Anche i nostri computer sognano! Adesso potete vedere in che modo.

Proprio ieri ho pubblicato l’articolo http://risvegliodiunadea.altervista.org/?p=13957

Siete pronti ad incontrare il Plutone il 14 luglio 2015?

E nel articolo precedente ho fatto connessione tra la Luna Nuova in Cancro del 16 luglio 2015 con l’avvicinamento di New Horisons al Plutone http://risvegliodiunadea.altervista.org/?p=13933 .

Il punto principale che ho espresso è che in questo periodo siamo spinti energeticamente per andare verso il nostro nucleo del essere che si trova nei nostri abissi più profondi.

Dove si esprimono queste profondità con più facilità senza i blocchi e condizionamenti mentali?

Nei sogni!

Nei sogni tutto ci è possibile e accettiamo tutto come qualcosa di normale.

Solo dopo il risveglio la nostra mente “logica” fa selezione e categorizza eventi successi nei sogni come qualcosa accettabile o non accettabile, come qualcosa reale o non reale.

Si io sono stata pronta ad incontrare il Plutone che si trova dentro di me.

Mi sono aperta a tutto che cosa poteva arrivare.

Mi sono aperta a tutte le possibilità.

Ho dato il permesso al mio subconscio che esce con tutte le informazioni.

Ma non aspettavo davvero che inizia a succedere subito.

Nella mia mente, anche non volendo, pensavo che passerà qualche giorno, che inizierà ad uscire tutto con arrivo di Luna Nuova.

Ed ecco che questa mattina sono stata toccata e profondamente scossa da questo messaggio che ho visto come primo aprendo il mio PC.

Sono stata scossa perchè

  1. Ho realizzato che nel mio profondo ancora non ho accettato completamente che tutto nella mia realtà è creato da me. Subconscia aspettativa che inizierò avere le informazioni dal profondo appena con Luna Nuova significa che ho dato il potere a qualcosa di esterno.Sento le mie guide interiori come ridono. Mio ego si sente un po ferito, ma mi sento profondamente grata per questa informazione che mi stimola di osservare ancora più attentamente i miei pensieri.
  2. Vedendo il titolo  pc7

     

    (tradotto in italiano “Anche i nostri computer sognano! Adesso potete vedere in che modo.”) ho iniziato a guardare il mio PC in un altro modo chiedendomi se devo augurargli “buongiorno” o no. 😀

  3. Ma quello che mi ha colpito di più è che questo titolo mi ha ritornato nella memoria quello che cosa sentivo riguardo la creazione della specie umana ma non sono andata mai nelle profondità della questione sentendo che mi mancano informazioni complete ed esse adesso sono iniziate ad arrivare.Sono certa che molto presto pubblicherò queste informazioni.

Torniamo adesso ai sogni del nostro computer.

 

Questa immagine è stata fatta dall’uomo o da una macchina?

 

pcUtenti di Reddit confusi e inquietati sono al momento in guerra sull’origine di questa immagine trafugata, che sarebbe stata generata da una rete neurale convoluzionale addestrata (CNN). Accompagnata solo dalla breve didascalia “quest’immagine è stata creata da un computer autonomamente”, l’immagine è diventata virale su Twitter e Tumblr dall’attimo in cui è comparsa, circa un mese fa.

L’immagine raffigura una panoplia ibrida di scoiattoli, lumache, cani e zampe di piccoli cavalli, insieme a sequenze frattali di case, macchine e strade—e un sacco di occhi. Al momento, le reti neurali convoluzionali sono modellate principalmente per il riconoscimento facciale—una volta che sono calibrate algoritmicamente ad un grado specifico, le CNN possono accoppiare immagini simili in un database con un input vettore suggerito.

Da quando è stata pubblicata, questa immagine ha incontrato un certo scetticismo su Reddit. Alcuni sono convinti che l’immagine sia semplicemente una truffa elaborata da un artista visivo (umano). Altri sostengono che la moltitudine di occhi e pattern a strutture roboticamente logiche ma visivamente discordanti siano tipiche di un algoritmo che funziona secondo un comando, e portano a sostegno della loro tesi articoli di classificazione delle immagini CNN con esempi visivi simili.

