神经网络能像人一样学会将所看到的世界组织成概念
GAN ， 即生成对抗网络 ， 是社交媒体人工智能算法的新星 。 它创作了第一幅在艺术拍卖会上售出的AI画作 ， 还恶作剧地将名人的脸叠加在色情明星的身体上 。 它们的工作原理是 ， 让两个神经网络相互对抗 ， 并根据它们所“摄食”的东西产生真实的输出 。 给它很多的面孔 ， 它就可以创建新的面孔 。
麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室的研究人员意识到 ， 尽管GAN因为恶作剧而名声不好 ， 但也是一种强大的工具：因为它们能描绘出它们“思考”的东西 ， 它们可以让人类洞察神经网络是如何学习和推理的 。 这是更广泛的研究团体长期以来一直在寻求的东西——随着我们对算法的依赖日益加深 ， 它会变得越来越重要 。
“对我们来说 ， 这是一个了解网络试图重建视觉世界时所干的事情的机会 。 ”参与该项目的麻省理工学院博士生戴维·鲍(David Bau)说 。
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