Еще пара слов про ИИ. Точнее про его идиотские картинки

Искусственный интеллект, используемый для генерации изображений,
часто рисует картины, которые могут казаться странными,
сюрреалистичными или даже абсурдными. За этим приколом стоит ряд
причин, связанных с особенностями работы нейронных сетей и их
взаимодействия с данными.
Основные и ключевые, на мой скромный взгляд, факторы, объясняющие,
почему ИИ всегда создают нереалистичные изображения.
1. Ограниченность смысла данных
ИИ обучается на огромных объемах данных, а эти данные ограничены в своей сути. Например, модель может видеть миллионы фотографий кошек, но все они будут иметь схожие черты – у всех кошек есть хвост, четыре лапы и уши.
Если же попросить ИИ нарисовать кошку, которая летает или имеет крылья, она столкнется с проблемой, так как такие образы отсутствуют в ее обучающих данных. Сие приводит к тому, что ИИ пытается синтезировать новые объекты, комбинируя известные элементы, что зачастую выходит за рамки реальности.
2. Непонимание контекста
Нейронная сеть работает на основе статистических закономерностей, выявленных в данных. Она анализирует пиксели и находит корреляции между ними, но не понимает смысл этих связей.
Поэтому, когда сетке дают задание сгенерить новое изображение, она может случайно соединить несочетаемые элементы. Например, поместить голову кошки на тело лошади, потому что оба животных имеют общие черты, такие как шерсть и глаза. Отсутствие глубокого понимания контекста ведет к созданию нелепых комбинаций.
3. Алгоритмические ограничения
Современные алгоритмы, используемые для создания изображений
(типа генеративно-состязательных сетей (GAN)), работают путем
минимизации ошибок между реальными изображениями и теми, которые
генерирует модель. А вот процесс оптимизации приводит к появлению
артефактов и искажений.
Например, если ИИ сталкивается с редким трудновоспроизводимым
объектом, сеть может «сгладить» его до более простого варианта,
чтобы минимизировать ошибку. Это также объясняет появление размытых
или деформированных объектов на картинках, созданных ИИ.
4. Творческая интерпретация
Некоторые модели ИИ специально разработаны для того, чтобы создавать абстрактные или фантастические изображения. Они используют методы, позволяющие выходить за пределы привычных шаблонов и создавать нечто новое. Например, нейросети, работающие с текстовыми описаниями, могут интерпретировать слова по-разному, создавая уникальные визуальные образы. Такая творческая свобода может приводить к неожиданным результатам, которые кажутся нереалистичными, но при этом обладают своей эстетической ценностью.
5. Эволюционные процессы в обучении моделей
Современные подходы к обучению ИИ основаны на эволюционных
методиках, таких как генетическое программирование или
нейроэволюция. В этих подходах модели проходят через множество
итераций, где лучшие результаты сохраняются, а худшие
отбрасываются.
Процесс напоминает естественный отбор, где выживают наиболее
приспособленные варианты. Однако в случае с ИИ такой отбор
происходит без учета реализма или логики. Модели адаптируются к
задачам таким образом, чтобы просто максимизировать свою
производительность, даже если результат выглядит странно или
нелогично. Таким образом, эволюционный характер обучения может
способствовать созданию нереалистичных изображений.
Заключение
Нереалистичность изображений, создаваемых искусственным интеллектом, обусловлена множеством факторов, которые делают работу ИИ одновременно удивительной и непредсказуемой. С развитием технологий и улучшением методов обучения нейронных сетей качество генерируемых изображений будет улучшаться, однако всегда останется пространство для творчества и экспериментов, которые могут выходить за рамки привычного.