شبكة عصبية اصطناعية تساعد في إعادة إنتاج اللوحات العالمية

كشف الباحثون عن خوارزمية للذكاء الاصطناعي تمكنك من الرسم بأسلوب أي فنان مشهور، وغذى الباحثون نظامهم بسلسلة من اللوحات الفنية القيمة بحيث يمكنك رسم لوحة عصرية حديثة بأسلوب اللوحات الأكثر شهرة في العالم.

وذكر باحثون من جامعة "توبنجن" في مجلة "أريكسف"، أنه في مجال الفنون الجميلة وخصوصًا الرسم يمكن للبشر صنع تجارب بصرية فريدة من نوعها من خلال المزج بين المحتوى وأسلوب الصورة، وأنه حتى الآن فإن الأساس الخوارزمي لهذه العملية غير معروف ولا يوجد نظام اصطناعي بقدرات مماثلة.

ويأمل الباحثون في إنشاء نظام لمعالجة هذه المشكلة لاكتشاف ما الذي يجعل لكل رسام أسلوبه الفريد، ومن ثم تعلم كيفية نسخ هذا الأسلوب، حيث تابع الباحثون: "تجلت إمكانية التعرف على المجالات الرئيسية الأخرى للإدراك البصري مثل التعرف على الوجه شبه البشري من خلال نموذج مستوحى بيولوجيا يسمى الشبكات العصبية العميقة، وهنا نقدم نظامًا اصطناعيًا يعتمد على شبكة عصبية عميقة تخلق صورًا فنية تتمتع بجودة إدراكية عالية".

وأضاف الباحثون: "يستخدم نظام التمثيل العصبي لفصل وإعادة تجميع محتوى وأسلوب الصور مع توفير خوارزمية عصبية لخلق صور فنية، وعلاوة على ذلك يساعد عملنا في فهم كيف يصنع ويرى البشر الصور الفنية، وذلك في ضوء أوجه الشبه بين أداء الشبكات العصبية الاصطناعية والرؤية البيولوجية".

وكشف محرك البحث "غوغل" في وقت سابق من هذا العام عن صور تشرح كيف تمكنت شبكاته العصبية الاصطناعية من التعرف على الصور، وتعرض الصور ما يراه النظام وما يحدث داخله في حالة الرؤية الخاطئة من قبل البرنامج.

ويدرب "غوغل" الشبكة العصبية الاصطناعية من خلال عرض ملايين النماذج التدريبية عليه وتكييف معايير الشبكة تدريجيًا حتى تعطي التصنيفات التي يريدها فريق العمل.

وتتكون الشبكة عادة من 10 إلى 30 طبقة مكدسة من الخلايا العصبية الاصطناعية، وتوضع كل صورة في طبقة المدخلات وتنتقل إلى الطبقة التالية، وهكذا حتى يتم الوصول إلى طبقة المخرجات المطلوبة، ويأتي جواب الشبكة من طبقة المخرجات النهائية، وأثناء هذه العملية تكوّن البرمجيات فكرة عن الشكل الذي تبدو عليه الصور أو العنصر موضع البحث.

ويتم إنشاء صور أخرى عن طريق تغذية الشبكة بالصورة ومطالبة البرنامج بالتعرف على خصائصها، ثم يجري تعديل الصورة بالتركيز على خصائصها التي تم التعرف عليها مثل الحيوانات والعينين، وتعود هذه الصورة المعدلة مرة أخرى إلى الشبكة وهكذا.

واستخدم الباحثون هذه الطريقة في مطالبة البرنامج بإنشاء "دمبل" على سبيل المثال، ولكن كانت النتيجة ظهور صورة غريبة لذراعين مرفقين بـ "الدمبل".

وأوضح الباحثون أنهم بالفعل حصلوا على صورة لـ "الدمبل"، ولكن لا تكتمل الصورة بدون وجود حامل أثقال لرفع هذه "الدمبل".

وكتب ثلاثة أشخاص من فريق "غوغل" عن التجربة: "أحزرت الشبكات العصبية الاصطناعية تقدمًا ملحوظًا في الآونة الأخيرة في تصنيف الصور والتعرف على الكلام، وبرغم الاستفادة من هذه الأدوات بالطريق الرياضية المعروفة إلا أننا ما زلنا نفهم القليل عن سبب عمل بعض النماذج وعدم عمل البعض الآخر".