Давайте представим себе интересную картину: вы заказываете у художника портрет своего пушистого питомца, а в результате получаете картину, где у кота три хвоста, пять усов на лбу и лапы, растущие прямо из ушей. «Это не кот, а инопланетное существо!» — воскликнете вы. Но что, если художником окажется нейросеть? В мире искусственного интеллекта такие казусы — не редкость, а увлекательная норма.
Вы в блоге "Корпорации роботов" и сегодня мы с вами разбираемся с одной довольно интересной темой. Итак, почему же умные алгоритмы иногда выдают смешные и странные артефакты и чему нас могут научить эти ошибки.
Как нейросети учатся «видеть» и рисовать
Для начала представьте, что нейросеть — это очень прилежный, но немного лишенный воображения студент-художник. Ему не показывали реальный мир, а вместо этого дали для изучения гигантский альбом (датасет) с миллионами изображений — котов, собак, людей, машин. Его задача — найти закономерности: «У котов обычно четыре лапы, два уха, один хвост и усы по бокам морды».
Когда вы просите нейросеть нарисовать кота, она не «вспоминает» конкретную картинку, а генерирует новое изображение, опираясь на найденные статистические связи. Она как бы отвечает: «Исходя из миллионов примеров, объект под названием «кот» с вероятностью 98% должен иметь хвост. И вот здесь, и здесь, и здесь — самые подходящие пиксели для хвоста!» Иногда это срабатывает, а иногда — приводит к забавным казусам.
Почему у кота три хвоста? Разбор частых ошибок ИИ
- Проблема усреднения, или «кот-франкенштейн». Нейросеть стремится создать «усредненного», идеального кота. Но если в данных были коты с поднятыми хвостами, опущенными и загнутыми, алгоритм может решить: «Чтобы угодить всем, нарисую-ка я все варианты сразу!». Так и появляются дополнительные конечности или дублирующиеся детали. Это похоже на попытку описать «среднее блюдо» между супом, котлетой и тортом — результат будет странным.
- Буквальное понимание контекста. Нейросеть не понимает смысла, она ищет шаблоны. Если в обучающих данных многие коты сидели на ковре с геометрическим узором, алгоритм может вплести фрагменты этого узора в шерсть животного, приняв их за неотъемлемую часть «кошачести». Получается кот-камуфляж.
- Сбой в «логике» света и физики. ИИ плохо понимает, как падает свет и как устроена анатомия. Поэтому у кота может быть тень, падающая в трех разных направлениях сразу, или лапа, причудливо вывернутая в суставе. Нейросеть знает, что «лапа есть», но не всегда правильно соединяет ее с телом.
- Галлюцинации (hallucinations) или артефакты. Это самые забавные и необъяснимые ошибки. В попытке дорисовать недостающие части изображения (особенно в областях с низкой детализацией) нейросеть начинает «фантазировать». В облаках вдруг проступают лишние глаза, а в фактуре кирпичной стены за спиной кота — призрачные очертания еще одной морды. Это не сознательное творчество, а побочный эффект работы сложных математических моделей.
Знаменитые и смешные провалы нейросетей
- Люди с восемью пальцами. Генераторы изображений по описанию известны тем, что плохо справляются с подсчетом пальцев на руках. Закажите «фотографию пианиста», и есть шанс получить виртуоза с веером из 7-8 пальцев на каждой руке.
- Буквы-призраки. Попросите нейросеть нарисовать вывеску кафе с текстом, и она красиво сгенерирует форму букв, но сам текст будет бессмысленным нагромождением символов, похожих на настоящие. Алгоритм копирует «вид» письма, не понимая его смысла.
- Гибриды существ. Запрос «корова, пасущаяся на луне» может породить животное, у которого рога сливаются с кратерами, а тело имеет текстуру лунного грунта. Для ИИ это просто набор параметров, которые можно смешать.
Почему эти ошибки поучительны?
Эти забавные артефакты — не просто повод для смеха. Они важны, потому что:
- Показывают, как машины «мыслят». Мы видим, что ИИ работает не как человек, а как сверхмощный статистик, лишенный здравого смысла и понимания физического мира.
- Напоминают о важности человеческого контроля. Пока нейросети нуждаются в кураторстве и «редактуре» человеком, который отсеет абсурд и доведет работу до ума.
- Стимулируют развитие. Каждая такая ошибка — задача для ученых: как улучшить архитектуру сетей, чтобы ИИ лучше понимал взаимосвязи объектов в пространстве?
Следы «цифровой кисти» нейросети, будь то треххвостый кот или восьмипалый пианист, — это окно в процесс машинного обучения. Они напоминают нам, что даже самые продвинутые технологии — всего лишь инструменты, которым не хватает нашего жизненного опыта, интуиции и чувства прекрасного.
И, возможно, именно в этом странном союзе бездушной статистики и человеческого вкуса и рождается настоящее цифровое искусство будущего. А пока можно смеяться над курьезами и ждать, когда нейросети наконец-то усвоят, что у кота только один хвост.
------------------------------
А вам попадались такие картинки? Пишите в комментариях!
------------------------------------------
Благодарим вас за то, что читаете наш блог, не забывайте на него подписываться!