¿Qué piensan las personas que trabajan en el aprendizaje automático y la IA del trabajo de investigación de la actriz Kristen Stewart sobre IA?

Quizás haya dos preguntas diferentes para responder aquí: (1) ¿Qué pensamos del artículo? (2) ¿Qué pensamos de los titulares que generó el periódico?

Permítanme abordar la segunda pregunta primero, porque creo que esa es la raíz del problema (posible). Como la mayoría de las cosas que rodean a la IA en estos días, por supuesto, hay un efecto exagerado y entiendo cómo las publicaciones generales caerían en un artículo que logra reunir a AI y una actriz de Hollywood. Dicho esto, descubrí que el enfoque de Quartz era lo suficientemente bueno y dañino. Debo confesar que compartí el artículo en Twitter y Facebook.

Primero, tenga en cuenta que Quartz (en el artículo vinculado a la pregunta) usó la palabra “liberado” en lugar de “publicar”. Eso es bueno. También explican más tarde que publicar un documento sobre ArXiv no significa que haya sido revisado por pares o aceptado por ninguna comunidad de investigación. Las personas deben tener en cuenta que aunque ArXiv modera las presentaciones, no son responsables de la calidad de la investigación de ninguno de los documentos allí. En otras palabras, está bien enviar un borrador de trabajo o un proyecto de clase a ArXiv. Por ahora, y antes de ser aceptado en cualquier otro lugar, el documento debe interpretarse en ese contexto.

En segundo lugar, como otros han señalado, este no es un trabajo de investigación sobre IA como se afirma en el titular. Este es un trabajo de investigación de aplicaciones que usa IA. Esto es completamente diferente. No significa en sí mismo que este es un mal trabajo de investigación, pero debe evaluarse por diferentes motivos, ya que claramente no introduce ninguna novedad en el campo de AI / ML. Debido a esto, la opinión de los investigadores de IA no es realmente tan relevante.

Sin embargo, me siento algo calificado para expresar mi opinión sobre esto. Si bien he investigado sobre ML, la mayoría de mis publicaciones son en realidad documentos de aplicación en áreas que van desde sistemas de recomendación hasta sistemas multimedia. De hecho, soy coautor de artículos con artistas, algunos de los cuales han sido publicados en conferencias y revistas internacionales.

Entonces, con todo esto en mente, permítanme abordar la segunda pregunta: ¿qué pienso del artículo?

Bueno, desafortunadamente, no estoy impresionado. Como un documento de solicitud de IA artística tiene un valor muy limitado. Hay muchos problemas que lo hacen inadecuado para la aceptación de la mayoría de las conferencias:

1. Las lecciones aprendidas en esta aplicación son realmente difíciles de generalizar y ni siquiera se presentan con ese objetivo en mente.
2. Hay una comparación muy limitada de enfoques o métodos.
3. No hay referencias suficientes En particular, al tratarse de un documento de solicitud, no basta con hacer referencia a documentos recientes de AI / ML. Los autores deberían haber hecho referencia a otros enfoques de creación artística con IA

Dicho esto, creo que el documento podría ser una presentación valiosa para un “póster” a un taller, por ejemplo. Dado el formato y la longitud que estoy imaginando, eso es lo que los autores podrían tener en mente.

Finalmente, permítanme abordar la cuestión de si Kristen Stewart merece ser coautora del documento, ya que esto se ha discutido en otras respuestas. Espero que mi opinión sea obvia ahora: Kristen merece ser coautora con seguridad. Nuevamente, este es un documento de solicitud (o documento de creación artística). El papel del artista / creador es tan importante o más importante como el papel del investigador de IA. De hecho, aquí hay un pequeño secreto para usted, estoy bastante seguro de que Kristen contribuyó más a lo que se describe en este documento que muchos profesores o investigadores famosos que se agregan a los documentos de estudiantes de doctorado.

Aquí hay un ejemplo de un artículo que escribí en colaboración con artistas y que fue publicado hace años en la revista IEEE Multimedia revisada por pares.

Apenas lo piensan en absoluto.

Este no es un trabajo de investigación y no se trata de inteligencia artificial. La única parte veraz es “Kristen Stewart”. Ahí lo he dicho.

Lo que hicieron: descargaron una arquitectura pre-entrenada lista para usar y la ejecutaron en sus imágenes. No necesitas entrenar nada para eso. El problema era encontrar una solución lo suficientemente liviana (vgg16 vs vgg19) y establecer rutinas de eliminación de ruido, que es un trabajo puramente técnico.

