您在此圖像中看到了什麼？觀眾發現，幾乎不可能識別圖片中的任何幾乎熟悉的對象，這使它們嚇壞了。
Twitter用戶 @melip0ne分享圖像在星期二（4月22日）面臨此挑戰：“這張照片中的一件事。”從那以後，它引起了數千個令人困惑的答復和奇特的猜測。
該圖像不僅僅是吸引觀眾；這也使其中一些非常不安，導致諸如“我覺得如此不舒服，“”這使我感到壓力“ 和 ”THX現在失去理智。 ”
這個奇怪的圖像到底是什麼，為什麼如此令人不安？ [為什麼CGI人類令人毛骨悚然，科學家在做什麼這是給出的
試圖解釋這樣的模棱兩可的形象會引發不確定性，這可能會導致“爬行”。
當一個人不確定某事是否有害時，經歷是正常的不安，麥克德魯說。但是顯然，這張圖像不會構成威脅，所以這是怎麼回事？
他說：“我們還可以通過使大腦中的競爭按鈕壓制競爭的按鈕來蔓延，這使我們很難對我們所看的東西進行分類或理解。”
無論您的大腦試圖理解圖像多少，它都不會解決成熟悉的事物。這進一步加劇了不適的感覺哈佛醫學院精神病學助理教授史蒂文·施洛茲曼（Steven Schlozman）博士在一封電子郵件中告訴Live Science。
施洛茲曼說：“我認為令人毛骨悚然的是我們的大腦識別一種模式的嘗試，以這種模式歸零，然後使預期的模式不斷被另一種可識別的模式破壞。”
他說：“我發誓我在那張照片中看到黑猩猩。但是隨後變成了其他東西，然後是其他東西。我無法完成難題。” “我可以得到其中的一些，但永遠不足以知道我看到的東西。”
機器夢
病毒圖片可能是通過數字化產生的人工智慧（AI），培訓神經網絡的電氣工程研究人員Janelle Shane說，一種以類似於大腦的方式“學習”的AI。
Shane告訴Live Science，她“肯定是95％”這張圖像是由一個名為Biggan的神經網絡創建的，該網絡是Google算法的Google算法，該算法訓練有素，可以從Scratch中撰寫詳細的照片。
“這種神經網，稱為生成對抗網絡（gan）學會從成千上萬的示例照片中生成圖像，” Shane說：“經過培訓，可以產生大約1,000種不同類別的圖像，但是關於Gans的一件有趣的事情是，您還可以要求他們生成類別混合的圖像。 ”
這些物體無法識別，因為它們不存在於現實世界中。相反，它們是多個對象的數字複合材料。
實際上，Shane以前寫過有關Biggan在她的博客上做的事情，ai很奇怪。例如，在生成狗和花圖像的模型中調整參數可能會導致令人愉悅的作物dog狗。
Shane使用與Biggan相同的數據集進行了培訓的圖像識別AI審查了Twitter圖片；她寫道，他們確定奇怪的“物體”可能是從玩具商店，麵包店和雜貨店等圖像類別中得出的。在一系列推文中。
AI在創建現實場景時並不總是那麼慘敗。一個名為stylegan的神經網絡最近生成了人類面孔的驚人逼真的照片（儘管它的努力重新創建貓坦率地恐怖）。通常，人工智學對我們世界的解釋可能足夠相似，足以熟悉和足夠不同引起不安，“這是使AI生成的圖像如此深刻令人不安的原因。”
“我們看到我們的世界通過紋理和照明方面出色但不了解物體如何工作的基礎知識來回到我們身上。”
對於那些喜歡被爬出來並想創建自己的噩夢觸發圖像的人，他們可以使用在線AI藝術工具這樣做Ganbreeder，Shane添加了。
最初出版現場科學。
