人工智能(AI)最近尝试从头开始生成猫的照片，其结果就像猫一样。

 

这种特殊的神经网络(一种模仿人类大脑运作的人工智能)可以生成惊人逼真的人脸原始照片。人工智能的程序员在2018年12月发表在预印本杂志arXiv上的一项研究报告中称，事实上，这些虚构人物的图像几乎不可能让人类观众分辨出真实人物的照片。

 

然而，猫科动物却是另外一回事。同样的算法可以生成完美无瑕的人脸，却生成了头部畸形的猫;眼睛和腿的数目不对;身体太长，太短，不寻常的圆形或长方形，弯曲成特殊的角度。

 

制作这些令人毛骨悚然的猫咪照片的人工智能引擎被称为“一个基于风格的生成对抗网络的生成器架构”，简称StyleGAN。研究称，像这样的网络是“对抗性的”，因为两个模型同时工作:一个生成图像，杏耀下载app另一个根据训练数据集中的照片评估结果，这样网络就能从错误中吸取教训，提高性能。

 

为了让人工智能产生栩栩如生的人类图像，它首先必须从现有的照片中“学习”人脸的样子。该算法将人脸分解为一系列样式特征，比如头部位置;性别;肤色;头发的质地和风格;以及眼睛、鼻子和嘴巴的形状。

 

一旦StyleGAN能够在没有人类监督的情况下识别所有这些元素，它就学会了独立地组装它们，从而生成一个全新的、逼真的人脸。研究人员拒绝了采访请求，但在2018年12月12日发布在Youtube上的一段视频中解释了他们的研究过程。

 

那么，为什么斯蒂勒根不能创作出可爱的、逼真的猫咪照片呢?神经网络的训练人员Janelle Shane说，该算法在处理必须处理的图像时已经尽力了，但在处理猫的时候，它使用的数千张参考图像并不理想。Janelle Shane没有参与这项研究

 

2月7日， 杏耀平台的体会，Shane在她的博客AI weird中写到这些奇怪的猫。与StyleGAN的人脸照片数据集不同——身体和背景被裁剪出来，头部位置彼此相似——数据集中的猫的图像变化很大。这个系列包括猫的特写和广角镜头，在一系列的背景和不同的背景下。一些照片显示一只猫，一些包括多只猫，其他包括人。

 

“有倒置的猫;有蜷成一团的猫;他们的眼睛是睁开的;他们的眼睛是闭着的。你可以肯定地说，他们的输入数据有点吵——我说的吵，是指其中有些东西不只是一张猫的照片，”肖恩说。

 

所以，不要对StyleGan过于苛刻，因为它有一群可怕的噩梦般的猫。

 

“算法需要学习的地方还有很多，”Shane补充道。

 

相互冲突的视觉线索让斯蒂勒根很难了解一只真正的猫应该长什么样。神经网络没有现实世界的环境来提供它们所得到的信息;他们只知道数据集里有什么。斯蒂勒根从参考照片中学到了足够多的东西，杏耀app可以精确地重现小细节和纹理，比如猫的皮毛或猫耳朵的形状。但肖恩说，这个项目显然很难把整只猫组装起来。

 

“神经网络不理解猫是如何工作的。它不知道它们有多少条腿。目前还不清楚他们有多少只眼睛，也不知道他们的身体结构都到哪里去了。