嘗試解釋一下AI生成實際上在做的事情 AI在機器學習的最佳化過程中所想要學的目標是「機率分布」 假設今天有一個全知全能的裏洽之神，而你獲得無限次對祂許願的機會 你許下的願望是： 「請給我一張在溫泉遇到的鬼族幼女想要把我調教成蘿莉控的圖片」 （示意圖：https://i.imgur.com/U2t8SKY.jpg） 那麼就有可能出現如同上圖一樣的內容 不過鬼族不一定有兩隻角，所以角可能是一隻或三隻 願望內容中完全沒有出現東方，所以當然不一定會是東方角色 如果你真的可以許願無數次，你就可以看到幾乎所有可能 同時還可以知道各種你沒講清楚的屬性出現的機率各自為何 一個AI模型的學習目標就是在收到同樣的指令後，產生盡量接近的機率分布 至於各種語言的關鍵字如何被理解為一句話的指令，就牽涉到自然語言的領域 這部分比變形金剛的科學原理還要複雜，在此就省略不細講了 （有興趣的人可以參考：https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA） 類神經網路真的可以「學習」一個機率分布嗎？ 這個領域的數學家已經用各種證明告訴你「應該可以」 至於這個證明過程中當然有許多「這裡我算不下去所以假設一下」的內容 不過成果各位也看到了，細節相信各位不想去碰，因此這個「應該」還是可以相信的 那為什麼AI會忽略手指呢？ 因為「圖片的機率分布」這種無限精細度的連續函數，本來就是不可能完全重現的東西 就連訓練者也不會知道標準答案是什麼，幾億張的訓練資料並無法代表無限大 變化量大的內容（如五根手指的擺放方式）在兩張很接近的圖片之間的未知領域 連人類都不知道詳細應該怎麼畫，訓練出來的AI就只能自行「腦補」 而AI的腦力（這可以用模型的Byte數直接比喻）是有限的，他會選擇最有效率的方式 如果它真的覺得五→六→五根手指的轉換是最順的 （例如，長一根出來再縮一根回去，圖片變化幅度可能最小） 那人類也無法先行阻止，只能用extra fingers之類的關鍵字與它鬥智鬥勇 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(pttbestweb.org.tw), 來自: 123.240.232.168 (臺灣) ※ 文章網址: https://pttbestweb.org.tw/AC_In/M.1685242799.A.B5D