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#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Mouse barrel cortex imaged via Array Tomography in Stephen Smith's lab, Stanford University.
Watch the fly-thru video: vimeo.com/6986825
The top of the image is pia (the outer surface of the cortex) and towards the bottom are subcortical areas. Each pixel in the original image represents 100nm x 100 nm in XY and 70 nm in Z.
Channel descriptions:
Red: Tubulin (microtubules in cytoskeleton)
Yellow: YFP labeled subset of neurons
Cyan: VGlut1 labeled excitatory synapses (hard to see but there are tons of little dots everywhere)
White: DAPI (cell nuclei)
Leonardo’s Aircraft Division plays an important role in nEUROn. Find out more here: www.leonardocompany.com/-/neuron
In Naked Knotted Neurons, a group of protesters, some injured, some choking on tear gas, escape violent confrontation with police and other forces by staggering into a safe house they find in the midst of chaos. Strangers to one another, they soon discover they are from different worlds: all were involved in protests, but in different places and times. A trio of dieties, Fate, Chance and Destiny, have gathered them together to charge them with a task: to create a new Hero to solve the world’s most intractable, knotted problems. How to get this message across? Puppets, riddles, and audience participation reveal the secrets the protesters need to fulfill this task.
Following their run at the International Fringe Festival in Edinburgh, Scotland, the Penn Theatre Ensemble presented the company-devised piece Naked Knotted Neurons at Annenberg Center Live on September 4th and 5th, 2015.
Photo by Dyana Wing So.
Took a lot of long exposure fireworks on the 4th of July. This is my favorite.
Those black lines are power lines, which couldn't be avoided.
Un computador rápido, eficiente, con larga autonomía, preparado para el entretenimiento y trabajo duro, brindando la más completa experiencia multimedia por su resolución de pantalla de 1366 x 768 pixeles y conector HDMI ofreciendo la más alta calidad en audio y video digital, y para aquellas ocasiones donde se requiere cuenta con un conector tipo VGA para video. El PC portátil Lanix Neuron R cuenta con el espacio necesario para toda tu vida digital por su disco duro de 640GB y conector eSATA para almacenamiento externo. Su autonomía es mayor a 4 horas y media siendo además muy liviana, con peso alrededor de 2kg, te permite la mejor productividad en todo momento.
This is another treatment of a fractal I've already posted. With this coloring, I think it looks like a neuron.
RED ARROWS POINT TO NEURON REMAINS. Above figure in the largest size: www.flickr.com/photos/fossil_lin/45180188784/sizes/o/
METEORITE DESCRIBED IN www.appstate.edu/~loveab/met.htm#gc4
My website: wretchfossil.blogspot.com/
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Penso seriamente che il neurone stia lentamente ma progressivamente prendendo le distanze dalla proprietà corporea.
Possiamo tutto nel mondo globale ma non siamo più capaci di prendere le distanze da ciò che è letale.
La parola ridotta a suono gutturale, le frasi a messaggini criptati, la vita sociale a sfruttamento.
Tutto in nome della Libertà.
Siccome sono libero e non faccio male a nessuno mi comporto come cavolo mi pare.
E no, non è proprio così, ci sono regole non scritte dove tutto è causa
ed effetto, anche se non si incorre in reati, non riesco a pensare
persone di 50 anni che scrivono xchè o ci vdm dp per dare appuntamenti!
Abbiamo sempre bisogno di una nuova definizione per convenzione,
maschere messe per trasformarsi in quello che gli altri vogliono,
recitare parti, copioni, cercare consensi, rimanere vuoti nella
speranza di essere riempiti da chi si ha di fronte.
A poco a poco siamo riusciti a conquistare una condizione di stupidità
eccelsa, accantonando la sincerità nei rapporti, si fa sempre più
fatica a immaginare uno scambio reale nei rapporti.
E allora ci si mette in condizioni di essere filtrati da improbabili
schermi colorati dove ci si mostra come gli altri vorrebbero,
bombardati come siamo da informazioni più o meno attendibili, ci
adeguiamo al "pensiero comune" giusto o sbagliato che sia, in cerca di
approvazione.
E allora ci si trova come quel mio amico che ha regalato al nonno
l'IPOD pensando bene di modernizzare un mondo che aveva bisogno di
tutto tranne che di isolarsi con le cuffiette!
Ci crediamo portatori sani di vita migliore, riducendo in macerie quartieri fatti di convivialità.
Ed ecco che lo stesso lavoro viene ridotto a import export, che in
poche parole significa compro fuori che costa meno e vendo da noi che
incasso di più, abbandonando per strada interi stabilimenti che hanno
fatto vivere, sognare, lottare intere generazioni.
