MITの新しいAI研究：セーターが編めなくても問題ない、AIにやらせればいい

人工知能といえば、最先端のクールなアプリケーションのほかに、この話題になると「偽物」という言葉が思い浮かぶことがよくあります。一部のグレーな業界に加えて、人工知能を使用した偽造は一種の娯楽になっています。その中で最も有名なのは、おそらくAIによる顔の改造で、これは今でもBilibiliで非常に人気があります。

[[274240]]

それどころか、AI アプリケーションは現実に「本当の」変化をほとんどもたらしていません。しかし、マサチューセッツ工科大学の研究者らは最近、「偽造」とは正反対の AI 研究を発見しました。この種の研究では、AI が実際に何か「本物」、より正確に言えば、編み込まれたものを作り出す必要があります。

この研究はちょっと意外です。機械学習の力を使ってニットウェアを再現するとは誰が想像したでしょうか?

[[274241]]

まず、ある疑問に答える必要があります。なぜ、島精機製作所のような自動編み機に任せて「コピー」したり「作成」したりできないのでしょうか？

自分のセーターを何枚か取り出して見てみると、この質問の答えがわかるかもしれません。実は、多くのニット製品の表面は完全に平らではありません。個性的なニーズを満たすために、商人は通常、ニット製品にさまざまな編み模様を作り、これらの模様の織り方は他の場所と異なります。まさにこの「創造性」の部分のせいで、硬直した自動編み機はこのタスクを完了できません。

このため、研究者たちは新しいアイデアを思いつきました。自動編み機を使用するには「プログラム」するのに多くの専門知識が必要なので、わかりやすいソフトウェアを使用してプロセスを簡素化し、関連する経験のない人でも作品をアップロードできるようにするというアイデアを思いつきました。

しかし、それでも、指定されたパターンの編み方を設定するには多くの手作業が必要であり、ここで機械学習が興味深いのです。ニューラル逆編みネットワークを通じて、アルゴリズムを通じて編み方のテクニックを学習することができます。実際の編み方はデザインパターンと組み合わされ、自動編み機が認識できる指示に変換されます。このパターンは「計算による織り」と呼ぶことができます。

しかし、補足資料を含む論文で詳しく説明されているように、ニューラル ネットワークは 2 つの異なることを計算する必要があります。まず、表示される衣服の理想的な表現を計算し、次に、関連するステッチを計算する必要があります。

[[274242]]
▲ 画像出典：zdnet

まず、ニューラル ネットワークに 2 種類のサンプルが入力されました。1 つは著者らが最初から編んでから撮影したニット製品の実際の写真で、もう 1 つはソフトウェアで衣類の画像を合成したものです。合成された画像は、実際の写真よりもシンプルになります。

設計したパターンと実際のパターンを融合させるためには、AIが大きな役割を果たします。

次に、IMG2PROG を実行してパターンを命令に変換します。これは、「混合レイヤー」などのパターンの命令のエクスポートをサポートします。プロセスを簡素化するために、プログラム開発者は基本的な編み物技法の 17 個の命令ラベルを定義し、合成パターンにはこれらのラベルが付けられます。次に、ニューラル ネットワークとこれらのラベルを使用して、「クロス エントロピー」の最適化が行われます。最後に、マシン統計が完了し、パターンが自動編み機に入力されます。これで完了です。

これが AI の興味深いところです。AI は人間と機械のコミュニケーションの架け橋であり、人間の自然言語、思考、創造性を理解し、それを機械とデジタル世界の言語に変換します。

将来、多くのことの具体的な実装プロセスは理解できないかもしれませんが、十分な想像力があれば、AI がそれを実現するのに役立ちます。