Si resta “Kristen Stewart” de esta historia, nadie en ML lo mirará dos veces, eso solo puede decirle cuánta ciencia hay.

Aparte de eso, puede ser un buen intento de disminuir el número de Erdős-Bacon – lo cual, aparentemente, es algo real. Además, tal vez esto animará a más mujeres a ir a CS.

Y ahora es hora de un motín.

Si lo lees, también conozco al sujeto que figura como primer autor. Basado en el contenido real del documento, comenzaré diciendo que no sé si lo categorizaría estrictamente como un aprendizaje automático o un documento de IA por vista. Realmente no se trata de abrir nuevos caminos en estos campos. Es realmente una aplicación específica de los mecanismos existentes para lograr un determinado objetivo. Lo consideraría más relevante en el campo del procesamiento de imágenes, pero entonces, estoy un poco sesgado al decirlo. Cualquiera sea el caso, el aprendizaje automático está involucrado, por lo que es justo que se publique en una revista relacionada.

Sobre el tema de la contribución de Kristen Stewart … decir que ella es coautora de un artículo de IA es clickbait. Ella es la directora de la película que usó esto, por lo que su contribución es que definió explícitamente el dominio del problema y seleccionó / ​​aprobó un corpus de contenido utilizado en pruebas / capacitación … y supongo que ella y su productor trabajaron para ayudar a financiar la investigación. Incluso si lo lees, verás que se menciona explícitamente por su nombre en cualquier lugar donde se mencione el contenido utilizado en el desarrollo. Esto no es como el trabajo de Danica McKellar, quien en realidad obtuvo un título de posgrado en matemáticas, y por lo tanto se espera que tenga una contribución significativa en el campo. Kristen Stewart no proporcionó ninguna información académica aquí, proporcionó material . Bhautik Joshi prácticamente lo hizo todo.

Para mí, el hecho de que ella sea mencionada por su nombre en el cuerpo del artículo y por cada figura que presenta contenido de la película me parece poco ortodoxo. Nunca he trabajado en un artículo en el que los nombres de los autores se mencionan en otro lugar que no sea el encabezado. Casi la única vez que el nombre de un autor aparece en el cuerpo es en auto cita. Es incluso un poco extraño aquí que un director y un productor estén enlistados como autores … Soy coautor de un artículo sobre cosas que finalmente llegaron a Cómo entrenar a tu dragón 2, pero nunca mencionamos a Bonnie Arnold o Dean DeBlois como autores. Normalmente, cuando personal como ese respalda su investigación con contenido aprobado y / o financiamiento, al final reciben un reconocimiento o agradecimiento especial. La forma en que se hizo esto apesta a la atención que busca para que parezca que Kristen Stewart es secretamente un intelecto genio para que las ‘interwebs’ exploten con la revelación de que ha sido súper inteligente todo este tiempo. Sinceramente, no sé cuál es su capacidad intelectual, pero no veo ninguna indicación de que haya tenido un papel en este trabajo.

¿Has oído hablar de Prisma? ¿La aplicación que vuelve a dibujar tu imagen cargada al estilo de una foto fuente? El documento original para eso es https://arxiv.org/pdf/1508.06576 … por Gatys et al.

Algunos ejemplos para aquellos que aún no saben lo que hace Prisma:

Esto se hace usando redes neuronales convolucionales (CNN). El artículo que mencioné anteriormente utilizó el aprendizaje profundo para algo artístico en lugar de clasificar a los gatos. Este fue un buen artículo. Es un documento muy bien escrito donde puedes reproducir los resultados.

El artículo de Kristen Stewart extiende (¿tal vez?) El trabajo de Gatys et al.

El trabajo de investigación de Kristen Stewart no es realmente un trabajo de IA en primer lugar. Probablemente ni siquiera tenían la intención de llamarlo un documento de IA. Analicemos la primera y única ecuación matemática en el documento “AI”.

Experimentar con la relación de transferencia de estilo nos llevó a concluir que tenía que ser una forma exponencial para una exploración creativa significativa. Subjetivamente, esta forma exponencial nos dio una medida útil de irrealidad, una forma aproximada de mapear cuán impresionista se veía la imagen transferida al estilo:

relación de transferencia de estilo = 10 ^ u

Esta contribución del artículo de Kristen Stewart (probablemente la más importante) ni siquiera es una contribución. Período. El artículo original de Gatys ya habla de ello e incluso tiene una imagen muy bonita junto con él para mostrar el efecto de cambiarlo.

