完成人工智能的“想象力”

首先请在脑海中想象一只橙色的猫。然后，想象同一只猫，皮毛已经变成了煤黑色。现在，想象这样一只猫在长城上昂首阔步。

在上述一系列想象活动中，你大脑中的一系列神经元会基于你之前对世界的认知，快速呈现出不同的图像。也就是说，作为人类，其实很容易一个具有不同属性的对象。但对于计算机来说，尽管深度神经网络在某些任务上取得了可以与人类表现相匹敌甚至超越的突破，但始终无法与人类的“想象力”相抗衡。

如今，一个来自南加州大学的研究团队开发出了一种新的人工智能，可以利用类人的能力想象出某个前所未有的具有不同属性的物体。这篇以Zero-Shot Synthesis with Group-Supervised Learning为题的论文于今年5月7日发表在ICLR2021（深度学习领域的顶级学术会议）会上。

“我们受到人类视觉泛化能力的启发，尝试在机器上模拟人类的想象力，”该研究的主要作者葛云浩说，“人类可以通过不同的属性(例如形状、姿势、位置、颜色)来分离所学知识，然后将它们重新组合，从而想象出一个新的物体。我们的论文试图用神经网络来模拟这个过程。”

人工智能的泛化

假如，你想创建一个生成汽车图像的人工智能系统。理想情况下，你可以为算法提供一些汽车图片，从而让它可以从不同角度生成各种型号、外形、颜色的汽车，从保时捷到庞蒂亚克到皮卡，不一而足。ASP站长网

这是人工智能长期追求的目标之一：创建可以进行推理的模型。达成这一目标就意味着，给定几个示例，模型就能够提取基本规则，并将它们应用到大量前所未见的新示例中。但机器通常是根据样本特征进行训练的，比如像素，而不考虑对象的属性。

（编辑：焦作站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!