Можно обучить машину мечтать, но можно ли заставить её следовать мечте, к примеру, о переезде в Нью-Йорк, чтобы стать дизайнером модной одежды? В мире, где стартапы используют алгоритмы для поиска новых модных трендов, нельзя исключить, что компьютеры могут выйти за пределы поиска популярных направлений и начнут создавать их сами.
Стартап в области дизайна одежды Stitich Fix, который призван дистанционно обеспечить покупателю индивидуальный подход в обслуживании, уже использует машинное обучение, чтобы лучше понимать вкусы своих клиентов. На прошлой неделе специалист Stitich Fix по обработке данных T. Торрес поделился своим видением перспектив создания одежды компьютерными дизайнерами.
Пост Торреса под названием «Глубокий стиль: Выведение неизвестного для предсказания будущего моды» детализирует процесс, весьма похожий на используемую Google программу искусственного интеллекта «DepDream», генерирующую причудливые изображения – иногда по ошибке находя собачьи морды там, где их нет. Основой технология является искусственная нейронная сеть, которую можно обучить распознавать конкретный объект путём анализа его изображения, и постепенно компьютер строит свою собственную картину того, как выглядит объект. Иногда результатом компьютерного творчества получается какое-то пятно. Иногда они ошибочно распознают Йоду из «Звёздных войн» как жирафа. Таков процесс машинного обучения, где даже плохие ответы являются информативными.
Торрес применил нейронные сети для мира моды, загрузив их картинками одежды. В ответ сеть сгенерировала свой собственный образ. После загрузки ещё большего количества изображений результаты работы сети в конечном итоге превратились из простого тиражирования оригинальных моделей рубашек в новые стили, модели и вариации на тему рубашек. Процесс пока находится на ранней стадии, поэтому нельзя сказать, что созданные машинами модели покорят следующую Неделю моды. Но к этому всё идёт.
Торрес говорит: «Поиск прогностических сигналов в выуженных из картинок одежды стилистических концепциях будет представлять собой большой шаг вперед в развитии моделирования для нашей системы разработки рекомендаций. В более широком смысле алгоритмы разработки для количественного определения таких абстрактных понятий, как стиль, мода, искусство, могут в один прекрасный день продвинуть нас к более сложному пониманию того, как мы, люди, обрабатываем и анализируем абстрактную неструктурированную информацию. В Stitch Fix мы только в начале исследовательского пути, и предстоит ещё много работы, прежде чем можно будет реализовать это на практике. Наша конечная цель заключается в использовании этой работы для обеспечения более эффективного сочетания системы разработки рекомендаций и мнения стилистов, чтобы в более полной мере учитывать индивидуальность клиента, нежели как мы делаем это сегодня».
Но когда машины начнут обучаться нюансам моды, кто первый скажет им, что им не достаёт человеческого тела, чтобы примерить всё это на себе?
Источник: http://gearmix.ru/archives/22622
Комментарии
Отправить комментарий