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This group exhibition, including work by Catherine Richards, Michael Snow, Scott Rogers, Thomson & Craighead and Simon Pope, draws on ideas of scientific experimentation, media processing, and time delay. Each work acts to slow down our senses of perception, causing within us an awareness of both time passing and our experience of it. The title refers to that fact that we often watch other people interact with responsive art, and mirror their behaviour, consciously or not.
Catherine Richards’ I was scared to death / I could have died of joy features glass replicas of the brain, which react to your presence with pulses of electromagnetic light. Scott Rogers’ Between Nonesuch Place juxtaposes an actual non-functioning glass object, a ‘self-flowing flask’ with its virtual working counterpart. Thomson & Craighead’s Flipped Clock is a modified digital clock display, where each individual digit is rotated by 180-degrees. Simon Pope’s Recall From Memory the Space of Another Gallery is an invitation for the visitor to recall experiences of being in other gallery spaces from memory. The seminal filmmaker Michael Snow’s WVLNT: Wavelength for those who don't have the time. Originally 45 minutes, Now 15! remixes his own seminal work Wavelength.
Credit
Curated by Sarah Cook. Supported by CRUMB and The University of Sunderland.
‘ma te scrivi le cose ruffiane sugli altri flickeriani perché a te non ti caga nessuno?’
Ora,
lo temevo.
Appena Leo ha nominato il Flickeriano Mezzo Neurone, nella foto precedente, ho pensato ‘alè, ci siamo’.
E infatti.
Il mio FMN, che silenziosamente osserva ogni mia mossa, si era un attimo chetato.
Ma è un vanesio, e non gli è parso vero che qualcuno si ricordasse di lui.
Così ha preso carta e penna e mi ha scritto una delle sue flickr-mail, di quelle che quando vedi da chi arriva pensi:
‘allora è vero che esiste l’inferno’ e ti inginocchi per terra chiedendo perdono per tutti i peccati tuoi, della famiglia, dei vicini di casa e già che ci sei pure di quelli del rione.
Il FMN che si chiama così perché è lungimirante come una talpa accecata e l’unica dote che possiede è quella di avere i piedi che non puzzano, o per lo meno non si sente, visto che è un…amico…virtuale, ama scrivermi i suoi pensieri, che, si sa, denotano una passione smodata nei miei confronti.
Una passione così totale che il FMN ha solo me, come contatto.
Per dire.
Che io sono felice di scatenare le passioni della gente, per carità , sono pur sempre una donnicciuola vanitoziZZima, ma in fondo di quella del FMN potrei anche farne a meno.
Voglio dire: avere lui come ‘amante virtuale’ è come chiedere della cicuta corretta al fernet per digestivo.
Al solito, siccome sono una persona carina e gentile, mi sono armata di una pazienza che al confronto San Francesco era un hooligan e gli ho risposto:
‘caro amico mio, ti ringrazio per la tua cortese lettera che, come sai, mi rende felice come ricevere un calcio nei polpacci dato con le scarpe antinfortunistiche dotate di punta d’acciaio.
No, non scrivo post sui flickeriani per ricevere un trattamento simile: innanzi tutto perché non mi pare cosa, io non sono una fotografa ma una paroliera, secondo perché non uso giochetti per ricevere pat pat sulla mia spalla flickeriana.
Li scrivo perché se lo meritano e trovo bella la condivisione delle cose belle.
Inoltre non è vero che non mi caga nessuno: ho uno stream animato, dove si parla, ride e blablabla, cosa che mi rende felice e appagata. Ora scusa se non mi dilungo, ma ho cose molto più allegre da fare che scriverti, per esempio devo sturare cessi intasati e organizzare un comitato d’accoglienza per un gruppo di allegri fasci.
Spero di rivederti presto, per esempio quando Nettuno entrerà nell’orbita del nuovo pianeta che è stato scoperto e che pare sia la fotocopia della Terra: magari ci si vede per un flickr-meeting, io, te e l’alieno, che, così a cicca e spanna, è più gradevole di te, pure se si ostina a bere l’orzata con l’alluce e fa scoregge con il naso. Stammi bene eh? La tua Lui’
Ora,
se qualcun altro nomina ancora il FMN sappia che su lui/lei scaglierò dardi di fuoco, piadine bollenti e mozzarelle di bufala alla diossina, tutto insieme: praticamente lancerò cassoni farciti che, si sa, sono tanto buoni da mangiare, ma spiaccicati sul muso sono come un’overdose di botulino:
ti viene una faccia gonfia e tesa che manco la Dellera.
Perché io,
a voi,
Vi amo.
¡Imagina! La mejor experiencia multimedia, audio y video sin cables vÃa Intel® WiDi.
Además consigue ya tu Lanix Neuron R 1104-LFA07 en bit.ly/t8piFv o tu Lanix Neuron R 1104-LFA06 en bit.ly/urij09
Entry in category 4. ©Bianca Ambrogina Silva; See also bit.ly/snsf_comp_copy
We used a novel transgenic mouse (TRAP line, Guenthner et al. 2013) that allows for the specific tagging of the neurons activated at a precise time. We made this mouse re-experience a specific memory and captured the neurons active at this very moment by making them express a fluorescent protein (tdTomato), so that we could image them later. We then made the brain fully transparent (CLARITY, Lee et al. 2016) and imaged its hippocampus by light sheet microscopy (Zeiss). Volume imaged: 2X2X2 mm. 3D processing and pseudo-coloring was done with Imaris.