 

pc8
Google Research e MIT Computer Science and AI Laboratory

La mente umana può riconoscere con facilità i bordi e le forme perché è qualcosa che siamo allenati a fare dalla nascita,” dice Matt LePage, uno psicologo visivo e sviluppatore di UX di Brooklyn, che ha analizzato l’immagine in questione. “Ma per quel che ne sa un programma, un’immagine è solo una griglia di pixel di colori diversi. le CNN puntano a individuare i blocchi rivelatori di un’immagine, sia che si tratti di una forma larga e generica, sia che si tratti di qualcosa di piccolo e altamente specifico. Quello che vediamo qui potrebbe essere il risultato di un processo inverso: invece di prendere un’immagine e cercare punti di riferimento, l’algoritmo ha preso una serie di riferimenti che ha imparato a riconoscere e ne ha tratto un’immagine che lui pensa sia perfettamente affine alla definizione interna.”

Gli utenti hanno anche ossessivamente ributtato l’immagine su Google nella speranza di trovarne la fonte, ma senza risultati. Più a fondo nelle conversazioni su Reddit e subreddit (l’immagine é già spuntata su /r/creepy e altri), sorgono domande sulla creatività autonoma e la definizione di ‘creatore’; se è stato un computer a ‘realizzare’ questa immagine, ma il computer è stato a sua volta creato da un essere umano e programmato da un essere umano, non si può dire che—in ultima istanza—l’immagine è stata creata da un essere umano?

pc9
Google Research e MIT Computer Science and AI Laboratory

È assolutamente possibile creare qualcosa di simile su Photoshop, a mano, ma ci sono le stesse probabilità che sia il risultato di qualcosa di interamente generativo—un software che usa un sistema di apprendimento, un filtro complesso—pensate ad una versione più sofisticata di Instagram—o una serie di fortunati incidenti digitali,” dice Tim Froehlich, sviluppatore web e artista digitale a Brooklyn. “Di qualsiasi cosa si tratti, è fantastico.”

Una fonte interna ha dichiarato che l’immagine sarebbe in realtà un progetto personale che voleva essere uno scherzo, realizzato da un solo ingegnere (non quello che ha trafugato l’immagine), il quale avrebbe programmato un algoritmo per sostituire le caratteristiche umane con quelle animali, e lo avrebbe fatto ripartire più volte, ogni volta concentrandolo su regioni sempre più piccole per trovare i pattern. (Un po’ come quando l’artista di Berlino Sebastian Schmieg ha preso un’immagine vuota e l’ha buttata più volte nel search di Google. Un articolo intitolato “Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks” (pubblicato il 17 giugno) descrive alcuni processi che somigliano molto al modo in cui una CNN avrebbe potuto creare questa immagine; in questo articolo, una galleria allucinogena di immagini da “Inceptionism” mostra un mondo che può essere solo frutto del sogno di un computer.

pc10

 

Perché le reti neurali vedono come se fossero sotto acido?

Molti dei commentatori su Reddit e Hacker News hanno notato immediatamente che le immagini prodotte dalla rete neurale erano incredibilmente simili a quello che si vede quando si è sotto l’effetto di sostanze psichedeliche come funghetti e LSD. “La somiglianza con un trip psicotropo è a dir poco affascinante,” ha scritto l’utente joeyspn su Hacker News. L’utente henryl era d’accordo: “Lo dico per primo… sembra un trip da acido/funghetti.”

I media hanno insistito sullo stesso concetto. Tech Times: “Google Takes Artificial Neural Networks On An Awesome Acid Trip.” Tech Gen Mag: “Google’s new ‘Inceptionism’ software dreams psychedelic art.” PBS: “Left to Their Own Devices, Computers Create Trippy, Surrealist Art.”

L’aspetto psichedelico di queste immagini è solo una coincidenza, o c’è una sorta di parallelo imprescindibile tra il modo in cui la rete neurale di Google ha creato queste immagini e il modo in cui si comporta il nostro cervello quando ha a che fare con droghe psichedeliche?

