Google 的人工智能機器人將普通的照片生成了帶有幻覺的圖像，工程師們把這些圖像和夢境進行比較，并將 Google 的這種圖像生成手法命名為“盜夢風格”(Inceptionism)，將所使用的生成代碼叫做“深度夢境”(Deep Dream)。
但是許多人在觀看了這些圖像之后都有一個相同感受：它們并不是來自一個夢幻的世界，而是嗑藥之后的反應。
在電腦生成的圖像中充斥著色彩的變幻，扭曲的線條，拉長的臉孔，漂浮著的眼睛，以及由陰影和光線組成的、令人不安的波浪形狀。電腦看起來像是出現(xiàn)了幻覺，看起來有點像是人類，太奇怪了。
深度夢境
這個項目背后的主旨是，通過命令機器描述它所看到的畫面，來測試計算機神經(jīng)網(wǎng)絡對不同動物和風景圖像的學習達到了一種怎樣的程度。與以往向計算機展示一幅樹木的圖片，之后讓它“告訴我這是什么”的做法不同，工程師這一次讓機器做的事情是“放大你看到的圖像元素。”
這是給電腦看的原圖??
??機器輸出的結果是這樣的：
Google 工程師表示，這種效果與人們可能從不同形狀的云朵中看出形狀的情況并無不同。當給出能夠辨識出的圖像時，人類——還有計算機——會分辨并“過度解讀”(over-interpret) 已知事物的形狀。
“(Google 所使用的) 神經(jīng)網(wǎng)絡主要靠動物圖像進行訓練，所以很自然地它就會將圖形解讀成動物。但因為數(shù)據(jù)是以很高的抽象程度被存儲的，所以結果就是這些機器學習特征的有趣組合，”Google 工程師在該公司的官方博客上這樣寫道，“基于圖像的不同，結果也非常不一樣，因為輸入圖像的特征會導致神經(jīng)網(wǎng)絡傾向形成某些解讀。比如，水平線條會用佛塔的造型填充，巖石和樹木會變成建筑。鳥和昆蟲出現(xiàn)在葉子的圖像里。”
因為神經(jīng)網(wǎng)絡以層的形式分析圖像——通過色彩、線條類型和形狀描述，等等——生成結果的復雜程度取決于工程師要求計算機放大的是哪個層。最低一級的層是輪廓——線和陰影——最高一層則是更加復雜的畫面。“比如，偏低的層往往會生成筆畫線或是簡單的像裝飾一樣的圖案，因為這些層對于基本特征如邊緣和方向這些屬性來說要比較敏銳。”Google 工程師這樣寫道。
這些簡單的圖案模式，經(jīng)由“深度夢境”放大強化之后，結果看上去就變得扭曲和魔幻。但是為什么畫面會變成這樣，仍舊沒有回答 人們提出的問題：為什么電腦神經(jīng)網(wǎng)絡“夢到”的畫面會反應出人類嗑藥后才有的致幻體驗?
視覺體驗
“要記住很重要的一點是，人類所有正常的感觀體驗都是經(jīng)由感觀輸入限制后的幻覺，”紐約大學蘭恭神經(jīng)科學所 (New York University's Langone Neuroscience Institute) 研究助教 Lucas Sjulson 這樣說道，“我們的幻覺從某種程度上說反映出外在世界的真實情況。但是感知全都是在內(nèi)部形成的。”
換句話說，所有人類感知都是由大腦思維形成，而不在真實世界形成，即便你感知到的是真實存在也是如此。“人們將眼睛看作像攝像頭一樣，但其實不是，”Lucas Sjulson 解釋說。你的眼睛能夠讓你看到東西，但你的大腦才是真正將看到的事物進行解釋的器官——無論是放在桌上的咖啡杯，還是在你腦中投射分型圖像的萬花筒。
當人們使用致幻藥物的時候 (LSD)，會刺激大腦的某個皮層“產(chǎn)生這一類模式的形成能力”。所以當習慣處理多層圖像的電腦被命令針對某一層圖像進行放大時，出現(xiàn)類似的視覺效果，就不奇怪了。“我認為這大概是類似現(xiàn)象的一個例子。如果你研究一下頭腦的運作，會發(fā)現(xiàn)它參與長時間解決問題的活動，而且以一種高度優(yōu)化的方式進行。人類在進化中學習，同樣也要靠視覺體驗。