Google Deep Dream Nasıl Çalışır?

Deep Dream, dijital resimlerde tanımladığı desenleri bulan ve değiştiren bir bilgisayar programıdır. Daha sonra, insan gözlerinin görmesi için bu kökten ince ayarlanmış görüntüleri sunar. Giriş verilerine ve Google çalışanlarının rehberliğinde belirlenen belirli parametrelere bağlı olarak sonuçlar aptalca, sanatsal ve kâbus gibi değişir.

Deep Dream'in ne olduğunu anlamanın en iyi yollarından biri, onu kendiniz denemektir. Google, Deep Dream'in belirli türdeki resimleri nasıl sınıflandırdığını ve dizine eklediğini daha iyi anlamak için rüya gören bilgisayarlarını halka açtı. İstediğiniz herhangi bir görseli Google'ın programına yükleyebilirsiniz ve saniyeler sonra fotoğrafınıza dayalı fantastik bir görüntü göreceksiniz.

Sonuçlar tipik olarak, Salvador Dali'nin Hieronymus Bosch ve Vincent van Gogh ile tüm gece boyunca çılgın bir boyama partisi vermiş gibi görünen tuhaf bir karma dijital görüntüdür . Yapraklar, kayalar ve dağlar renkli girdaplara, tekrarlayan dikdörtgenlere ve zarif vurgulanmış çizgilere dönüşür.

Daha önce boş bir manzara olan Deep Dream, pagodaları, arabaları, köprüleri ve insan vücudu parçalarını yaratır. Ve Deep Dream hayvanları görür ... bir sürü hayvan. Tom Cruise'un bir portresini yükleyin ve Google'ın programı köpek kafaları, balıklar ve diğer tanıdık yaratıklar gibi kırışıklıkları ve boşlukları yeniden işleyecektir. Sadece bunlar normal görünümlü hayvanlar değil - LSD renkli bir kaleydoskopla kesişen fantastik rekreasyonlardır. Ürpertici bir şekilde çağrıştırırlar ve çoğu zaman biraz korkutucudurlar.

Açıkçası, Google gece eğlenceleri düzenlemiyor ve bilgisayarlarını halüsinasyon kimyasallarıyla beslemiyor. Her nasılsa, şirket bu sunuculara görüntüleri analiz etmeleri ve ardından onları dünyamızın yeni temsilleri olarak yeniden canlandırmaları için rehberlik ediyor.

Her şeyin nasıl çalıştığı, dijital cihazlarımızı inşa etme şeklimizin doğasından ve bu makinelerin teknoloji takıntılı dünyamızda var olan hayal edilemez miktarda veriyi sindirme şekline değiniyor.

1. Bitlerdeki Nöronlar
2. Bilgisayar Beyinleri ve Bisikletleri
3. Kenardaki Karanlık

Bilgisayarlar inorganik ürünlerdir, bu nedenle insanlarla aynı anlamda rüya görmeleri pek olası görünmüyor. Yine de Deep Dream, insan dünyasından gelen verilerle eşleştirildiğinde karmaşık bilgisayar programlarının nasıl hale geldiğinin izole bir örneğidir.

Google'ın yazılım geliştiricileri , 2010'da başlayan yıllık bir yarışma olan ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması için ilk olarak Deep Dream'i tasarladı ve inşa etti. Her yıl düzinelerce kuruluş, milyonlarca görüntüyü otomatik olarak algılayıp sınıflandırmanın en etkili yollarını bulmak için rekabet ediyor. Her olaydan sonra, programcılar yöntemlerini yeniden değerlendirir ve tekniklerini geliştirmek için çalışır.

Görüntü tanıma, çoğunlukla İnternet araçları kutumuzda eksik olan hayati bir bileşendir. Bizim arama motorları çoğunlukla yazdığınız anahtar kelimeler ve resimler yerine ifadeler anlamak yöneliktir. Resim koleksiyonlarınızı "kedi", "ev" ve "Tommy" gibi anahtar kelimelerle etiketlemenizin bir nedeni budur. Bilgisayarlar, görüntülerin içeriğini herhangi bir güvenilir doğrulukla tanımlamakta zorlanır. Görsel veriler darmadağın, dağınık ve alışılmadıktır, bunların tümü bilgisayarların anlamasını zorlaştırır.

Deep Dream gibi projeler sayesinde makinelerimiz etraflarındaki görsel dünyayı daha iyi görmektedir. Deep Dream'i çalıştırmak için Google programcıları , kendi kendine öğrenebilen bir tür bilgisayar sistemi olan yapay bir sinir ağı (YSA) oluşturdu . Bu sinir ağları, tüm vücut süreçlerimizi sağlayan sinir uyarılarını ileten 100 milyardan fazla nöron (sinir hücresi) kullanan insan beyninin işlevselliğine göre modellenmiştir.

