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摘要：事实上，人工智能的程序员在2018年12月发表在预印本杂志arXiv上的一项研究报告中称，人类观众几乎不可能将这些虚构人物的照片与真实人物的照片区分开来。然而，事实证明，猫科动物是另一回事。那么，为什么StyleGAN不能创作出非常逼真的猫照片呢？谢恩在2月7日撰文描述了这些奇异的猫在她的博客艾未未。与StyleGAN的人脸照片数据集不同的是，该数据集中的猫的图像变化很大。有些照片显示一只猫，有些包括多只猫，还有一些也包括人。
人工智能（AI）最近尝试从头开始生成猫的照片，结果是猫的天文图。
这个特殊的神经网络（一种模仿人脑工作的人工智能）可以生成令人惊讶的逼真的人类面部原始照片。事实上，人工智能的程序员在2018年12月发表在预印本杂志arXiv上的一项研究报告中称，人类观众几乎不可能将这些虚构人物的照片与真实人物的照片区分开来。然而，事实证明，
猫科动物是另一回事。同样的算法产生了完美的人脸，猫的头部畸形；眼睛和腿的数目错误；身体太长，太短，异常的圆或长方形，弯曲成特殊的角度。【人工智能的5个有趣用途（不是 ... 手机器人）】
生成令人毛骨悚然的猫咪照片的人工智能引擎被称为“生成性对抗性网络的基于样式的生成器体系结构”，或StyleGAN。像这样的网络是“对抗性的”，因为两个模型同时工作：一个生成图像，另一个根据训练数据集中的照片评估结果，这样网络就可以从错误中吸取教训，提高性能，研究说，
让人工智能生成逼真的人类图像，它首先必须从现有照片中“了解”人类面孔的样子。该算法将人脸分解成一个样式特征列表，如头部位置、性别、肤色、头发纹理和样式、眼睛、鼻子和嘴的形状，研究人员报告说，
一旦StyleGAN能够在没有人类监督的情况下识别出所有这些元素，它就学会了独立组装这些元素，从而生成一个全新的、照片逼真的人脸。研究人员拒绝了采访请求，但在2018年12月12日发布到Youtube的视频中解释了他们的过程。
那么，为什么StyleGAN不能创作出非常逼真的猫照片呢？训练神经网络但没有参与这项研究的研究员珍妮尔·谢恩告诉《生活科学》杂志说，该算法正在尽其所能地处理它必须处理的问题，而当它涉及到猫时，它所使用的数千幅参考图像就不太理想了。
谢恩在2月7日撰文描述了这些奇异的猫在她的博客艾未未。与StyleGAN的人脸照片数据集不同的是，该数据集中的猫的图像变化很大。该系列包括特写镜头和猫在一系列设置和不同背景下的广角镜头。有些照片显示一只猫，有些包括多只猫，还有一些也包括人。
“有倒立的猫；有蜷缩成一团的猫；它们的眼睛是睁开的；它们的眼睛是闭着的。你可以肯定地看出他们的输入数据有点嘈杂——我说的嘈杂，是指里面的东西不仅仅是一张猫的照片，”Shane说，
所以，不要对StyleGan太苛刻了，因为它有可怕的梦魇猫群。
“还有很多算法需要学习，Shane补充道：
虽然StyleGAN的真实感人类完美无缺，但神经网络却在组装猫科动物上挣扎。（Nvidia）相互冲突的视觉提示使得StyleGAN很难知道一只真正的猫应该是什么样子。而神经网络并没有他们所获得信息的真实环境；他们只知道数据集中的内容。StyleGAN从参考照片中学到了足够的知识，能够准确地再现小范围的细节和纹理，比如猫的皮毛或猫耳朵的形状。但是这个程序显然很难把整个猫组合起来，Shane说，
“神经网络不理解猫是如何工作的。不知道他们有多少条腿。现在还不清楚他们有多少只眼睛或者在哪里她告诉《生活科学》（Live Science）杂志说：“它们的解剖结构都是这样的，
”可以在开发平台GitHub上看到更多StyleGAN的令人不安的猫照片、近乎完美的人类图片和其他项目文件。
机器能有创意吗？遇到9个人工智能“艺术家”人工智能：友好还是恐怖？人工智能的历史（信息图表）最初发表在Live Science上。“
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