Еще в 2016 году Google поразил всех искусственным интеллектом под названием Quick, Draw! это может предсказать, что вы рисуете, если только этот рисунок не является писькой. Это вопиющее (и предположительно намеренное) упущение было вскоре исправлено Mozilla, которая наняла дизайнерскую фирму Moniker для создания рифа на Quick, Draw! сделав ИИ, который мог бы определить, рисуете ли вы письку, а затем наказать вас за это.
В то время это была забавная шутка, которая также подчеркивала тонкие способы, которыми крупные технологические компании могут контролировать поведение своих пользователей. Но данные, использованные для обучения искусственного интеллекта распознаванию грубых мужских гениталий, в которых сейчас содержится более 25 000 рисунков каракулей, были обнародованы. Поэтому, естественно, кто-то использовал эти 25 000 рисунков писек, чтобы научить ИИ рисовать собственные письки.
Он называется Dick-RNN (что означает рекурсивная нейронная сеть), и он чертовски хорош в том, что делает. Созданный реддитором по имени RichardRNN (хех), Dick-RNN способен рисовать письки всех форм и размеров со всеми видами забавных деталей, таких как волосы на лобке.
Вы можете попробовать его для себя более на странице GitHub Дика РННА в, где есть четыре отдельные демок для этого AI , чтобы показать свою сверхъестественную способность к грубо воссоздавать мужские половые органы. Первое демо, которое называется Main Dick Demo, работает, предлагая вам сначала нарисовать пару яичек, которые ИИ завершит. Следующие две демонстрации, Predict Multiple Dicks и Predict Single Dick, работают в основном одинаково, но с некоторыми дополнительными опциями. Я более неравнодушен к финальной демонстрации, где Дик-РНН просто сходит с ума, рисуя письки, пока у вас открыто окно.
Это очень странная вещь для программирования? Абсолютно, но RichardRNN прямо ссылается на оригинальный ИИ Моникера, который стыдит его за хулиганство. «Я также считаю, что «рисование писек — беззаботный символ мятежного действия», а также «думаю, что наши моральные принципы не должны быть в руках больших технологий», — пишет он на странице GitHub.
Если вы свободно владеете Javascript, вы можете погрузиться в код самостоятельно, чтобы узнать, как RichardRNN построил эту нейронную сеть, или просто повеселиться, наблюдая, как она делает свое дело.
Возьми это, Google.
