211service.com
Denne AI lærer din modesans og opfinder dit næste outfit
Daniel Savage
Kunstig intelligens kan måske bare afføde en helt ny stiltrend: kald det prædiktiv mode.
I et papir udgivet om ArXiv , har forskere fra University of California, San Diego og Adobe skitseret en måde, hvorpå AI ikke kun kan lære en persons stil, men også skabe computergenererede billeder af genstande, der matcher denne stil. Systemet kunne give detailhandlere mulighed for at skabe personlige stykker tøj, eller det kan endda bruges til at hjælpe med at forudsige bredere modetrends.
Papiret beskriver to forskellige algoritmer. For det første trænede forskerne et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til at lære og klassificere en brugers præferencer for bestemte varer ved at bruge købsdata skrabet fra Amazon i seks kategorier: sko, toppe og bukser til både kvinder og mænd. Denne type anbefalingsmodel er almindelig i online-detailverdenen og dukker normalt op i et område med andre varer, du måske kan lide, nederst på en side.
Relateret historie
Relateret historie Falske videoer kan blive så overbevisende, at vi måske skal vænne os til at få vores nyheder uden dem.Holdet brugte derefter disse oplysninger til at træne et generativt adversarialt netværk (GAN), en type kunstig intelligens, der er særligt dygtig, når det kommer til at generere realistiske billeder. Et GAN fungerer ved, at to netværk træner på de samme data. Et af netværkene genererer falske billeder baseret på det datasæt, mens det andet netværk bruger de samme data til at afgøre, om et billede er ægte. Denne metode lader netværket forbedre sine resultater. Til denne forskning oprettede GAN flere billeder af elementer for hver bruger.
GAN'er, som blev skabt af Ian Goodfellow, en af MIT Technology Review 's 35 Innovators Under 35 for 2017, har været i nyhederne for nylig: efter et andet forskerhold trænede dem i rigtige billeder af Hollywood-stjerner, var netværkene i stand til at skabe uhyggeligt troværdige falske berømthedsansigter. Ansigterne var dog ikke alle perfekte - nogle havde slørede områder eller manglede træk som øjenbryn. Der var færre sådanne problemer med modeprojektet, hovedsageligt fordi billederne, der blev brugt til at træne netværkene, alle blev optaget fra samme vinkel på hvide baggrunde, hvilket gør det meget nemmere at generere overbevisende billeder - noget, der ville være essentielt, hvis de nogensinde skulle blive brugt at sælge tøj.
Tilføjelse af GAN'er til anbefalingssystemer kan hjælpe onlineforhandlere med at finde ud af, hvad kunderne vil have ud over de varer, der allerede findes. Alligevel skulle forskerne finde ud af en hel del ting, før det kunne ske, herunder hvordan man forvandler de todimensionelle computergenererede billeder til 3-D-gengivelser, der kunne bruges til at producere et stykke tøj.
Det er ikke sådan, at vi genererer et symønster, siger Julian McAuley, en datalog ved UC San Diego og en af avisens forfattere.
Holdets GAN har også en vej at gå, før den kan erstatte en stylist eller endda foreslå et nyt outfit. I øjeblikket, for en shopper, der kunne lide blå skjorter, skaber GAN flere blå skjorter - næppe en åbenbaring. Præference for sorte bukser kom ind i GAN for at skabe kaki, men systemet kan endnu ikke skabe et sæt sko, der ville passe godt til et bestemt par bukser.
Du bliver nødt til at læse tebladene lidt, hvis du vil kalde den stil eller ej, siger McAuley.
På trods af de nuværende begrænsninger, synes mode moden til en AI-invasion; det er en arena, der har gode datasæt om kundernes interesser, og der er mange penge på spil. Amazon arbejder for det første allerede på AI-systemer for at give et ben til at spotte modetrends, og det har også arbejdet noget med GAN'er (se Amazon har udviklet en AI-modedesigner). Alibaba har i mellemtiden netop debuteret FashionAI , en teknologi, der kan anbefale varer til shoppere på baggrund af, hvad de bragte ind i omklædningsrummet.
Costa Colbert, chefforsker hos Vue.ai, en mode-AI-startup, der for nylig afslørede en metode til at skabe falske modemodeller ved hjælp af GAN'er, siger, at lige så lovende som UCSD- og Adobe-forskningen ser ud til at være, kræver det så meget data, at det måske kun er nyttigt for de største navne inden for online detailhandel.
Hvis det eneste, personen gør, er at komme ind og klikke på én ting, vil du ikke være i stand til at gøre meget, siger Colbert.
GAN'er vil dog fortsætte med at skabe bølger inden for online mode. Colbert påpeger, at nogle virksomheder allerede lader shoppere sende deres personlige mål for at få tilpassede stykker. GAN'er kunne være en billig og hurtig måde at vise brugerne alle de forskellige tilgængelige muligheder - og selvfølgelig sælge flere varer.