Ko jūs redzat šajā attēlā? Skatītājiem ir gandrīz neiespējami identificēt gandrīz visus attēlā redzamos objektus, un tas tos atbrīvo.
Twitter lietotājs @ melip0ne otrdien (22. aprīlī) dalījās ar attēlu ar šo izaicinājumu: "Šajā fotoattēlā nosauciet vienu lietu." Kopš tā laika tas ir radījis tūkstošiem neskaidru atbilžu un savdabīgus minējumus.
Attēls nav tikai ieslodzīt skatītājus; tas arī padara dažus no viņiem ļoti nemierīgus, izraisot tādus komentārus kā "es jūtos tik neērti", "Tas mani uzsver" un "Thx tagad zaudē manu saprātu".
Kas tieši ir attēlots šajā savādajā tēlā, un kāpēc tas ir tik satraucošs?
Mēģinot interpretēt neskaidru attēlu, piemēram, tas rada neskaidrību, kas var novest pie tā, ka viņš tiek “izlozēts”, “Live Science savā e-pastā sacīja Dr. Frenks Makadrūds, Knox koledžas psiholoģijas profesors Galesburgā, Ilinoisā.
Kad cilvēks nav pārliecināts, vai kaut kas varētu būt kaitīgs, ir normāli izjust nemiera sajūtu, sacīja Makindruss. Bet acīmredzami šis attēls nerada draudus, tāpēc kas notiek?
"Mēs varam arī izslīdēt, jaucot lietas, kas spiež konkurējošās pogas mūsu smadzenēs, padarot mums grūti klasificēt vai saprast, ko mēs skatāmies," viņš teica.
Neatkarīgi no tā, cik ļoti jūsu smadzenes mēģina uztvert attēlu, tas vienkārši nešķīst par kaut ko pazīstamu; tas vēl vairāk pastiprina diskomforta sajūtu, - Stīvens Šlozmans, Hārvardas Medicīnas skolas psihiatrijas docents, pavēstīja Live Science e-pastā.
"Es domāju, ka traipiskums rodas no mūsu smadzeņu mēģinājumiem atpazīt modeli, nomainīt modeli uz nulli un pēc tam gaidāmo modeli nepārtraukti izjaukt cits atpazīstams raksts," sacīja Šlozmans.
"Es zvēru, ka šajā fotoattēlā redzu šimpanzi. Bet tad tas kļūst par kaut ko citu, un tad par kaut ko citu. Es nevaru pabeigt mīklu," viņš teica. "Es varu kaut ko no tā iegūt, bet nekad nepietiek, lai zināt, ko redzu."
Mašīna sapņo
Iespējams, ka vīrusa attēlu digitāli ģenerēja mākslīgais intelekts (AI), sacīja Janelle Shane, elektrotehnikas pētniece, kas apmāca neironu tīklus - tāda veida AI, kas "mācās" smadzenēm līdzīgā veidā.
Šīna pastāstīja Live Science, ka viņa ir "95% pārliecināta", ka šo attēlu izveidoja neironu tīkls ar nosaukumu BigGAN - algoritms, kuru Google apmācīja sastādīt sīkas fotogrāfijas no nulles.
"Šāda veida neironu tīkls, saukts par Generative Adversarial Network (GAN), iemācās ģenerēt attēlus no tūkstošiem fotoattēlu paraugu," sacīja Šaņa. "Tika apmācīts ģenerēt apmēram 1000 atšķirīgu kategoriju attēlus, taču jautri GAN ir tas, ka jūs varat arī lūgt viņiem ģenerēt attēlus, kas ir dažādu kategoriju sajaukums," viņa sacīja.
Objekti nav atpazīstami, jo tie neeksistē reālajā pasaulē. Tie drīzāk ir vairāku objektu digitāli kompozīti, kurus algoritms ir sajaucis kopā.
Faktiski Shane iepriekš rakstīja par to, ka BigGAN rīkojas tieši tā savā emuārā AI Weirdness. Parametru pielāgošana modelī, kas, piemēram, ģenerē suņu un ziedu attēlus, var izraisīt apburošu suņu puķu ražu.
Shane pārskatīja Twitter attēlu, izmantojot attēlu atpazīšanas AI, kas bija apmācīti tajā pašā datu kopā kā BigGAN; viņi noteica, ka nepāra "priekšmeti", iespējams, ir iegūti no tādām attēlu kategorijām kā rotaļlietu veikals, maizes un pārtikas preču veikals, viņa rakstīja virknē tvītu.
AI ne vienmēr tik nožēlojami izdodas radīt reālistiskas ainas. Neironu tīkls ar nosaukumu StyleGAN nesen izveidoja pārsteidzoši reālistiskus cilvēku sejas fotoattēlus (lai gan tā centieni atjaunot kaķus bija atklāti šausminoši). Bieži vien AI interpretācija par mūsu pasauli var būt pietiekami līdzīga, lai tā būtu pazīstama un pietiekami atšķirīga, lai izraisītu nemierus, "kas tieši padara AI ģenerētos attēlus tik dziļi satraucošus", sacīja Šaņa.
"Mēs redzam, ka mūsu pasaule atspoguļojas mums caur kaut ko tādu, kas lieliski piemīt faktūrām un apgaismojumam, bet nesaprot objektu darbības pamatus."
Tiem, kam patīk izlobīties un kuri vēlas izveidot savus murgus izraisošos attēlus, viņi to var izdarīt, izmantojot tiešsaistes AI mākslas rīku Ganbreeder, piebilda Šane.
