DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(2/3)

私がDeepDreamを思いついた際の裏話として語られている物語は本当です。あの夜は本当によく覚えています。私は深夜の午前２時に悪夢から目を覚まし、以前から私が考えていたある実験を試みることにしました。

その実験は、画像のディティールを向上するためにニューラルネットワークを改良する試みでした。確かに、この改良により多少の向上が実現する事が判明しましたが、私が期待したものではありませんでした。

この実験は次のようなものでした。画像を分類するために設計されたニューラルネットワークで、私は設計されていない事を実行しようとしたのです。画像を分類すると言う事は、画像のパターンを見つけ出すと言う事です。パターンをいくつか検出してから、そのパターンを増幅すれば、元の入力画像の特徴を最大化する事が出来て、ディティールが向上するのではないかと考えたのです。これは全て私の研究として始まりました。

私はおそらくDeepDreamが流行している時に、それについて話す事に関わっているべきでしたが、私は自分の研究をより深く知ることにもっと興味があり、アルゴリズムがどのように働いているかについてもっと深く理解したいと思っていました。

しかし、DeepDreamの発表後に3年間研究した後でも、私はDeepDreamを理解したとは言えません。ですから、当時、私は研究に興奮しすぎていたのかもしれません。

誰もが参加できることが重要だと思います。妻のIanaが伝えようとしているのは、人工知能を開発するプロセスはすべての人々にとって非常に重要であり、誰もが参加できるということです。科学では、答えを見つけることではなく、正しい質問をすることがより重要です。 そして、正しい質問は誰でも提起することができます。

私が(DeepDreamを使って)社会に影響を与えたやり方は、多くの人がDeepDreamを見た事が切っ掛けとなって機械学習とコンピュータビジョンの世界に乗り込んだと私に言ったことです。DeepDreamを研究対象として博士号を取得することにしたという電子メールを送ってくれる人もいましたが、それはとても嬉しい事でした。有名な芸術家であるMario Klingemanでさえも、インタビューの中で彼はDeepDreamの影響を受けていると述べました。

DeepDreamの出現は私にとって重要な瞬間でした。
私はまだreddit(掲示板サイト)に掲載された奇妙な生物の画像を覚えています。まだ誰もそれが作られた方法を知らず、そして何か非常に異質な何かが近づいてきている事を皆が知ったのです。

DeepDreamのNotebookとコードが数週間後についにGoogleからリリースされたとき、それは私に多くの新しいことを学ぶことを強いました。最も重要なことは、どのようにCaffeをコンパイルしてセットアップするか(これを乗り越えるのは非常に苦痛なハードルでした)、そしてまたPythonに対する私の偏見を投げ捨てる事でした。

DeepDreamがどのように機能するかを理解した後、私はPuppySlug領域(子犬とナメクジが混ざり合ったような似通った画像になってしまう事)から抜け出す方法を見つけようとしました。

私独自のデータを使ってモデルを訓練する事はそれらの挑戦の1つでした。私がアルバムカバーで訓練したあるモデルは、とりわけ「頭蓋骨」のイメージを包含していました。それはどんな顔でも頭蓋骨っぽく変える傾向があったため、DeepDreamと非常に相性が良かったです。(下部リンクDeepAlbum参照)

私が見つけたもう一つのテクニックは「ニューラルロボトミー」でした。私はニューラルの発火を選択的に止めてみました。するとこれは私にいくつかの非常に興味深いテクスチャを与えてくれました。