DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(2/3)

  • 2019.02.01
  • AI
DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(2/3)

1.DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(2/3)まとめ

・作者が悪夢を見た夜にDeepDreamが世に生まれ出たと言う話は本当
・DeepDreamが切っ掛けとなり機械学習やCGの世界に興味を持った人は沢山いる
・著名な芸術家にも大きなインパクトを与えた

2.DeepDream誕生秘話

以下、www.artnome.comより「DeepDream Creator Unveils Very First Images After Three Years」の意訳です。元記事は2019年1月2日、Jason Baileyさんによる投稿です。記事内でインタビューに答えているAlex Mordvintsevさんは「Inceptionism:ニューラルネットワークの最深部へ」の投稿の著者でもあります。Inceptionismの文章を訳していてニューラルネットワークへの愛を感じたのですが、インタビュー記事を翻訳していてやはり想像した通りの人であったと思いました。前編からの続きです後半はこちら

なぜDeepDreamの初期の作品にそれほど多くの敬意を払わないのでしょうか? DeepDreamは、機械が支援して、人間が自身だけでは到達できないようなレベルの現実を抽象化した画像の作成を可能にした転換点です。新しい物の見方。そして、今日のインターネット主導のカオスな文化を、ほぼ無限に供給される日常生活のスナップショットから沢山の猫や犬の頭を生み出す以上に反映する方法があるでしょうか?

私は、DeepDreamとAIアート全般が、Georges Seuratの点描(てんびょう:絵画などで線ではなく主に点を用いて表現する技法)の伝統における美的な進歩であると信じています。

そして公平な観点から、Mordvintsevの最も初期のDeepDream画像を「写真から浮かび上がる猫と犬の頭の集合」と表現することは、「A Sunday on La Grande Jatte(グランド・ジャット島の日曜日の午後:Georges Seuratの代表的な点描)」を「点の集合」と呼ぶのと同じくらい還元的な表現です。


A Sunday on La Grande Jatte

その当時、Mordvintsevは自分自身をアーティストとは見なしておらず、これらの画像を彼の研究の副産物として見ていましたが、私には問題ありません。Seurat自身もかつて以下のように語っています。「私の絵に詩が存在すると言われていますが、私には科学しか見えません。」実際、Mordvintsevの画像を十分に理解するためには、科学を理解することもベストです。

私はMordvintsevにDeepDreamの起源について尋ねました。

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Alexに、自分のアルゴリズムが非常に多くの人々に急速に広まっていくのはどのよう体験だったのかと尋ねました。私は彼が他の多くの人にDeepDreamを「使い果たされた」事を後悔しているかもしれないと思っていましたが、彼はこの点で私のような浅い考えではなく、彼の影響についてはるかに広い視野を持っていました。

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。

実際、私はMario Klingemanに接触し、彼や著名なAIアーティストにとってのDeepDreamの重要性を尋ねました。彼は以下のように述べました。

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。

(DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(1/3)からの続きです)
(DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(3/3)に続きます)

3.DeepDreamで最初期に作成された画像が見つかる(2/3)関連リンク

1)www.artnome.com
DeepDream Creator Unveils Very First Images After Three Years

2)www.flickr.com
DeepAlbum