E si, è stata dura ma ce l'abbiamo fatta, abbiamo il diploma di stupidità applicata.
Lo incorniciamo e mettiamo in bella vista in sala?
RED LINES MARK NEURON REMAINS. YELLOW ARROWS MARK AXONS. AT UPPER RIGHT IS A RED RECTANGLE THAT CONTAINS NEURON REMAINS. THEY ARE STILL INTER-CONNECTED BY AXONS. Above figure in the largest size: www.flickr.com/photos/fossil_lin/45854633322/sizes/o/
METEORITE DESCRIBED IN www.appstate.edu/~loveab/met.htm (see the middle)
MY WEBSITE: wretchfossil.blogspot.com/
Entry in category 4. Video loop; Copyright CC-BY-NC-ND: Lucia Janickova
The rat brain contains more than one hundred million of neurons and glial cells. Thanks to modern visualization techniques and state-of-the-art confocal microscopy we are able to scan and reconstruct neurons of our interest in 3D. In this example, analysis of interaction between neurons (red) and astrocytes (green) is essential to understand the molecular pathophysiology of the Down Syndrome and will assist in the assessment of new therapies targeting this condition being developed in our laboratory.
Dassault Neuron at Paris Air Show 2009
For the latest photos from this year's Paris Air Show, and for your chance to feature in Flight International Magazine, go to www.flightglobal.com/airspace/photos/paris_air_show/defau...
The images in the bottom row were reconstructed from177 electrodes implanted in the thalamus of a cat at Harvard University in 1999. See:
www.mindpixel.com/chris/2005/06/brainpixels-extracting-vi...
Above neuron powerpoint template is a good choice to make powerpoint presentations on nerve and nerves related didorders etc.
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
I forgot to give Alex a shoutout for taking this shot on our walk in the neighborhood this weekend. She's getting into this photography thing too. It's fun.
In Naked Knotted Neurons, a group of protesters, some injured, some choking on tear gas, escape violent confrontation with police and other forces by staggering into a safe house they find in the midst of chaos. Strangers to one another, they soon discover they are from different worlds: all were involved in protests, but in different places and times. A trio of dieties, Fate, Chance and Destiny, have gathered them together to charge them with a task: to create a new Hero to solve the world’s most intractable, knotted problems. How to get this message across? Puppets, riddles, and audience participation reveal the secrets the protesters need to fulfill this task.
Following their run at the International Fringe Festival in Edinburgh, Scotland, the Penn Theatre Ensemble presented the company-devised piece Naked Knotted Neurons at Annenberg Center Live on September 4th and 5th, 2015.
Photo by Dyana Wing So.
In Naked Knotted Neurons, a group of protesters, some injured, some choking on tear gas, escape violent confrontation with police and other forces by staggering into a safe house they find in the midst of chaos. Strangers to one another, they soon discover they are from different worlds: all were involved in protests, but in different places and times. A trio of dieties, Fate, Chance and Destiny, have gathered them together to charge them with a task: to create a new Hero to solve the world’s most intractable, knotted problems. How to get this message across? Puppets, riddles, and audience participation reveal the secrets the protesters need to fulfill this task.
Following their run at the International Fringe Festival in Edinburgh, Scotland, the Penn Theatre Ensemble presented the company-devised piece Naked Knotted Neurons at Annenberg Center Live on September 4th and 5th, 2015.
Photo by Dyana Wing So.
A Neuron in the Spotlight
Every neuron in an artificial neural network can be seen as a mathematical function which, as a rule, connects several inputs to an output. From the input values, the neuron generates an output value that is passed on to the next layer of neurons. The higher this value is, the more “active” the neuron becomes in the network. This is why we refer to so-called activation functions. At this station you can try out how different mathematical functions in the neuron affect the output.
Colors and Weights
Is it easier to read the black or the white letters on each background color? That’s what this network is being trained on. The input values are the percentages of the colors red, green, and blue (RGB spectrum) that make up the background colors. With every input, the system learns and we can watch how it changes the weights between the neurons in order to ultimately come up with a better result.
Credit: vog.photo
Iyad Obeid, director of the Neural Instrumentation Laboratory at Temple University, shows how scientists decipher and leverage neuron spurts to control prosthetic limbs.
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Un tale fotografa una statua riprendendone la posa. E' un caso di attivazione dei neuroni-specchio.
Questi vengono attivati da chi, trovandosi di fronte a un'azione semplice la ripete.
L'immagine è stata presa a volo nel Museo Archeologico Nazionale di Napoli.
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.