人工智能（AI）最近試圖從頭開始生成貓照片，結果是貓肉眼的。
這個特定的神經網絡（一種以仿製的AI為基礎的AI人腦）可以製作人臉的驚人現實原始照片。實際上，這些構成人員的圖像幾乎不可能使人類觀眾與真實人的照片區分開，該研究中報導的AI的程序員於2018年12月發布給Preprint Journalarxiv。
然而，貓科動物被證明是另一個故事。產生完美無瑕的人臉的同樣算法創造了貓頭頭的貓。錯誤的眼睛和腿部數字錯誤；和太短，太短，異常圓形或矩形的身體，並且在特殊的角度彎曲。 [5人工智能的有趣用途（不是殺手機器人）這是給出的
生產令人毛骨悚然的貓照片的AI引擎是“用於生成對抗網絡的基於樣式的生成器架構”或StyleGan。像這樣的網絡是“對抗性”學習該研究說，由於其錯誤並改善了其表現。
為了使AI產生栩栩如生的人類圖像，它首先必須“了解”人類面孔從現有照片中的樣子。該算法將面部分解為樣式特徵的清單，例如頭部位置；性別;膚色；頭髮質地和風格；研究人員報導說，眼睛，鼻子和嘴巴的形狀。
一旦StyleGan能夠識別所有這些元素（沒有人類監督），就學會了獨立組裝產生嶄新的照片真實的人臉。研究人員拒絕了面試請求，但在視頻中解釋了他們的過程發佈到YouTube2018年12月12日。
那麼，為什麼StyleGan不能創建可愛的逼真的貓照片？培訓神經網絡但沒有參與研究的研究人員說，該算法在必須與之合作的情況下盡最大努力 - 貓的成千上萬的參考圖像並不理想。
Shane於2月7日寫了關於奇異的貓在她的博客ai上很奇怪。與Stylegan的照片數據集不同，人類面孔（其中裁剪了身體和背景，頭部位置都相似 - 數據集中的CAT圖像卻大不相同。該系列包括特寫鏡頭和在各種環境中的貓的寬闊鏡頭和不同的背景。一些照片顯示一隻貓，有些包括多隻貓，而另一些則包括人。
莎恩說：“有顛倒的貓；有貓在球上curl縮著；他們的眼睛睜開；他們的眼睛閉上了。您絕對可以說他們的輸入數據有點嘈雜，而且我的意思是，我的意思是裡面有一張貓的照片。”
因此，不要因為噩夢般的貓恐怖的Menagerie而對StyleGan感到艱難。
“還有很多事情要做演算法必須學習。 ” Shane補充說。
矛盾的視覺提示使Stylegan很難了解真正的貓應該是什麼樣的。和神經網絡沒有現實世界的上下文來提供它們的信息；他們所知道的就是他們的數據集。 Stylegan從參考照片中學到了足夠多的知識，可以準確地再現小規模的細節和紋理，例如貓的皮毛或貓耳的形狀。 Shane說，但是該計劃顯然在將整個貓整合在一起。
她告訴Live Science：“神經網絡不了解貓是如何工作的。它不了解它們的腿有多少腿。目前尚不清楚它們的眼睛有多少眼睛或所有解剖結構的去向。”
在開發平台上查看更多Stylegan令人不安的貓照片，近乎完美的人類圖像和其他項目文件Girub。
最初出版現場科學。