Han mencionado un par de otras contribuciones que no fueron exactamente suficientes para un artículo, creo. Hablan sobre un par de parámetros (no hiperparámetros) y cómo ajustarlos. Esto no lo convierte en un documento de IA. Podrían haber blogueado al respecto. Personalmente no encuentro el papel bueno. No agregó nada a mi conocimiento existente.

Pero este documento podría ser bueno para aquellos que planean hacer películas y les gustaría usar la tecnología de aprendizaje profundo para la transferencia de estilos. Y necesitaría ajustar los parámetros para que obtengan las imágenes de salida lo suficientemente buenas (subjetivas) para la producción.

Lea el documento de Gatys et all si realmente quiere entender cómo funcionan las cosas en el documento de Kristen Stewart o en la aplicación Prisma.

Por último, no creo que Kristen haya hecho ningún trabajo técnico relacionado con el aprendizaje profundo. Probablemente tenga su nombre en el periódico, como los profesores que ponen su nombre en el periódico sin hacer nada. Kristen es una actriz, no una ingeniera de aprendizaje profundo. Entonces, todas las críticas van al ingeniero de investigación Bhautik J Joshi.

Podría estar equivocado en mi análisis y agradecería que otros lo corrijan donde sea que haya salido mal.

¡Salud!

A riesgo de parecer ignorante, Kirsten Stewart no escribió un artículo sobre Inteligencia Artificial . Mi estimación sobre lo que sucedió:

1. Ella le pagó a alguien (probablemente terminará contribuyendo a su presupuesto de investigación o algo así).
2. Esta persona a su vez consiguió un interno para realizar algunos experimentos y redactar un informe.
3. Su nombre se agregó a la lista de autores y se cargó en arXiv.
4. Las organizaciones de medios fueron informadas para informar que ella había publicado un artículo sobre “AI”.
5. Los medios de comunicación entraron (o van a entrar) en un frenesí que promociona algo que no es realmente cierto (lo que es nuevo), y rápidamente también promocionó una promoción para su nueva película.

Leí el periódico durante unos minutos (muy superficialmente) y parecía que tomaban una técnica existente, de replicar imágenes como una pintura de cierto estilo usando algún tipo de red neuronal convolucional, y simplemente la volví a aplicar a las imágenes de su película. . Hay muy poco en el documento en términos de, bueno, algo de valor.

Y con el debido respeto al verdadero autor del artículo, no parece tener ningún valor científico. Y con un respeto similar a arXiv, creo que uno también puede hacer que su hermano pequeño sea coautor en su próximo artículo si así lo desean.

Sin embargo, el crédito se debe: ES una pieza promocional maravillosamente innovadora. Pero eso es todo. Promoción para la película.

PD: Y sí, conozco a alguien, incluyéndome a mí, hablar sobre este tema es lo que pretendían que hiciera ese documento.

La escritura de trabajos de investigación es un intercambio de exploraciones de personas y nuevos descubrimientos. La idea es compartir lo que ha encontrado para exponerlo al medio ambiente para que otros puedan usarlo.

La utilidad y relevancia de un trabajo de investigación variará según la audiencia.

Como otros dijeron, no es realmente nada impresionante desde la perspectiva de la investigación del aprendizaje automático. No es un ejemplo de nuevo descubrimiento en ML. Es solo una aplicación.

Sin embargo, probablemente sería interesante para los cineastas, dar un registro de un estudio de caso, mostrando qué funcionó y qué no al aplicar una técnica de ML para producir una apariencia visual interesante en una película. Otros cineastas posiblemente lo encuentren interesante. También es interesante para los estudiantes de ML, ya que da un ejemplo concreto y genial de lo que es útil en términos prácticos.

Entonces dentro de un alcance es interesante, en otro alcance, no.

Pero como otros señalaron, no significa que Kristen Stewart haya contribuido significativamente a la literatura de investigación de Machine Learning. Es un caso de estudio de aplicación.

El documento tenía un investigador de aprendizaje automático trabajando en él. Supongo que Kristen Stewart habría entendido el aprendizaje automático como una caja negra o simplemente habría obtenido una intuición de alto nivel. Está solo en arxiv, no es revisado por pares. La amplitud de las cosas que hace es impresionante para su carrera, nada más.

Bueno, al menos ahora tiene un número de Bacon-Erdos: número de Erdős-Bacon – Wikipedia

Estoy impresionado por cualquiera que no se parezca a un troll, como yo, que realmente participe en cualquier actividad intelectualmente exigente. ¡Entonces le levanto el vaso a Kristen!