신경망은 과학자들이 해독 할 수없는 자체 언어를 만들었습니다.

처음에, 그 단어는 Tarabarshchina의 과학자에게 보였지만 신경망이 그것들을 이해 한 것으로 나타났습니다.

Dall -E 도구는 Openai Research Company가“훈련 한”신경망으로, 자연어로 텍스트에서 현실적인 이미지와 예술을 생성합니다. 이전에 개발자들은 Dall-E가 관련없는 개념을 그럴듯하게 결합하고 의인화 된 동물과 물체의 인간화 된 버전을 만들 수 있음을 발견했습니다.

컴퓨터 지식 분야의 과학 후보 인 Yannis Daras (Giannis Daras)는 이번 주 트위터에 출판 된 "자신의 언어"라고 불렀습니다.

트위터에서 Daras는“Apoploe Vesrreitais” - 새를 의미합니다. “Contarra ccetnxniams luryca tanniounons” - 딱정벌레 또는 해충을 의미합니다.

Dall -e 2는 Clip -Computer Vision 시스템 인 OpenAi가 2021 년에 발표 한 Clip과 함께 작동합니다.

Dall-E는 간단한 설명을 기반으로 삽화, 사진 및 렌더링을 만듭니다. 예를 들어, 그녀는“나비 넥타이의 고양이”또는“개를 걷고있는 Daikon, 개를 걷는다”를 묘사 할 수 있습니다. 클립은 간단한 설명을 기반으로 객체를 정의하고 분류합니다.

예를 들어, 이것은 "산타 모니카의 스케이트에 쿨 팬다가 롤링"의 요청에 따라 신경망이 만든 결과입니다.

지금까지 새 버전에 대한 액세스는 대기자 명단을 통해 사용자 그룹에 대해서만 열려 있습니다. 사용자는 증오, 노출, 외설적 인 제스처 또는“현재 지정 학적 사건과 관련된 음모 또는 사건”과 관련된 모든 것을 포함하여“해를 입힐 수있는”이미지를로드하거나 만들 수 없습니다. 또한 이미지를 만드는 데 AI의 역할을 밝혀야합니다. 나중에 신경망이 API에 추가되어 제 3 자 개발자가 사용할 수 있도록합니다.

기계 학습 (AI)과 함께 인공 지능을 사용하는 연구원들은 종종 알고리즘이 직면 한 문제를 어떻게 해결하는지 정확히 알지 못합니다. Dalle-2와 같은 방식으로 : 과학자들은 여전히이 "블랙 박스"내에서 어떤 과정이 발생하는지 이해하지 못했습니다. 연구자들은 지금 그들을 열었을 때, 이미지를 만들기 위해 인공 지능은 자체 언어를 만들었습니다.

저자는 소개 된 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 Dalle-2 시스템이 특정 상황에서 의미없는 단어를 반환 할 것임을 알았습니다. 예를 들어, "평면"이라는 단어가있는 이미지는 종종 일종의 gutting으로 반환됩니다. 처음에는 그것이 벌레 인 것처럼 보였지만 과학자들은 반환 된 단어의 글자 순서가 우연이 아니라고 결론을 내 렸습니다.
신경망은 과학자들이 해독 할 수없는 자체 언어를 만들었습니다.

이를 확인하기 위해 과학자들은 단순히 이전의 말에 의해 생성 된 신경망을“공급”했습니다. 이 문자 세트는 프로그램에 정말 중요하며 이전에 시스템에 입력 한 것과 동일하다는 것을 의미합니다. 이것은 어떤 이유로 신경망이 인간의 단어를 자체적으로 변형시켜 이미지를 더 쉽게 생성하는 것이 더 쉽다는 것을 의미 할 수 있습니다.