На фотоснимке изображение улицы, которой невозможно найти в реальности. Она построена виртуальной нейронной сетью. Для этого использовались изображения реальных улиц и всего, что на них находится. По словам ученого из Стэнфордского университета Кифэна Чена, нейросеть работает с «огрубленными» изображениями и создает не очень четкий макет воображаемого объекта.
Искусственный интеллект грубо представляет, что должно быть в каждой части макета – центр изображения может быть обозначен, как «дорога», другие объекты тоже разделены по классам. Искусственный «разум» по своему усмотрению расставляет «деревья», «автомобили» и прочие вещи. По мнению разработчиков, в конечном итоге ИИ должен научиться создавать виртуальные игровые миры. Они должны быть настолько реалистичны, чтобы мало отличаться от натуральных съемок. Это должно заинтересовать разработчиков компьютерных игр и пригодиться в других отраслях.
Воссоздать реальность сложно
Создание реалистичных искусственных объектов – сложное дело. По мнению коллег из Корнельского университета та, что делает Кифен Чен – один из лучших результатов в создании виртуальной реальности с помощью ИИ. Подобная система может «изучить» окружающий мир, а затем воссоздать его в виртуальной реальности.
Сам процесс обучения нейросети тоже не прост. Система Чена по реальным изображениям изучает реальные улицы, определяет на макете местонахождение опознанных объектов. Затем этот грубый макет служит основой для создание почти реальной, но совершенно новой улицы, которую на Гугл-картах найти невозможно.
Для создания мифической немецкой улицы, которая представлена на снимке, ИИ проанализировал 3000 изображений настоящих улиц в городах Германии. Но это только начало. По мнению разработчиков, и у них, и у ИИ впереди еще много работы. Уже сейчас идет речь о создании более мощной системы.