人工智能(AI)最近试图从头开始生成猫照片，结果是猫萎缩。
这种特殊的神经网络(一种在人类大脑运作后建模的AI )可以产生令人惊讶的逼真的人脸原始照片。实际上，这些化妆人员的图像几乎不可能让人类观众区分真实人物的照片，人工智能的程序员在2018年12月发表的一份研究中报告了预印本期刊arXiv。
然而，Felines被证明是另一个故事。生成完美无瑕的人脸的相同算法创造了带有畸形头的猫; 错误的眼睛和腿数; 身体太长，太短，异常圆形或长方形，并以特殊的角度弯曲。
制作令人毛骨悚然的猫照片的AI引擎被称为“基于样式的生成对抗网络的生成器架构”或StyleGAN。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，另一个根据训练数据集中的照片评估结果，以便网络从错误中学习并提高其性能，研究说。
为了让AI产生逼真的人体图像，它首先必须“学习”现有照片中人脸的样子。该算法将面部分解为样式特征的清单，例如头部位置; 性别; 肤色; 头发质地和风格; 研究人员报告说，眼睛，鼻子和嘴巴的形状。
一旦StyleGAN能够识别所有这些元素 - 无需人工监督 - 它就学会了独立组装它们以生成全新的，照片般逼真的人脸。研究人员拒绝了采访请求，但在2018年12月12日发布到Youtube的视频中解释了他们的流程。
那么，为什么StyleGAN不能制作出真实可爱的猫咪照片呢?该算法正在尽最大努力与它一起工作 - 当它涉及猫时，它使用的成千上万的参考图像不太理想，Janelle Shane说，他是一名研究神经网络的研究员，但没有参与研究告诉Live Science。
Shane于2月7日在她的博客AI Weirdness上写到了这些奇怪的猫。与StyleGAN的人脸照片数据集不同 - 其中身体和背景被裁剪出来并且头部位置彼此相似 - 数据集中的猫图像变化很大。该系列包括各种设置和不同背景下的猫的特写镜头和广角镜头。一些照片显示一只猫，一些包括多只猫，其他人也包括人。
“有颠倒的猫;有猫蜷缩在一个球;他们的眼睛是开放的;他们的眼睛是关闭的。你可以肯定地说他们的输入数据有点嘈杂 - 而且嘈杂，我的意思是那里有东西这不只是一张猫的照片，“谢恩说。
所以，不要因为其恐怖的恶梦猫咪而对StyleGan太过刻苦。
“有很多事情是算法要学，”巴蒂尔补充道。