Le reti neurali artificiali (ANN) sono computer progettati per simulare il cervello umano. Esistono dagli anni Cinquanta, ma nel giro degli ultimi anni hanno fatto incredibili passi in avanti nel riconoscimento immagini. Le reti sono composte da “neuroni” software-based, che comunicano e alterano i propri punti forti di connessione per riflette i risultati dei loro calcoli, proprio come fanno i neuroni veri. Questa adattabilità è ciò che rende le ANN speciali. È il motivo per cui sono in grado di imparare.

Come i bambini, le reti neurali imparano collezionando informazioni sul mondo che le circonda. Questi dati sono in genere direttamente immessi nel sistema dalle persone. Se una rete neurale progettata per riconoscere immagini vede 100 foto di cani, comincerà a riconoscere un cane anche da sola. Più foto di cani vede, più diventa brava. Se una rete vede la foto di qualcosa che ricorda un cane, un neurone specifico nello strato principale della rete si attiva, e la rete formula un risultato: cane. Grazie a queste capacità, le ANN sono diventate fondamentali per il riconoscimento dei volti nelle foto, e sono per esempio sfruttate dal servizio immagini di Google per creare album e film automaticamente.

Una rete neurale convoluzionale, il genere che Google ha usato per creare queste strane immagini, è composta da strati di neuroni che inviano messaggi sulla base di una catena di comando, interpretando le informazioni con sempre più dettagli e astrazioni man mano che vanno avanti, così che ogni livello si concentra su un’operazione precisa. Dato che la rete insegna a se stessa cosa fare, cosa succeda esattamente in ognuno di questi livelli rimane quasi del tutto un mistero. Google non sa quali percorsi precisi prendano le informazioni, né come funzioni la “suddivisione del lavoro” tra i livelli.

L’esperimento di Google è nato con l’obiettivo di esaminare questi livelli e capire cosa succeda lì dentro. I ricercatori hanno declinato l’invito a parlarci per questo articolo, ma ecco cosa pensiamo che abbiano fatto, sulla base di esperimenti simili passati. Invece di chiedere alla rete di riconoscere certe immagini, hanno “fatto le cose al contrario,” usando un algoritmo hill climbing, che parte da rumore randomico e modifica gradualmente un’immagine per trovare che cosa—una banana, una tazzina, un manubrio—porti i neuroni a diventare iper-attivi.

Esaminando questi risultati, i ricercatori hanno potuto misurare quanto fosse accurata la conoscenza della macchina. I risultati non erano sempre precisi—per esempio, ogni immagine prodotta per “manubrio” non mostrava solo la barra di metallo, ma anche le braccia muscolose ad essa attaccate. Ma anche questa è un’informazione importante: il computer aveva probabilmente visto solo manubri con braccia attaccate.

Le immagini più interessanti sono state realizzate nel momento in cui i ricercatori hanno chiesto alla macchina di interpretare paesaggi—come un campo con un albero solo in primo piano—o rumore visivo—tipo un schermo televisivo con l’effetto neve. I ricercatori hanno analizzato quali neuroni si fossero attivati davanti ai paesaggi e al rumore, e hanno poi immesso l’immagine che ne risultava di nuovo dentro la rete, ripetendo e regolando l’immagine finché la foto non è diventata una rappresentazione amplificata di ciò che il computer “ha visto.” L’albero nel paesaggio è diventato un branco di cani volanti, circondati da torri e strane figure con le ruote.

Estraendo le immagini dai livelli più bassi della rete, che riconoscono cose tipo linee e colori, risultavano immagini che sembravano dipinte con pennellate spesse e curve, come in un dipinto di Van Gogh. Immettendo queste immagini nei livelli più alti—che riconoscono immagini complesse come i cani—più e più volte, gli alberi diventavano cani mutanti volanti e le catene montuose diventavano pagode.

