1. Червоне дерево
Команда дослідників спробувала «навчити» мережу, показуючи їй приклади зображень, які вона повинна була запам'ятати. Наприклад, щоб навчити ШІ, що означає слово «гори», вони показували їй різні фото гір.
2. Гора МакКовен
Проте вони отримали досить дивні результати, коли попросили мережу створити власне зображення на основі того, що вона «вивчила». В одному випадку, коли їй веліли намалювати гантелі, мережа створила картинку, де об'єднала метал і людські руки, ймовірно, через те, що кожен образ з гантелями, який був їй показаний, включав в себе руки, що тримають гантелі.
3. Повторювані місця
У деяких інших тестах команда дослідників попросила нейронні мережі знайти на зображеннях конкретні речі, яких насправді там не було. Ідея полягала в тому, щоб змусити штучний інтелект модифікувати початкове зображення для отримання бажаного об'єкта.
4. Генерування зображень
В ході інших випробувань співробітники Google сказали мережі ІІ виробляти випадкові зображення без підказок, грунтуючись лише на випадкових нейронних спогадах, присутніх в статичної пам'яті.
5. Дослідники Google говорять про таких випадково генеруються зображеннях як про «снах» штучної нейронної мережі.
6. Дивний Сіетл
Виявляється, ІІ може спати і бачити дивовижних овець разом з деформованими птахами і безліччю очей ...
... І може також бачити багато інших божевільних візуальних зображень. Напевно, так виглядає «Володар кілець», якщо дивитися його під ЛСД.
8. Якщо вважати картини штучного інтелекту частково прикладом модерністського мистецтва, то, ймовірно, досить прийнятно, що ІІ використовував кілька прийомів Едварда Мунка, за допомогою яких той створював «Крик». Але при чому тут наполегливе використання очей? І невже це ... собака з лівого боку картини?
Інші зображення виявилися надзвичайно гарними і складними одночасно. Команда Google планує і далі спостерігати за тим, які образи формуються на глибоких нейронних рівнях, оскільки вона вирішила продовжити навчання штучного інтелекту, щоб той зміг краще розпізнавати необхідні зображення.