Splošno

AI Neural Network izbira smešno napačna imena za nove barve barv

AI Neural Network izbira smešno napačna imena za nove barve barv


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Iskanje popolnega ozadja in poudarjenih odtenkov za barvanje vašega doma pogosto privede do dni ali celo tednov neodločnega lova na barve. Morda je to posledica zmožnosti naše vizije, da prepoznamo milijone različnih odtenkov, ki predstavljajo široko prizorišče barvnih tonov. Torej, ko gre za določanje različnih barvnih odtenkov, je ta nevronska mreža AI dobila nalogo, da se nauči, kako izumiti nove barve barv za bolj zabaven spekter imen.

[Vir slike: Dulux]

Zabavna imena barv

Ko smo že delali v industriji barv, je izjemno ugotoviti, da je v standardnem spektru ROYGBIV več kot tisoč odtenkov. Potrošniki se pogosto borijo za mešanje barv, ki se ujemajo z njihovim specifičnim okusom. Toda prodajalcu je bolj težko, da jih prepriča, da je tisto, kar dobijo, pravi odtenek barve. Barve so dva odtenka svetlejše, preden jih nanesemo na steno, in šele, ko se posušijo, razkrijejo svojo pravo barvo, ki je za dva odtenka temnejša. Trenutno imajo tipične barvne palete DIY prijetna in privlačna imena, kot so spodnja.

[Vir slike: Dulux]

Toda ali ni to le nekaj običajnega? Absolutno, če ga primerjate z imeni odtenkov, ki jih je pripravilo to omrežje AI. Janelle Shane, raziskovalka z Kalifornijske univerze v San Diegu, je eksperimentirala na nevronski mreži, tako da ji je dala seznam okoli 7,700 Sherwin-Williams barve barva s svojimi vrednostmi RGB (rdeča, zelena, modra), da bi ugotovil, ali bo sistem umetne inteligence sprožil zabavna imena barv.

[Vir slike: Janelle Shane prek Tumblr]

Nevronske mreže so v bistvu računalniško oblikovani človeški možgani, ki so sposobni trenirati z uporabo velikih podatkovnih nizov in rešitve za težave, kot je prepoznavanje vzorcev. Da bi preveril, ali nevronska mreža napreduje med vadbo, ji je Shane ukazal, naj ustvari nekaj rezultatov z uporabo samo najnižje nastavitve ustvarjalnosti. Mreža AI je ta imena barv izpljunila - na tej ravni rahlo nedorečena.

[Vir slike: Janelle Shane prek Tumblr]

Z nadaljnjim umerjanjem v vadbenem procesu je nevronska mreža lahko prepoznala osnovne barve, kot so bela, rdeča in siva. Shane je predlagal, da bi to lahko izboljšali z več filtrirnimi parametri. "Morda bi z različnimi parametri lahko šlo nekoliko bolje - veliko treningov nevronskih mrež vključuje izbiro pravih parametrov treninga."

[Vir slike: Janelle Shane prek Tumblr]

Namesto da bi bil Shane razočaran zaradi nepravilnega črkovanja imen barv, je bil Shane bolj hvaležen za to, kar je njena nevronska mreža lahko digitalno jecala. Rekla je: "Skušnjava je popraviti črkovanje, če skoraj piše besedo, vendar to nekako potegne zabavo. To je, ko pride iz računalnika, ničesar ne spreminjam." Raziskovalec je iz tega zabavnega eksperimenta z nevronsko mrežo lahko pripravil dva zaključka: sistem AI ima rad rjavo, bež in sivo in ima "res slabe ideje za imena barv".

Zakaj ne bi nevronski mreži, imenovani char-rnn, poskusili ugotoviti, ali lahko iz nje ustvarite smešne ideje.

Vir: Razglednice z meja znanosti

GLEJ TUDI: Googlov novi program ‘AutoDraw’ bo vašim risbam pomagal manj sesati


Poglej si posnetek: An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications (Maj 2022).