1435543530035975

Senza dubbio l’immagine più stupefacente mai pubblicata, dal progetto di Google Inceptionism. Immagine: Google

Certo le immagini erano strane, ma perché somigliavano così tanto a quello che vediamo quando siamo sotto sostanze psichedeliche? Per rispondere a questa domanda, sono andata innanzitutto a capire come fa il cervello umano a riconoscere le immagini. Il processo è molto simile a quello delle ANN. Negli esseri umani, le informazioni visive arrivano attraverso l’occhio e viaggiano fino al nervo ottico che si trova alla base della corteccia visiva. Laggiù, il nostro cervello compie qualche test preliminare: cerca bordi, capisce se le linee sono verticali o orizzontali, e cerca colori e tonalità. Una volta processati, questi dati sono poi mandati attraverso la catena di comando a unità di elaborazione sempre più sofisticate, dove il nostro cervello comincia a determinare se quello che stiamo guardando è una mela o una macchina.

La differenza principale tra la nostra elaborazione visiva e quella della rete neurale è la quantità di feedback ricevuto da diverse parti del cervello, dice Melanie Mitchell, professoressa di informatica alla Portland State University, che ha scritto un librosulle reti neurali.

La rete neurale di Google è a “feed forward”—è una strada a senso unico in cui i dati possono viaggiare solo in una direzione attraverso i livelli. Al contrario, il nostro cervello comunica sempre in un milione di direzioni diverse allo sesso tempo. Anche quando guardiamo solo bordi e linee, è facile che il nostro cervello cominci a dirci “potrebbe essere un ombrellone,” sulla base del fatto che sappiamo già che gli ombrelloni si trovano in genere vicino alla sabbia e alle onde, per esempio. L’informazione finale che arriva alla nostra coscienza—quello che vediamo—è una composizione fatta di dati visivi e della migliore interpretazione che può darci il nostro cervello. La cosa funziona alla grande, finché non incontriamo qualcosa che inganna il nostro cervello, come un’illusione ottica.

Gli allucinogeni alterano drammaticamente questo processo. “Il modo standard in cui le aree del cervello sono connesse e comunicano si spezza,” dice Frederick Barrett, un neuroscienziato cognitivo che studia le sostanze psichedeliche al dipartimento di Farmacologia Comportamentale del Johns Hopkins. Quando il cervello tenta un maggior numero di connessioni diverse, la corteccia frontale e le altre aree del cervello adibite al controllo—che si occupano in genere di mediare le informazioni sensoriali che arrivano dall’esterno—si indeboliscono, lasciando che siano altre parti del cervello a interpretare la cascata di informazioni che riceviamo dai nostri occhi. Soppraffatti dai dati, i livelli del cervello meno avanzati sono costretti a fare del loro meglio e a indovinare le immagini.

Chiunque abbia mai preso un trip, sa che c’è un certo insieme di immagini psichedeliche prototipiche che sono comuni in molte esperienze: pensate al lavoro diAlex Grey o al Paisley negli anni Settanta. Barrett dice che c’è una spiegazione logica per questi aspetti comuni: dipende dai ricettori della serotonina 2A, che si pensa siano tra i ricettori principali influenzati dalle droghe psichedeliche. Abbiamo ricettori di 2A in gran quantità nella corteccia visiva. Dal momento che i ricettori esistono ai livelli bassi della catena di processo, le informazioni che ci trasmettono sono per lo più linee forme e colori. È compito del resto del cervello interpretare queste informazioni, ma quando siamo fatti, le parti che in genere funzionano in modo rigido e preciso non sono al massimo delle loro capacità. Ecco perché finiamo per vedere immagini frattali e caleidoscopiche sopra alle superfici. Queste visioni arrivano direttamente dalla base del cervello. In un certo senso, è come sbirciare dentro la scatola nera della nostra mente e vedere i pezzi del puzzle che formano la nostra normale percezione.

