 ունցիա 100 ապացույց ռոմի փայտածուխ 1/4 ունցիա թարմ հիլ հյութ 1/2 ունցիա պարզ աչքի քաղցրավենիք Ավելացնել երջանկության շեղ:

Քեթրին Հյումի ելույթը ՝ «Արվեստի գործը ալգորիթմական վերարտադրության դարաշրջանում», համագումարը եզրափակեց փիլիսոփայական ստանձնման ոճով փոխանցման ձևով և ինչպես են միախառնվել իմաստն ու ոճը: Գատիսը և et al- ը հայտնաբերեցին, որ հնարավոր է արհեստական ​​նյարդային ցանցում բովանդակությունից առանձնացնել ոճը: Բնապահպանորեն, մեր սեփական տեսողական համակարգերը սովորել են նույնը անել: Ըստ սահմանման, բովանդակության ճանաչումը պետք է լինի անփոխարինելի այն բոլոր տեղեկությունների համար, որոնք անուղղելի են առաջադրանքի իմաստաբանությանը: Այս անտեսված տեղեկատվությունն այնուհետև կարելի է համարել որպես «ոճ», այսպես ասած բովանդակության ուղղանկյուն: Նա հավատում է, որ արվեստը ստեղծելու և վայելելու մեր կարողությունը կարող է հանդիսանալ մեր սեփական վիզուալ համակարգերի հետևանքների կարողությունը: Սա մի շարք հետաքրքիր հարցեր է առաջացնում. Հաշվի առնելով մի շարք ոճափոխված պատկերներ. «Ո՞րն է բանը, որ պահպանվում է տարբեր վարկածի միջև: Ո՞րն է «նվազագույն կենսունակ» Մոնա Լիզան »:

Պատկերասրահը

Alt-Ai- ն ցուցադրեց մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված տարբեր փորձերի բավականին առասպելական պատկերասրահ: Մի քանի ընտրված կտոր.

Օժանդակ տեսիլքներ `Լիզա ԿորիTypeface - aajiao և QuanQuanՄեր հավաքական գիտակցության պահապան, 2014 թվական - Memo AktenՏանդեմ - Հարշիտ Ագռավալ և Առնավ Կապուր

Նկարներով և նկարագրություններով պատկերասրահային նախագծերի ամբողջական ցուցակ կարելի է գտնել այստեղ: