Добро пожаловать в прекрасный и пугающий мир нейросетей
Когда творения нейросети не отличить от реальности
С помощью генеративно-состязательной сети или GAN можно создавать невероятные, и порой странные вещи. Какие-то сгенерированные нейросетью изображения забавляют, а какие-то пугают. Какое будущее нас ждет, если умные алгоритмы научатся идеально имитировать изображения из реальной жизни?
Генеративно-состязательные сети уже внесли свой вклад в современную культуру. Благодаря им появилась первая картина, нарисованная ИИ, которую продали на аукционе Christie’s, а также такое явление, как deepfakes — фейковые цифровые образы реальных людей, созданные нейросетью.
Технология использует машинное и глубинное обучение для поиска и воссоздания шаблонов данных. При этом две нейросети работают сообща. Вы даете обеим сетям огромное количество данных для обучения, а затем назначаете им разные задачи. Первая нейросеть — генератор — должна попытаться воспроизвести учебные образцы, например, почерк, видео или голос. Вторая сеть — дискриминатор — определяет, насколько реальным получился результат работы первой нейросети, сравнивая ее с оригинальными учебными образцами.
Каждый раз, когда дискриминатор отклоняет работу генератора, тот пытается еще раз выполнить свою задачу. Так продолжается до тех пор, пока дискриминатор не сможет отличить созданные данные от оригинальных. Другими словами, когда искусственная копия не будет отличаться от настоящих данных.
Удивительный мир генеративно-состязательных сетей одновременно прекрасен и уродлив. С одной стороны, способность обрабатывать медиаданные и имитировать различные шаблоны, может пригодиться в фоторедактировании, анимации и медицине (например, для улучшения качества медицинских снимков). А с другой — благодаря GAN появляются такие странные творения:
#BigGAN is so much fun. I stumbled upon a (circular) direction in latent space that makes party parrots, as well as other party animals: pic.twitter.com/zU1mCh9UBe
— Phillip Isola (@phillip_isola) 25 ноября 2018 г.
Нейросеть способна заставить танцевать любое животное на фото.
Или такие:
И даже человека.
Генеративно-состязательные сети могут использоваться и для крайне сомнительных целей — например, с их помощью можно наложить лицо знаменитости в порно, заставить политиков говорить на видео все, что вам угодно, или воссоздать чужой отпечаток пальца.
К счастью, у технологии есть свои ограничения. Чтобы создать нечто правдоподобное требуются огромные вычислительные возможности и узкая выборка данных. Например, для создания реалистичного изображения лягушки системе понадобятся сотни изображений лягушек определенного вида, в идеале сфотографированных под одним ракурсом. Без всего этого у вас получится довольно кривой результат вроде этого:
ok these #BIGGAN results are incredible. #nature should take a hint. eyes distributed around the head is a winner #BIGGAN pic.twitter.com/hJBb3fUQ78
— Memo Akten (@memotv) 30 сентября 2018 г.
Однако эксперты все равно беспокоятся, что это лишь верхушка айсберга. Алгоритмы продолжают развиваться и скоро кривые видеоролики и животные в стиле Пикассо станут пережитками прошлого. Как сказал эксперт по судебной экспертизе цифровых изображений Хани Фарид, мы не готовы к проблемам, которые могут возникнуть.
Материалы по теме:
Технологии вместо наркотиков: ученые создают «галлюциногенную машину»
Пользователь Reddit выпустил сервис для наложения любых лиц на актеров в порно
Google научил ИИ анализировать позу человека и подбирать похожие позы в других фото
Искусственный интеллект снял фильм: результат получился пугающим
-
Партнёрский материал Онлайн-инкассация: как превратить наличную выручку в рабочий капитал 01 июня 2026, 10:00
-
Автомобили От гоночной трассы до «Матрицы»: история Ducati 10 июля 2026, 23:39
-
Автомобили Как машина для гонок стала символом тихих денег: история Bentley 09 июля 2026, 02:55
-
Бизнес Не из гаража, а почти из холодильника: история Geely 01 июля 2026, 14:58
-
Личное Сундар Пичаи. Как эмигрант из Индии за 11 лет прошёл путь от продакт-менеджера до CEO Google 08 июля 2026, 23:19
-
Личное Из фарцовщика в создателя дизайн-завода Flacon: как Николай Матушевский дважды бросал свой бизнес и начинал с нуля 05 мая 2026, 12:09
-
Искусственный интеллект Цифровизация начинается не с ИИ: эксперты рынка — о том, почему для трансформации бизнеса нужно изменить мышление 03 июля 2026, 11:58
-
Личное Лэй Цзюнь. Как создатель Xiaomi заработал 30,4 млрд $ на дешёвых смартфонах 13 июля 2026, 20:56
-
Россия Китайские сериалы впервые обогнали корейские по популярности в России — на них приходится 51% азиатского контента 14 июля 2026, 10:00
-
IT Конкуренция в ИТ усилилась: в 2025 году на рынок вышло 350 тыс. специалистов, но вакансий стало на треть меньше 13 июля 2026, 20:40
-
Автомобили Wildberries успешно завершила тестирование WB Taxi в Минске — сервис стал доступен всем пользователям 13 июля 2026, 20:20
-
IT Каждая пятая IT-компания в России готовится к падению выручки: уже столкнувшиеся с кризисом фирмы не ждут улучшений 13 июля 2026, 20:00
-
Автомобили Электрокар «Атом» включили в список разрешенных для такси — сам автомобиль даже не поступил в продажу 13 июля 2026, 19:45
-
Автомобили Лидером рынка премиум-авто в России стал китайский VOYAH — стоимость моделей начинается от 5 млн ₽ 13 июля 2026, 19:30
-
Деньги Цифровой рубль может принести экономике 423 млрд ₽ в год — бизнес сократит издержки, а банки заработают на сервисах 13 июля 2026, 19:00
-
Личное Глава NASA прилетел на Байконур впервые за 8 лет — он будет присутствовать при запуске ракеты «Союз» на МКС 13 июля 2026, 18:10