Már korábban is voltak olyan gépi tanulásos projektek, amelyek során arra képeztek ki mesterséges intelligenciát, hogy valódi képek alapján állítson elő egy új dolgot. Ilyen például az MIT által készített Nightmare Machine, ami képeket szed szét, majd készít abból valami ijesztőt. Hasonló a helyzet a Meow Generator nevű projekttel, ami ezernyi béna cicafejen keresztül tanul meg élethű macskás képeket előállítani.
A generátor Alexia Jolicoeur-Martineau fejéből pattant ki, akinek szenvedélye a gépi tanulás és a kiscicák. A doktori képzésre készülő adattudós célja nem az volt, hogy elborzassza a világot mindenféle furcsa fejű macskával, hanem hogy gyakorlatiasabb projekten belül közelebbről megismerhesse a deep learning működését.
Egy nyilvánosan elérhető, több ezernyi macskás fotót tartalmazó adatbázist vett alapul, majd a cicák fejét egy „generatív ellenséges hálózatba (GAN)” táplálta.
A Meow Generator esetében a generátor algoritmus kinyeri a szükséges, macskákra legjellemzőbb elemeket a referenciafotóból, hogy az alapján saját cicát készíthessen. A generált cicafejeket aztán a másik, úgynevezett „diszkriminátor” algoritmus vizsgálja, és próbálja meghatározni, hogy a képen látható macskaarc mennyire valóságos.
A generátor ez alapján úgy próbálja finomítani a mesterséges kép jellemzőit, hogy az még valósághűbbé válhasson, és becsapja a másik algoritmust. Ez az oda-vissza folyamat addig tart, amíg a generátor a diszkriminátor számára olyan mesterséges képet állít elő, ami már teljesen valósághű.
Ugyan mi első ránézésre megtudjuk mondani, hogy egy cicának feltűnően torz a feje, az algoritmus számára ez egy összetettebb feladat, de mi nagyon jól szórakozunk rajta.
A Meow Generator eredményeit WordPress oldalán lehet megnézni, illetve szabadon letölthető a forráskód is a GitHubról.