Bir sinir ağında, yapay nöronlar biyolojik olanların yerine geçer ve sistem bir tür sonuca ulaşana kadar verileri birçok şekilde defalarca filtreler. Tipik olarak 10 ila 30 kat yapay nörona sahip olan Deep Dream durumunda, bu nihai sonuç bir görüntüdür.

Deep Dream, fotoğraflarınızı tanıdık sahnelerden gelecek yıllar boyunca kabuslarınıza musallat olabilecek bilgisayar sanatı görüntülerine dönüştürerek nasıl yeniden hayal ediyor?

Sinir ağları, verileri tanımlama konusunda otomatik olarak ayarlanmaz. Aslında biraz eğitim gerektirirler — referans noktası olarak kullanmak için veri setleriyle beslenmeleri gerekir. Aksi takdirde, veriyi körü körüne incelerler, hiçbir anlam çıkaramazlar.

Google'ın resmi bloguna göre, eğitim süreci tekrar ve analize dayanıyor. Örneğin, bir YSA'yı bir bisikleti tanımlaması için eğitmek istiyorsanız, ona milyonlarca bisiklet gösterirsiniz. Ek olarak, bir bisikletin neye benzediğini - elbette bilgisayar kodunda - iki tekerleği, bir koltuğu ve gidonu ile açıkça belirtirsiniz.

Daha sonra araştırmacılar, hangi sonuçları bulabileceğini görmek için ağı gevşetirler. Hatalar olacak. Program, örneğin, motosikletler ve mopedler dahil olmak üzere bir dizi görüntü döndürebilir. Bu gibi durumlarda, programcılar, bilgisayara bisikletlerin motorları ve egzoz sistemlerini içermediğini açıklığa kavuşturmak için kodu değiştirebilir. Daha sonra, tatmin edici sonuçlar elde edene kadar yazılıma ince ayar yaparak programı tekrar tekrar çalıştırırlar.

Deep Dream ekibi, bir ağın belirli nesneleri tanımlayabildiğinde, bu nesneleri kendi başına da yeniden oluşturabileceğini fark etti. Böylece bisikletleri görüş alanından bilen bir ağ, daha fazla bilgi girmeden bisiklet görüntüsünü yeniden üretebilir. Buradaki fikir, ağın görüntüleri sınıflandırma ve sıralama yeteneği sayesinde yaratıcı yeni görüntüler üretmesidir.

İlginç bir şekilde, milyonlarca bisiklet fotoğrafını inceledikten sonra bile, bilgisayarlar kendi bisiklet resimlerini oluştururken hala kritik hatalar yapıyorlar. Gidonlarda kısmi insan eli veya pedallarda ayak olabilir. Bunun nedeni, test görüntülerinin çoğunun insanları da içermesi ve sonunda bilgisayarın bisiklet parçalarının nerede bittiğini ve insan parçalarının nerede başladığını ayırt edememesi.

Bu tür hatalar birçok nedenden dolayı olur ve yazılım mühendisleri bile oluşturdukları sinir ağlarının her yönünü tam olarak anlamazlar. Ancak sinir ağlarının nasıl çalıştığını bilerek, bu kusurların nasıl ortaya çıktığını anlamaya başlayabilirsiniz.

Ağdaki yapay nöronlar yığınlar halinde çalışır. Deep Dream, en az 10 veya 30 kadar çok kullanabilir. Her katman, bir görüntünün çeşitli ayrıntılarını alır. İlk katmanlar, bir resimdeki kenarlıklar ve kenarlar gibi temel bilgileri algılayabilir. Bir başkası belirli renkleri ve yönü tanımlayabilir . Diğer katmanlar, sandalye veya ampul gibi nesnelere benzeyen özel şekiller arayabilir. Son katmanlar yalnızca arabalar, yapraklar veya binalar gibi daha karmaşık nesnelere tepki verebilir.

Google'ın geliştiricileri , bu özel sinir ağı mimarisine atıfta bulunarak bu sürece başlangıççılık adını veriyor. Deep Dream'in çalışmalarının örneklerini göstermek için halka açık bir galeri bile yayınladılar .

Ağ, bir görüntünün çeşitli yönlerini saptadığında, birçok şey meydana gelebilir. Deep Dream ile Google, ağa yeni görüntüler oluşturmasını söylemeye karar verdi.

Google'ın mühendisleri aslında Deep Dream'in bir görüntünün hangi kısımlarını tanımlayacağını seçmesine izin verdi. Daha sonra bilgisayarlara resmin bu yönlerini almalarını ve vurgulamalarını söylerler. Deep Dream, koltuğunuzdaki kumaş deseninde bir köpek şekli görürse, o köpeğin ayrıntılarını vurgular.

Her katman, kürkten göze, burna kadar köpek görünümüne daha çok şey katar. Kanepenizde bir zamanlar zararsız olan şey, dişleri ve gözleriyle tamamlanmış bir köpek figürüne dönüşür. Deep Dream, yaratılışının her yinelemesinde biraz yakınlaştırarak resme daha fazla karmaşıklık katar. Köpeğin içindeki köpeği köpek içinde düşünün

Deep Dream bir resmin her ayrıntısını gereğinden fazla yorumlayıp vurguladığında bir geri bildirim döngüleri başlar. Bulutlarla dolu bir gökyüzü , cennet gibi bir sahneden uzay çekirgeleri, saykodelik şekiller ve gökkuşağı renginde arabalarla dolu bir manzaraya dönüşür. Ve köpekler. Deep Dream'in sonuçlarında köpek bolluğunun bir nedeni var. Geliştiriciler bu sinir ağını eğitmek için bir veritabanı seçtiklerinde, hepsi ustalıkla sınıflandırılmış 120 köpek alt sınıfı içeren bir veritabanı seçtiler. Bu nedenle, Deep Dream ayrıntıları aramaya başladığında, aradığı her yerde köpek yüzleri ve pençeleri görmek oldukça olasıdır.

Deep Dream, resim oluşturmak için gerçek bir görüntüye bile ihtiyaç duymaz. Boş beyaz bir resim veya statik dolu bir resim beslerseniz, daha tuhaf ve daha tuhaf resimler için yapı taşları olarak bunları kullanarak resmin bazı kısımlarını yine "görmeye" devam edecektir.

Bu, programın başka türlü biçimsiz verilerden anlam ve biçim ortaya çıkarma çabasıdır. Bu, tüm projenin arkasındaki fikre hitap ediyor - dünyanın her yerindeki bilgisayarlara yayılan görüntülerin içeriğini tanımlamanın ve bağlamsallaştırmanın daha iyi yollarını bulmaya çalışıyor.

Peki bilgisayarlar gerçekten rüya görebilir mi? Kendi iyilikleri için fazla mı akıllılar? Yoksa Deep Dream, teknolojimizin verileri işleme şeklini hayal etmemiz için sadece hayal ürünü bir yol mu?

Deep Dream'in çıktısının tam olarak neyin kontrolünde olduğunu bilmek zor. Önceden programlanmış görevleri tamamlamak için yazılımı özel olarak hiç kimse yönlendirmiyor. Oldukça belirsiz bazı talimatlar alıyor (ayrıntıları bulun ve bunları tekrar tekrar vurgulayın) ve işleri açık bir insan rehberliği olmadan tamamlamak.

Ortaya çıkan görüntüler, bu çalışmanın bir temsilidir. Belki de bu temsiller makine yapımı sanat eseridir. Belki de silikon ve devreden doğan dijital hayallerin bir tezahürüdür . Ve belki de bilgisayarlarımızı insanlara daha az bağımlı hale getirecek bir tür yapay zekanın başlangıcıdır.

Dünyayı ele geçiren bilinçli bilgisayarların yükselişinden korkabilirsiniz. Ancak şimdilik, bu tür projeler Web'i kullanan herkese doğrudan fayda sağlıyor. Yalnızca birkaç yıl içinde, görüntü tanıma önemli ölçüde gelişti ve insanların ihtiyaç duydukları bilgileri bulmaları için görüntüleri ve grafikleri daha hızlı incelemelerine yardımcı oldu. Mevcut ilerleme hızında, kısmen Google'ın rüya gören bilgisayarları sayesinde yakında görüntü tanımada büyük sıçramalar bekleyebilirsiniz.

Yazarın Notu: Google Deep Dream Nasıl Çalışır?

Bilgisayarlar sanat yapmıyor. En azından henüz değil. Ve onlar da rüya görmüyorlar. Bu süreçlerin her ikisi de belirgin bir şekilde insandır ve kişisel kültür, fizyoloji, psikoloji, yaşam deneyimleri, coğrafya ve çok daha fazlası tarafından derinden etkilenir. Bilgisayarlar bu değişkenlerle ilgili birçok veriyi özümseyebilir, ancak bunları insanlarla aynı şekilde deneyimlemez ve işlemez. Dolayısıyla, teknolojinin insan deneyimlerinizi geçersiz kıldığından endişeleniyorsanız, henüz endişelenmeyin. Dünya hakkındaki algınız bir bilgisayar ağından çok daha derine iniyor.

İlgili Öyküler

Daha Harika Bağlantılar