人工智能在图像处理上的能力越来越强大了,比如从快照生成物体的 3D 渲染,解锁面部识别。据斯坦福大学的研究人员 Abel L. Peirson 和 E. Meltem Tolunay 的描述,AI 现在还能很好地生成模因。

Peirson 和 Tolunay 是“Dank Learning”项目的首席科学家,在这个项目的白皮书中,他们描述了一个 AI,它吸收、理解和生成网络幽默。这个 AI 由一个卷积神经网络(CNN)组成,它将图像作为输入,并将其转换为被称为“矢量嵌入”的数学表示,还有一个长短期记忆(LSTM)的递归神经网络(RNN),它可以创建标题和字幕。

你能分辨出下面哪个模因是由神经网络创造的吗?

研究人员为该系统提供了 40 多万张图片,其中 2600 张具有 memegenerator.com 的独特图片标签——特别是“劝告动物”式的模因,以及幽默地描述特定角色的图片(例如,穿着浴袍的猫)——使用 Python 脚本。然后,他们指示人类受试者在“hilarity”上对每张图像进行判断,并猜出它们是由人制作的,还是神经网络生成的。

“这允许相对简单的数据集集合。” Peirson 和 Tolunay 写道,“在这篇论文中,我们特别提到了模因的生成,它的任务是生成一个与原始图像相关的幽默作品,它可以是一个模因模板,也可以是其他的。”

结论是:在由算法产生的模因中,人类能认出其中的 70%,但对它们的评分却不低。

作者写道:“这两种类型的模因很难与人制作的模因区分开来,而且这两种模因的评分都接近于人制作的模因,尽管这是一个相当主观的指标。”

那么上面的几个模因库?《big data》是三个模因当中唯一由人制作的,其他两个都由神经网络生成。

【数字叙事 黎雾】