AI能有多污？要看你喂它吃什么 | 怎样玩坏GAN
良品栗子 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
一直感觉，GAN (生成对抗网络) 这个名字隐隐有些污，还以为是我自己的问题。
但这一次，发现开车不止不分国界，也能在人类和AI之间薪火相传。
△ 这是一种无需言传的技能
Robbie Barrat虽然刚刚高中毕业，但驾龄已经不短了。他日常给AI投喂各种各样的画作，然后让AI自己画。
进行无监督学习的GAN，是神经网络界的小学霸。它的两个网络各司其职，一个是Generator (G) ，画师，另一个是Discriminator (D) ，鉴赏家。
G会生成一些画，来让D感到困惑，分不清哪些是G画的，哪些是人类真正的画作。通过时间的推移，G的画会和人类的作品越来越接近，而D的分辨能力也会越来越强。
△ 晦明变化者，山间之朝暮也
一开始，Barrat用比较平和的自然风景喂养AI，或繁茂或萧瑟。它画出来的也是大树、小花、小草之类组成的图景。
不过，少年的热情并不止于此。他还想看看，用数以千计的果体肖像画喂养长大的GAN，会获得怎样的图画生成技能。
Barrat得到了一系列“超现实主义”佳作，部分如下图。依他所说，AI画出的肉体呈现不规则的水滴状，就好像快要在炎热的天气里融化了。
△ 入口即化系列
关于技术部分，他说有时候GAN会陷入如一种叫做“局部极小值 (local minima) “的窘境。这时，G和D的日常仍然是互相伤害，但它们会通过某种方式，让双方并不随时间的推移提升自己的能力——
比如，G画的某一幅图顺利骗过了D，便一直画同一幅图，且能持续骗过D。如此一来，在一段时间之内，G和D便无法获得有效的自我提升。
虽然训练难度很大，但从结果来看，少年深感孺子可教。
那么问题来了，因为程序猿是男生，所以养大的AI才比较关注躯体的部分么？再看看它画里的脸，一直在毁容，从未被修复。毕竟，按照通常的定义，“肖像”还是要以面部为重吧。
从这一点上看，罗格斯大学的小伙伴们去年发布的AI训练成果，似乎要优秀一些。
— 完 —
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