O gigante das buscas explicou que com a ajuda de muitas fotos, seu computador avançado "pensa" quando precisa analisar as imagens e reconhecer os objetos. Para melhorá-lo, a empresa está mostrando alguns exemplos enquanto gradualmente ajusta seus parâmetros até que o computador possar oferecer as classificações de imagem ideais.

Nós começamos com uma imagem existente que demos à nossa rede neural. Pedimos a rede: Tudo o que você vê nela, eu quero mais disso. Isso cria um ciclo de feedback: se uma nuvem parece um pouco com um pássaro, a rede irá torná-la mais como um pássaro. Este, por sua vez fará com que a rede reconheça o pássaro ainda mais fortemente na passagem seguinte e assim por diante, até que um pássaro altamente detalhado aparece, aparentemente do nada.

Em outras palavras, o sistema é capaz de aprender. O resultados podem ser impressionantes de se olhar. As forma que a rede neural da Google pode entregar alguns de seus resultados fascinantes faz com que as fotografias lembrem obras surreais, ou mesmo um sonho de alguém.

Nós treinamos as redes, simplesmente mostrando-lhes muitos exemplos do que queremos que elas aprendam, esperando que extraiam a essência do assunto em questão (por exemplo, um garfo precisa de um cabo e 2-4 dentes), e aprender a ignorar o que não importa (um garfo pode ser de qualquer forma, tamanho, cor ou orientação)

A cada passagem pelas imagens, o sistema é aprimorado para reconhecer os conteúdos de uma imagem. Esse é um recurso que está se tornando cada vez mais interessante em aplicativos de fotografia, como o recém-lançado Google Photos. Desde as imagens vazadas antes do lançamento do aplicativo, já sabíamos que esse recurso seria parte do serviço da companhia.

Para ajudar no aprendizado da rede neural, a equipe banca o papel do professor. Quando ela retorna uma imagem que não tem associação com o que a Google quer que ela aprenda, o time pode ajustar os parâmetros e tentar novamente. Soa como uma criança com seu professos ensinando como identificar corretamente figuras de animais, objetos e lugares.

As técnicas apresentadas aqui ajudam-nos a compreender e visualizar como redes neurais são capazes de realizar tarefas de classificação difíceis, melhorar a arquitetura de rede e verificar o que a rede tem aprendido durante o treinamento. Ele também faz-nos questionar se as redes neurais poderiam tornar-se uma ferramenta para artistas - uma nova forma de remixar conceitos visuais ou talvez até mesmo lançar um pouco de luz sobre as raízes do processo criativo em geral.

A imagem abaixo é uma prova de que os computadores da companhia podem chegar ao absurdo bizarro e até perturbador, que poucas mentes humanas seriam capazes de conceber em estado consciente. Porém, por mais interessante que seja, esperamos que não encontremos coisas desse tipo em nossas imagens guardadas na nuvem.