Очередное творение нейросетей призывает нас отложить смартфоны и посмотреть на мир под другим углом. Как умные машины покажут зависимость от смартфона, упущенные яркие мгновения и погружение в одиночество.
В сети пытаются воссоздать культового героя, но ни у кого не получается. Результаты выглядят забавно. В Hi-Tech.Mail.ru тоже решили попробовать провести этот эксперимент с помощью Stable Diffusion. Важный момент: работа только с текстовыми запросами. Результаты в комментариях не нуждаются:
Продолжаем вникать в секреты работы с популярной нейронкой. На этот раз мы позволили умным машинам побыть синоптиками. Конечно, с помощью подсказки от Романа Вильфанда.
Научный руководитель Гидрометцентра России Роман Вильфанд предупредил об аномальном холоде в некоторых регионах России. Согласно прогнозу, температурный фон на 14−16 градусов ниже нормы ожидает Челябинскую, Курганскую, Омскую, Новосибирскую области, юг Красноярского края, Хакасию и другие регионы Западной Сибири и Урала. В некоторых районах морозы будут достигать 37 градусов!
Мы попросили генератор Stable Diffusion изобразить прогноз российского Гидрометцентра. Получилось очень холодно. От некоторых кадров действительно берет озноб. Смотрите галерею:
Что если человек когда-нибудь захочет жить на Красной планете? Об этом снято столько фильмов и написано столько всякого, что мы решили тоже пофантазировать на тему переезда на Марс…
История, над которой редакция поработала вместе с нейросетью, достойна голливудского сценария. Важно отметить, что мы «скармливаем» нейронке только ключевые слова и фразы. История, которая получилась в итоге, это больше детище именно искусственного интеллекта.
Возможно, речь в фотоистории ниже о колонии переселенцев, которые вынужденно покинули Землю и прилетели на Красную планету на огромном космическом корабле. Смотрите сами:
Леонардо да Винчи, Клод Моне, Ренуар и другие величайшие гении – как они бы могли представлять современность? Мы решили представить, что сейчас могли бы изображать великие художники на своих полотнах. Получилось… очень необычно, иногда завораживающе…
Напомним, Stable Diffusion — это программа с открытым исходным кодом от группы Stability AI. Нейросеть стала доступна для широкой публики в конце августа 2022 года. Она генерирует изображения по текстовому описанию с удивительной точностью. Помимо этой нейронки, пользователям доступны два аналогичных инструмента: DALL-E 2 и Midjourney.
Эксперты Hi-Tech.Mail.ru попросили нейросеть «создать» город далекого будущего. Мы постарались максимально детально проиллюстрировать жизнь в невероятном городе. Машины должны были учесть все: вероятное развитие технологий, проблему с экологией, транспортом. Нужно было перенести на изображения атмосферу большого мегаполиса, используя только тестовые запросы.
Совместными с нейросетью усилиями мы показали разные аспекты жизни в городе, в его окраинах и в центре. Эксперты попробовали учесть даже разные погодные условия в городе будущего. На изображениях можно найти и снег, и ясное утро, утренние пробки. Люди будущего также попали в галерею города будущего: они торопятся на работу, посещают немыслимые торговые центры, пытаются маневрировать в трафике загадочного транспорта.
Нам, как и многим, не дает покоя судьба отечественных технологий. Мы попросили искусственный интеллект показать нам новейшую российскую разработку – компьютер, полностью созданный в России. Это неизвестная ранее модель... Внешний вид вызывает вопросы. Но наверняка есть объяснение, как работает это устройство?)
На фоне постоянных обсуждений новых реформ в отечественном автопроме мы решили тоже быть в повестке. Вместе с популярной нейронкой фантазируем на тему: «какой же он, идеальный российский автомобиль». Результаты удивляют.
Продолжаем осваивать искусство создания изображений с помощью нейросетей. На этот раз мы попросили показать нам, как выглядит абсолютное спокойствие и уверенность. Получили очень интересные результаты.
Эксперименты NASA со сдвигом орбиты астероида — одна из главных научно-космических тем. Мы решили не отставать от трендов и пофантазировать с нейросетью на тему того, что бы могло произойти, если бы астероид Диморф (или ему подобный) все-таки долетел до Земли.
Новый интересный эксперимент. Как искусственный интеллект представляет счастье? А спокойствие? Мы решили сами воспользоваться умными алгоритмами и попробовать смоделировать идеальный мир. И вот что получилось:
NASA запустило тематический сайт в честь Хэллоуина. В нем агентство рассказывает о самых страшных и жутких объектах Вселенной.
Hi-Tech.Mail.ru решил узнать, как все эти объекты видит нейросеть. Ниже можете посмотреть на результаты и прочитать об этих планетах:
Слава Артемия Лебедева не дает нам покоя. Попробовали вместе с нейросетью нарисовать страшненькое, а точнее "Леденящий душу хеллоуинский плакат призван всех как следует напугать". Но потом мы убрали "хеллоуинский" и тоже получилось интересно. Показываем варианты на оба запроса:
За основу создания нейронных сетей взят человеческий мозг, где в процессе сложного взаимодействия между нейронами, соединенными между собой синаптической связью, обеспечивается выполнение огромного количества разных функций и задач организма.
Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения конкретной задачи.
Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы (компьютеры) для выполнения математических вычислений.
При контролируемом обучении специалисты по работе с данными предлагают искусственным нейронным сетям помеченные наборы данных, которые заранее дают правильный ответ.
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы выполнения задач машинами, наподобии выполнения задач, требующих человеческого интеллекта. Проще говоря: обучение машин мыслить, как человек, но с ресурсами компьютеров.
Машинное обучение — это метод ИИ, который дает компьютерам доступ к массивным наборам данных для дальнейшего обучения. ПО для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия практически разумных решений.
Глубокое обучение — это разновидность уже машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.
Обучение нейронной сети — это процесс обучения нейронной сети выполнению задачи. Способов несколько. Например, некоторые нейронные сети обучаются путем первичной обработки нескольких больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети могут более точно обрабатывать неизвестные входные данные.
Генерация изображений при помощи ИИ — одна из самых новых возможностей искусственного интеллекта, поражающая людей, и вызвавшая такую дикую волну популярности в последнее время. Способность создания потрясающих изображений на основании текстовых описаний похожа на магию. Stable Diffusion, высокопроизводительна модель, оказалась доступной широкой публике (производительная с точки зрения качества изображения, скорости и относительно низких требований к ресурсам и памяти).
Stable Diffusion — это система, состоящая из множества компонентов и моделей. Эксперты подчеркивают – это не единая монолитная модель. В модели есть компонент понимания текста, преобразующий текстовую информацию в цифровой вид, который передаёт заложенный в текст смысл.
Генератор изображений состоит из двух компонентов:
Все описанное выше это лишь ключи для общего понимания процессов, которые изучает наука искусственно интеллекта – бесспорно, наука ближайшего будущего.