 |
| (Knight by Michael Tyka) |
Bagaimana
jika Google memiliki sebuah mesin yang bisa 'menerka' wajah Anda? Seperti
sebuah keping puzzle, foto yang Anda unggah bisa ditebak oleh sebuah 'robot
hidup' buatan Google. Artificial Intelligence (AI) ini sedang dikembangkan Google dengan
codename Deepdream. Bukan seperti mesin face-detector biasa, Deepdream akan
lebih 'manusia'. Dimana sistemnya akan 'menyerupai' sistem neural. Dengan
pengkodean yang rumit, mesin ini akan mampu mendistorsi gambar untuk dikenali.
Karena masih dalam tahap pengembangan, foto yang dikenali pun bisa
dibilang 'mengerikan'.
 |
| (Red Tree by Michael Tyka, sebelum Deepdream) |
 |
| (Red Tree by Michael Tyka, setelah Deepdream) |
Dengan
mengenali sebuah image, baik foto manusia atau benda, alam bahkan video,
Deepdream menginterpretasinya dengan kode. Kode ini lalu diulang dengan pola
yang sudah mesin ini punyai. Sehingga muncullah interpretasi gambar Deepdrem
yang bisa disebut 'menakutkan' sekaligus surrelias. Pada satu sisi, sistem
neural untuk menginterpretasi gambar cukup rumit. Pada sisi lain, depiksi
gambar yang terbaca menjadi surrealis. Coba perhatikan beberapa depiksi gambar
asli dengan interpretasi Deepdream.
 |
| (Children by John Mendoca setelah Deepdream) |
Cara
kerja Deepdream ini, seperti diurai seorang engineer Google Mordvinsev, cukup
rumit. Dengan melatih parameter network neuron AI, mesin ini dilatih dengan
jutaan gambar. Network neural yang terdiri dari 10-30 lapisan neuron artificial
ini lalu 'berbicara' dengan masing-masing lapisan, sampai lapisan output
didapat. Lapisan pertama akan mengenali sudut atau lipatan. Lapisan kedua akan
mengenali bentuk utuh seperti pintu atau daun. Sehingga lapisan akhir akan keluar
interpretasi utuh. Neuron yang ada akan terkativasi lebih dalam jika
mengenali gambar yang lebih rumit seperti gedung atau pepohonan.
 |
| Iterative Low-Level Feature by Michael Tyka) |
Hasil dari kebanyakan
interpretasi Deepdream lebih menyerupai binatang. Karena network neural ini
meang dilatih dengan banyak gambar binatang. Sehingga, wajar jika banyak gambar
output yang mirip binatang. Menariknya, karena data yang tersimpan menjadi
sangat abstrak, semua hasil yang ada merupak campuran dari semua itu. Oleh
sebab itu, mesin ini pun memungkinkan para seniman berkreasi. Mesin ini menjadi
media mencampur konsep visual dengan dasar network neural, tambah Mordinsev
dalam blogpost-nya.
Referensi:
Michael
Tyka Gallery | Google
Research Blog | dangerousmind.net | telegraph.co.uk
Salam,
Solo,
16 Februari 2016
09:30 am
0 Comments: