Студенты из Стэнфорда научили нейросеть генерировать странные мемы не хуже людей
Некоторые из них даже смешные.
Скриншот Стэнфордского университета
Двое студентов из Стэнфордского университета научили компьютер генерировать мемы на основе 400 тысяч мемов из интернета. Однако когда они закончили, машина начала выдавать странные и зачастую несмешные картинки.
Они назвали алгоритм Dank Learning: от сочетания слов dank meme (слэнговое — баян, странная или необычная вариация мема) и deep learning (метод обучения нейросетей). Как и все остальные нейросети, алгоритм студентов обучается на основе входных данных и выдаёт результат, близкий к примерам, на которых его тренировали.
Люди обучаются похожим образом, но чтобы создать успешный мем, недостаточно объединить какую-то картинку и случайный текст — нужно обладать остроумием и чувством юмора. Последнее и стало основной проблемой алгоритма, по словам его авторов.
Мы признаём, что основным вызовом для нашего проекта и других задач, связанных с моделированием языка, остаётся захват юмора, который отличается в зависимости от людей и культур. Фактически, это отдельная область исследований, и свежие идеи по решению этой проблемы должны быть включены в проект генератора мемов в будущем.
Однако несмотря на то, что мемы получились странными, реальные люди не смогли определить, что их сгенерировал компьютер. Студенты позвали 20 добровольцев из разных социальных слоёв, которым вперемешку показали картинки, созданные людьми и алгоритмом. Изображения нужно было выставить от самого несмешного к самому смешному.
Волонтёры не смогли увидеть, какой мем был сгенерирован, а какой нет — в среднем картинка от нейросети получила столько же баллов, как и её реальный аналог.
Скриншот Стэнфордского университета
#офтоп #мемы #технологии #нейросети