The imaging of structures located deep inside the brain normally requires cutting it into very thin slices. However, with a revolutionary technique called CLARITY combined with light sheet microscopy, we can now make an intact brain fully transparent and image the whole tissue preserving its morphology. I used this trick to detect memory neurons throughout an area called dentate girus inside the mouse hippocampus. This part of the brain is the one creating new memories and storing them. With this revolutionary technique, we are now analyzing how neurons storing a specific memory connect to each other and how these connections change when memories are strengthened or attenuated. This will help us understand the neural mechanism of pathological forms of memory such as post-traumatic stress disorder, where traumatic memories are too strong, or Alzheimer’s disease, where memory is lost. ¦ Image#4_59
#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.
Last edited on Feb. 9, 2022
Original image: data.darts.isas.jaxa.jp/pub/curation/hayabusa2/A9003/micr...
Red arrows point to remains of neurons collected from asteroid Ryugu.
Above figure in the largest size: www.flickr.com/photos/fossil_lin/51865353386/sizes/o/
For more neuron remains in this figure, see the next photo: www.flickr.com/photos/fossil_lin/51867349969/in/dateposte...
Explanations: 1. neurons: en.wikipedia.org/wiki/Neuron
2. alien neuron remains: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157717676764037
3. micrographs of samples collected from asteroid Ryugu: darts.isas.jaxa.jp/curation/hayabusa2/ (click on the microscope button on the left side there.)
4. Artifacts and fossils of asteroid Ryugu: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157718191849106
My website: wretchfossil.blogspot.com/
allora,
il flickeriano-mezzo- neurone è stato il primo a sapere che ORA ANCHE IO HO UNA REFLEX!
si chiama Olympus E410, con ben 2 dico 2 lenti.
bè, se vi volete fare i ca**i miei guardate qui:
www.dpreview.com/reviews/olympuse410/
la signorina viene chiamata dagli amici Oly, ma la MIA si chiama 'la mia bambina che fa le foto'.
il flickeriano-mezzo-neurone, dopo avere letto tutta la spiegazione su dpreview (che poi che ca**o ha capito non si sa, visto che di inglese ne mastica meno di me, e non ha un amico americano che gli fa un riassuntino in inglese basico, mentre io sì, gnegnegne) mi fa:
- ma te la reflex te la sei fatta per fare la figa e dire che hai una reflex?
io oggi parto, e torno venerdì notte, per cui non è che ho tutto quel tempo da perdere a fare sospironi, vedere cartelli 'ci vuole della gran calma' e cose così, piuttosto devo cercare di fare stare dentro una valigia da Lilliput tutte le mie medicine (sono ipocondriaca, e se non ho TUTTE le mie medicine dietro non vado neanche a fare la spesa, capirai se vado via una settimana DA SOLA...la farmacista si è stropicciata le mani, ieri, quando mi ha visto entrare con la lista della spesa...
cioè io vado in farmacia con la lista della spesa, giuro!),
insomma ho il mio da fare e non posso stare dietro alla cattiveria congenita del FMN così l'ho liquidato con un
- no.
lui ci è rimasto male, e allora ha rincarato la dose:
- ma te sei sempre così acida?
e a me alla parola 'acida' è venuto in mente che non ho comperato il Maalox e mi pare già che lo stomaco abbia qualcosa da dire al riguardo, ed è domenica, la farmacia è chiusa, io devo partire, e la valigia non si chiude.
quell'uomo mi farà venire l'ulcera (comunque il Buscopan ce l'ho, e pure il Peridon...)
statemi bene, ragazzi, ci si vede sabato prossimo!
[grazie, Shiva, per il consiglio.
avevi ragione.
è la macchina giusta per me.
sempre che riesca a capire come si fa affinchè non si incanti il flash per 25 minuti...]
ps: le foto della mia bambina che fa le foto le posterò in futuro.
Entry in category 1. Object of study; © CC-BY-NC-ND: Vittoria Mariano
The picture represents a magnifications of the small brain of the fruit flies, where we can observe a specific group of neurons called dopaminergic neurons. Dopaminergic neurons in the brain regulates several vital behaviors of the fruit fly, from learning and memory, courtship, aggression, locomotion and sleep-wakefullness. It’s amazing how they innervate like a net different areas of the brain responsible of the regulation of the different behaviors.
Confocal whole mounted brain of adult male fly (Drosophila melanogaster) expressing GFP (green fluorescent protein) in dopaminergic neurons (TH+).
Last edited on Feb. 9, 2022
Original image: data.darts.isas.jaxa.jp/pub/curation/hayabusa2/A9003/micr...
Above photo shows small chunks of samples collected from asteroid Ryugu by Japan's space agency JAXA.
All the red arrows point to remains of neurons. Some red arrows are on chunks of samples.
Other red arrows are near the rim of the sample holder. The latter neuron remains probably came from the sample chunks.
Above figure in the largest size: www.flickr.com/photos/fossil_lin/51867349969/sizes/o/
For more neuron remains in this figure, see www.flickr.com/photos/fossil_lin/51865353386/in/dateposte...
Explanations: 1. neurons: en.wikipedia.org/wiki/Neuron
2. alien neuron remains: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157717676764037
3. micrographs of samples collected from asteroid Ryugu: darts.isas.jaxa.jp/curation/hayabusa2/ (click on the microscope button on the left side there.)
4. Artifacts and fossils of asteroid Ryugu: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157718191849106
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.
#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.
Started drawing again. This one using a combination of the free "Paper by 53" and the not-free "Brushes" iPad apps.
Neuroni in un cervello di lucertola da un microscopio dell'esposizione di Experimenta durante l'ESOF 2010 a Torino (agh, ho finito!).
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Olympus OM 10 - ob. Zuiko 50 mm f/1.8 - Fuji Superia 200 + Microscopio in esposizione non meglio definito
#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.
#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.