Нейронна мережа відкриває все більше можливостей для використання. Не так давно вченими з Google і Стенфордського університету змогли знайти ще одне застосування нейронної мережі. Тепер вона може перетворювати фотографії, отримані під час повітряної зйомки, в окремі ділянки навігаційних карт. Що дивно, зворотний процес теж можливий. Відмінність полягає лише в тому, що для зворотного перетворення використовуються дані отриманої карти, а доступ до вихідної фотографії недоступний.

Зворотне перетворення знадобилося вченим для того, щоб перевірити роботу нейронної мережі, а заодно порівняти отриманий результат з попередником. В результаті було відзначено, що нейронна мережа працює навіть занадто добре. За словами вчених, ще під час первинного перетворення деякі найдрібніші деталі зі знімка на карті не відображаються. До цих деталей відносяться:
• Ліхтарі;
• Лавки;
• Сміттєві урни;
• І т. д.

Але коли мова йде про нейронних мережах, то навіть при відсутності подібних елементів ландшафту на карті, вони знову з’являються на перетвореному з наявної карти знімку.
Секрет роботи нейронної мережі був розкритий не відразу, але вчені з’ясували, що їй вдалося схитрувати. Замість того, щоб замислюватися над способом перетворення так званого «чистого» фрагмента карти в новий знімок, нейронна мережа пішла іншим шляхом. Вона спочатку вставила нікому не видимі підказки створений фрагмент карти, в яких запрятала інформацію для подальшого перетворення. Наприклад, основою інформації були зміни в кольорі пікселів, які недоступні для очей людини, але з якими з легкістю розбереться нейронна мережа.

Цікавий той факт, що нейронна мережа навчилася цього способу сама. Таким чином, вона потай шахраює, залишаючи на картах нікому не видимі водяні знаки, завдяки яким їй вдається в подальшому перетворити фрагмент фотографії з супутника. Побачити це можна на прикладі нижче:

На першому фото представлена карта, зроблена в Google Maps (фото a). На другому можна побачити цей же фрагмент карти, але зроблений нейронної мережею з повітряного знімка (фото b). Примітно, що на обох знімках є зашифрована інформація (фото c), використовуючи яку, можна перетворити вихідний фрагмент в початковий знімок (фото d). Різниця між отриманими знімками спеціально перебільшена, щоб показати роботу нейронної мережі. Насправді, в реальних знімках вона не так помітна, і людина, можливо, навіть не знайде відмінностей.

Варто зазначити, що спосіб приховання інформації не є новим. Вже давно подібним способом користуються і люди, і цей прийом називається стеганографией. Так, наприклад, ще кілька років тому у листах залишалися спеціальні водяні знаки для того, щоб зберегти інформацію від шпигунів або інших небажаних осіб.

Дивно, що до цього способу нейронна мережа прийшла самостійно – ніхто її стеганографії не навчав. Також варто зауважити, що подібне рішення штучного інтелекту з відтворення знімка не задовольняє умовам перевірки, так як нейронна мережа здатна відтворити правильну знімок карти, навіть якщо вона виявиться невірною спочатку – вся справа в водяних знаках, прихованих на цьому фрагменті. Тому стеганографія для штучного інтелекту є шпаргалкою, здатної допомогти в тому випадку, якщо з якихось причин «не був вивчений матеріал».