Think of your own brain, and imagine you are five (slaps knee), lying down on a field of grass looking up at all of the funny shaped clouds in the sky.

You notice one cloud looks like something, but you can't quite put your finger on it. You think of every single thing you've ever seen in your life that kind of looks like this cloud, and naturally, this takes you awhile because you're young. Finally, after a bit, you realize that this cloud looks like a dog! So you start imagining dogs in all of the funny scenarios you've seen them in, until you notice another cloud you want to think about next. 

This is a pretty good analogy of what's going on in [Google's DeepDream project](_URL_1_). Essentially, Google made an [artificial brain](_URL_3_) modeled after our own and is testing how much this brain knows by feeding it "cloud images" and seeing what it thinks about. You know how you thought that cloud looked like a dog? Well, perhaps at five years old, you were really into dogs and hence know a lot about them. Same thing with DeepDream: If you give it a "cloud image" and it outputs a bird-like image, then you know that this artificial brain in particular must be "trained" to know what birds look like, especially if you have a bird-like cloud in your cloud image.

The important thing to realize is that these "cloud images" do NOT have to be pictures of clouds! They can be anything: a selfie of yourself, a landscape picture, etc. The artificial brain will essentially just emphasize the features it's been trained to recognize. If you look at the [example gallery](_URL_0_), you can see some pretty psychedelic results. The purpose of this project is mainly for researching and improving these artificial brains, and making them better for more applicable things in the future.

**TL;DR** Google made a robot brain and is seeing what it recognizes by giving it "cloud images", and examining the results so they can make the brains better.

[Google gives a more complicated and thorough explanation of all of this in their research blog!](_URL_2_)


ඔබේම මොළය ගැන සිතන්න, ඔබ පහක් (දණ ගසයි), තණකොළ පිට්ටනියක වැතිර සිටින බව සිතන්න, අහසේ ඇති හාස්‍යජනක හැඩැති වලාකුළු සියල්ල දෙස බලයි. එක් වලාකුළක් යමක් වැනි බව ඔබට පෙනේ, නමුත් ඔබට එය මත ඔබේ ඇඟිල්ල තැබිය නොහැක. ඔබේ ජීවිතයේ ඔබ දැක ඇති සෑම දෙයක් ගැනම ඔබ සිතන්නේ මෙම වලාකුළට සමාන වන අතර ස්වාභාවිකවම, ඔබ තරුණ නිසා මෙය ඔබට ටික වේලාවක් ගත වේ. අවසාන වශයෙන්, ටික වේලාවකට පසු, මෙම වලාකුළ බල්ලෙකු මෙන් පෙනෙන බව ඔබට වැටහේ! එබැවින් ඔබට ඊළඟට සිතීමට අවශ්‍ය තවත් වලාකුළක් ඔබ දකින තුරු, ඔබ ඔවුන් දැක ඇති සියලුම විහිලු අවස්ථා තුළ සුනඛයන් මවා ගැනීමට පටන් ගනී. මෙය [Google&#39;s DeepDream ව්‍යාපෘතියේ](_URL_1_) සිදුවෙමින් පවතින දෙයෙහි ඉතා හොඳ සාදෘශ්‍යයකි. අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම, Google විසින් [කෘත්‍රිම මොළයක්](_URL_3_) නිර්මාණය කර අපගේ මොළයට අනුරූප වන අතර මෙම මොළයට &quot;වලාකුළු රූප&quot; ලබා දීමෙන් සහ එය සිතන්නේ කුමක්දැයි බැලීමෙන් මෙම මොළය කොපමණ දන්නේ දැයි පරීක්ෂා කරයි. ඔයා දන්නවද ඒ වලාකුළ බල්ලෙක් වගේ කියලා ඔයා හිතුවේ කොහොමද කියලා? හොඳයි, සමහර විට වයස අවුරුදු පහේදී, ඔබ ඇත්තටම බල්ලන් බවට පත් වූ අතර ඒ නිසා ඔවුන් ගැන බොහෝ දේ දන්නවා. DeepDream සමඟ එකම දේ: ඔබ එයට &quot;වලාකුළු රූපයක්&quot; ලබා දී එය කුරුල්ලෙකු වැනි රූපයක් ප්‍රතිදානය කරන්නේ නම්, විශේෂයෙන් ඔබට කුරුල්ලෙකු සිටී නම්, කුරුල්ලන් කෙබඳුදැයි දැන ගැනීමට මෙම කෘතිම මොළය විශේෂයෙන් &quot;පුහුණු&quot; විය යුතු බව ඔබ දන්නවා. - ඔබේ වලාකුළු රූපයේ වලාකුළක් වැනි. අවබෝධ කර ගත යුතු වැදගත්ම දෙය නම් මෙම &quot;වලාකුළු රූප&quot; වලාකුළු වල පින්තූර විය යුතු නැති බවයි! ඒවා ඕනෑම දෙයක් විය හැකිය: ඔබේ සෙල්ෆියක්, භූ දර්ශන පින්තූරයක් යනාදිය. කෘත්‍රිම මොළය අවශ්‍යයෙන්ම එය හඳුනා ගැනීමට පුහුණු කර ඇති විශේෂාංග අවධාරණය කරයි. ඔබ [උදාහරණ ගැලරිය](_URL_0_) දෙස බැලුවහොත්, ඔබට සුන්දර මනෝවිද්‍යාත්මක ප්‍රතිඵල කිහිපයක් දැකිය හැක. මෙම ව්‍යාපෘතියේ අරමුණ ප්‍රධාන වශයෙන්ම මෙම කෘත්‍රිම මොළය පිළිබඳ පර්යේෂණ කිරීම සහ වැඩිදියුණු කිරීම සහ අනාගතයේදී වඩාත් අදාළ දේවල් සඳහා ඒවා වඩා හොඳ කිරීම සඳහාය. **TL;DR** Google විසින් රොබෝ මොළයක් සෑදූ අතර එය &quot;වලාකුළු රූප&quot; ලබා දීමෙන් එය හඳුනා ගන්නා දේ දකිමින්, ප්‍රතිඵල පරීක්ෂා කිරීමෙන් මොළය වඩා හොඳ කළ හැක. [Google ඔවුන්ගේ පර්යේෂණ බ්ලොගය තුළ මේ සියල්ල පිළිබඳ වඩාත් සංකීර්ණ සහ සම්පූර්ණ පැහැදිලි කිරීමක් ලබා දෙයි!](_URL_2_)

