1/21/2017

クリステン・スチュワートが人工知能に関する論文の共著者に

The Vergeより

あなたが普段読むことがない文がある: クリステン・スチュワートが機械学習に関する論文を公表することによって人工知能のコミュニティを驚かせた。

トワイライトの女優は最近短編映画「Come Swim」で監督デビューを果たし、印象的な視覚スタイルを作るために(一つのイメージあるいはビデオの美的感覚が他に適用される)「スタイル転送」として知られる機械学習テクニックを使っている。特殊効果エンジニアのBhautik J JoshiとプロデューサのDavid Shapiroとともに、スチュワートは映画の中でこの作品に関する論文を共著し、人気のオンラインリポジトリarXivに発表している。

AI研究者とスチュワートのファンはこの分野への彼女の貢献を発見して驚くとともに喜んでいる:

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論文自体は「Bringing Impressionism to Life with Neural Style Transfer in Come Swim」というタイトルで、映画の中でこのような機械学習を使う方法についての詳細な事例研究を提供している。この論文はスチュワートの「睡眠から逃れる男」を描く絵に基づいて、映画の審美学を「水中で悲しみに打ちひしがれた男の詩的で印象派的な肖像画」としてCome Swimを説明している。

チームはこの絵画スタイルをテストフレームに移すために既存のニューラルネットワークを使い、希望する絵画ライクな効果が作られるまで「色とテクスチャのブロック」を追加することで設定を微調整した。この転移プロセスが正しく調整されれたら、映画の様々な部分に適用し、以下のようなフレームを作り出した。それは説得力のある簡単なテクニックである。

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当然のことながら、ここには面白いスノバリーが少しある(「なぜ、地球上でハリウッドの女優が機械学習に関与しているのか?!」)、しかし、かつては難解で特殊であったこれらの機械学習ツールがますます主流になって来ているというのが事実である。Tensor FlowやKerasのようなオープンソースのAIフレームワークは誰でも簡単にコードを試して実装することができ、スタイル転送(Facebookでもスタイル転送イメージフィルタを提供している)のような特別な技術の商用化がこの研究を大衆文化を後押ししている。

間違いなく、AI革命は豊富なデータとGPUによる力だけではなく、本当に成功するには、オープンなコミュニティと利用しやすいツールも必要である。スチュワートの論文はどのように働き、何が達成できるかを示した素晴らしい例である。

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