Рисует как Ван Гог, громит лучших игроков в шахматы и может поддержать любую беседу… Нет, это не сын маминой подруги. Знакомьтесь: нейронная сеть.

Эта статья была опубликована в журнале OYLA №5(45). Оформить подписку на печатную и онлайн-версию можно здесь.

Искусственная нейросеть — математическая модель, в основе работы которой лежат принципы организации и функционирования сетей нервных клеток живого организма. Как и наш мозг, нейросеть состоит из множества упорядоченных нейронов. Принятый ими сигнал путешествует по связям до нейронов на других уровнях, пока не будет сгенерирован ответный выходной сигнал.

Каждый нейрон соединен с одним или несколькими элементами посредством нитей, называющихся «связями». Связи, в свою очередь, обладают «весом». Вес связи — это число, принимающее значения от −1 до 1. Чем больше вес связи (по модулю), тем больше влияния она оказывает на выходной сигнал. 

Но вес связи — величина непостоянная и может изменяться. Изменение её значения происходит в случае, если выходной сигнал даёт неправильный ответ. К примеру, нейросети поручили нахождение картинок с собаками, но вместо этого она упорно выбирает изображения с кошками, ошибочно принимая одно животное за другое. В этом случае значение веса корректируется до тех пор, пока нейросеть не будет выполнять задание корректно. Выражение «обучение нейросети» подразумевает именно процесс настройки подходящих весов связей.

Нейросеть стала основателем нового направления в изобразительном искусстве — нейроарта. Самостоятельно рисовать картины алгоритмы ещё не научились, но вот могут превратить любую картинку в нечто, по стилю напоминающее чужое произведение. Так, исследователи из университета Тюбингена (Германия) «научили» нейросеть трансформировать картины, перерисовывая их в стиле другого художника. Она уже умеет имитировать кисть Леонардо да Винчи, Винсента Ван Гога, Пабло Пикассо, Эдварда Мунка и многих других. Система имеет 19 вложенных слоёв, и обработка изображений проходит в несколько стадий. На каждой из них увеличивается количество используемых фильтров, которые шаг за шагом приближают вид исходного изображения к признанным шедеврам. Система использует кодирование для того, чтобы научиться отделять предметы на картине от стиля художника. Затем её «учат» комбинировать стили одних произведений и предметы с других изображений. Важность данной работы заключается в следующем: во-первых, нейросеть выполнила нетривиальную задачу разделения субъективного (стиль) и объективного (предметов). Во-вторых, в дальнейшем результаты данной работы могут помочь учёным понять механизм того, как человек создаёт и воспринимает предметы искусства.