與平常在烘焙帳篷裡的場景相去甚遠。珍妮爾·謝恩/人工智慧怪異
英國烘焙秀（在英國實際上稱為“英國烘焙大賽”，或 GBBO）與電視節目一樣有益健康。在臭名昭著的帳篷裡，參賽者們精心製作烘焙美食，麵包獅子， 到三明治蛋糕，同時在各自的工作站上為彼此加油。因此，這個受人喜愛的烘焙節目有更多場景只能是一件好事，對吧？嗯，正如研究科學家 Janelle Shane 所發現的那樣，人工智慧 (AI) 還有其他想法。
謝恩訓練了一個神經網路，一組旨在識別模式的演算法，精選了該節目的 55,000 個螢幕截圖。她希望軟體能夠產生 GBBO 風格的圖像，但結果並不像她希望的那樣令人振奮。
首先，所有參賽者的臉都被抹掉了。幾次迭代之後，人臉開始發生變化，但從未完全恢復到你期望在帳篷裡看到的甜蜜微笑的表情。 Shane 在她的部落格上的一篇文章中解釋說，人工智慧怪異，系統因她輸入的各種圖像而過載，導致它產生這些不舒服的場景。
StyleGAN2Shane 寫道，Shane 使用的圖像生成神經網路非常擅長生成人臉，但前提是面部是圖像的唯一特徵。即使如此，臉部也必須統一居中，否則神經網絡掙扎。毫不奇怪，GBBO 不僅僅是面孔；當然，還有麵包師傅的身體和雙手，帳篷的周圍，以及偶爾發生的事情。松鼠。將這些內容包含在神經網路的訓練資料中會產生類似恐怖表演的場景。
「我完全預料到會出現問題，」Shane 告訴 IFLScience，「GBBO 影像中有很多不同類型的主題和攝影機角度，我猜它無法全部學習。即使我添加了 5 倍的數據，它並沒有真正改善— —神經網路只是不夠聰明。
參賽者吃的是麵包和肉，他們的眼鏡出現在烹飪烤肉上（可能…這有點很難說），但在混亂中，英國國旗的彩旗看起來很正常。謝恩解釋說，這是因為神經網路擅長產生模式。
「過多的重複模式是神經網路生成圖像的標誌之一，」Shane 在她的部落格中寫道。 「即使重複性更加微妙，它仍然存在，並且這是檢測人工智慧生成影像的方法之一」。
但節目的焦點——烘焙本身又如何呢？正如謝恩所描述的那樣，它們比它們的創造者遭受的屠殺要少，包括「虛空蛋糕、漂浮麵團和恐怖藍莓」。這種重複現像在烘焙食品中的表現並不比在人類身上那麼奇怪，其中一些結果與名人版節目中提供的一些菜餚沒有什麼不同。
Shane 告訴 IFLScience，有一些方法可以改進這個過程：「最好的幫助方法是將問題分成更容易處理的更小的部分。例如，只是麵包師臉部的特寫。或者只是蛋糕做好了，我可能會嘗試一下，看看效果是否更好！
如果你想嘗試用人工智慧來毀掉你所珍視的東西，肖恩已經引導人們去runwayml.com。你只需要幾百張你所選擇的主題的照片，例如你的貓——我肯定還沒有…
-
[H/T：有趣的工程]
