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麻省理工推出模拟人脑记忆过程的人工智能
2019年11月04日 由 TGS 发表
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世界名画之所以是世界名画，是因为它们与一般的画面不同，从《蒙娜丽莎》到《戴珍珠耳环的女孩》再到《向日葵》，它们可以长时间停留在人类的脑海里，为什么会这样？艺术家们除了给出一个模棱两可的玄乎答案，根本就无法详细解释究竟是为什么。因此，麻省理工学院进行了一项新的研究，使用机器学习来生成图像，详细地展示了是什么让某些肖像或场景在同类中脱颖而出。
在这项研究中，人类受试者记忆最深刻的图像大都具有明亮的颜色，简单的背景，以及在画面中突出的中心位置。麻省理工学院电气工程和计算机科学的助理教授Phillip Isola说：“关于记忆性的文章已经有很多了，但是这种新方法不同，它可以让我们可以想象出什么是记忆性，并为我们提供了一个难以用语言表达的视觉定义。”
这项工作建立在较早的模型MemNet上，该模型能对图像的可记忆性进行评级，并强调图像中的特征对决策的影响。MemNet的预测是基于一项在线研究的结果，这项研究向人类受试者展示了6万幅图像，并根据这些图像被记住的难易程度进行排序。
当前研究中所用的模型GANalyze，使用了一种叫做生成式对抗网络的机器学习技术。它有有三个模块，一个基于MemNet，负责打开目标图像的记忆旋钮，并计算如何达到预期的效果，另一个是负责执行指令的转化器，最后一个则是输出最终图像的生成器。研究人员对GANalyze进行配置，以生成不同审美和情感诉求的图像，在这个过程中，研究人员发现，在审美和情感方面得分较高的图像往往整体色调更明亮、构图色彩更丰富，而且景深较浅，模糊了背景，看起来就像是最令人难忘的照片一样。
此外，GANalyze还可以用来创建令人难忘的图形，帮助读者记住想要记住信息，这可能会给教育带来革命性的变化。
目前，GANalyze已经开始被用于生成合成的真实世界图像，以帮助训练自动化系统识别它们在现实生活中不太可能遇到的地方或是物体。该研究的作者之一，Alex Andonian表示：生成模型为人类和机器的合作提供了新的、创造性的方式，这就是为什么他会选择把它们作为自己博士研究重点的根本原因。
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