1435543310132405

Paisley. Immagine: Abdollah Salami/Wikipedia

Paragoniamo [le immagini di Google] a quello che vediamo sotto psicotropi e durante le allucinazioni,” spiega Karl Friston, professore di neuroscienze allo University College London, che ha contribuito ad inventare un importante protocollo di brain imaging. “Ha perfettamente senso. [Durante un’esperienza psichedelica] siamo liberi di esplorare qualsiasi tipo di ipotesi interna di alto livello o predizione su che cosa possa aver causato un input sensoriale.” Aggiunge, “[Questo parallelo esiste] perché Il cervello e i ricercatori di Google hanno lo stesso obbiettivo, in fondo—quello di riconoscere cose e comportarsi nel modo più efficace di conseguenza.”

il discorso di [Google] sulle reti neurali somiglia molto a quello che succede nel cervello e a quello che sappiamo sul sistema visivo,” concorda Barrett. Pensa però che ci voglia ancora molto per creare una rete neurale che imiti in modo accurato il cervello. “La complessità del cervello è tale da farmi dubitare che potremo mai ricostruirla con le reti neurali artificiali. Non so so se siamo a quel punto, non so neanche se ci siamo vicini,” dice.

Fatene uso con cura, e con rispetto verso le trasformazioni che possono comportare, e avrete uno strumento di ricerca straordinario,” ha scritto Alexander Shulgin, il “Padrino dell’Ecstasy,” nel suo libro Pihkal. Si riferiva alle droghe, e alla mente umana, forse lo strumento più complesso e pericoloso mai esistito. Le persone, per millenni, hanno rivoluzionato le loro stesse menti grazie a queste sostanze, cercando di avere una visione migliore di quello che ora sappiamo, e di quello che ancora dobbiamo imparare. I cervelli artificiali di Google ci ricordano che c’è ancora molta ricerca da fare.

Qualche esempio tra originale e quello che cosa “vede” il nostro PC  e in fondo troverete il video

pc1

pc4

pc3

 

pc2

 

red-tree-orig red-tree-small-long red-tree-small-long-unsmoothed

 

pc6

pc5

 

Guardate altre immagini nella raccolta ufficiale di “Inceptionalism”, e approfondite le CNN sul Google Research Blog.

 

 

Riferimenti
http://motherboard.vice.com/it/read/perche-le-reti-neurali-vedono-come-se-fossero-sotto-acido

 

SCIENZA , , , , ,

Informazioni su Tanja

Io sono.... Chi sono io? La domanda eterna di ogni persona da sempre. Questo blog è il risultato, lo specchio, il modo, e la strada che sto precorrendo nella mia personale ricerca di risposte a questa domanda In questo blog troverete tutto quello cosa ho scoperto fino adesso e cosa ancora sto scoprendo. Io credo che questa ricerca non finirà mai. Credo che siamo esseri multidimensionali creati da perfezione d’amore incondizionato e universale e come tali anche noi siamo perfetti esseri d’amore con i poteri divini di creazione. Siamo esseri divini che possiedono stesse caratteristiche della nostra fonte. Noi siamo l’amore, la sapienza, la giustizia e la potenza. Una volta ho scritto: Fu una volta un popolo divino........ che dimenticò di esserlo.. dimenticò realtà parallele frequenze divine connessione divina libera connesione divina. Un giorno pieno di luce hanno cominciato...... In che modo continua la favola e in che modo finirà dipende da tutti noi. Adesso dobbiamo solo ricordarci di essere Dei. Per questa ragione ho battezzato il mio blog con questo nome. Mi sento come una Dea che stava dormendo per tanto tempo ed adesso si sta risvegliando. Forse sono ancora un po’ assonnacchiata ma i miei sensi si stano risvegliando sempre di più per poter vedere differenza tra il vecchio mondo e il nuovo mondo che sta nascendo. Quel nuovo mondo, quella nuova realtà è creata nella condivisione. Non poteva essere diversamente perché siamo tutti collegati. Tutti noi siamo un unico organismo vivente che solo collaborando può vivere e crescere. Sono certa che tutti noi, i Dei risvegliati, stiamo creando qualcosa che ancora non esisteva nel multiverso. Sono certa che siamo capaci di farlo unendoci. Questo blog è un mio contributo al condivisione in creazione. Che l’amore ci guida. Tanja

Precedente Siete pronti ad incontrare il Plutone il 14 luglio 2015? Successivo CREDERE O NON CREDERE?

Lascia un commento

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.