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 Компании научились собирать данные. Принимать решения — нет: почему цифры не помогают сами по себе 21 июля 2026, 16:04
-
Бизнес Сначала скопировали McDonald’s, потом объявили ему войну: история Burger King 23 августа 2026, 10:00
-
Игры От музыкального лейбла до GTA VI: история Rockstar 22 августа 2026, 13:48
-
Бизнес Собрать, разобрать, выжить: история LEGO 22 августа 2026, 10:00
-
Автомобили Электромобили, роботы и Илон Маск: история Tesla 21 августа 2026, 11:26
-
Бизнес Пришёл помочь — остался главным: история LVMH 19 августа 2026, 22:20
-
Технологии От торговли сушёной рыбой до смартфонов и микросхем: история Samsung 06 августа 2026, 09:02
-
Бизнес От спора о будущем ИИ до большого бизнеса: история Claude 25 июля 2026, 17:00
-
Искусственный интеллект Рынок роботов ждёт прорыв «уровня ChatGPT» уже в 2027 году — но массовыми устройства всё равно не станут 22 августа 2026, 16:00
-
HR 75% россиян хотят уволиться из-за напряжения на работе — у большинства уже есть признаки выгорания 23 августа 2026, 19:00
-
Автомобили Весь тираж суперкаров Hennessey Blackbird раскупили за три года до начала производства: цена каждого — от $2,5 млн 23 августа 2026, 16:00
-
Автомобили С 1 сентября 2026 года в России меняются правила техосмотра: главное нововведение — ужесточение проверки документов 23 августа 2026, 13:00
-
HR Объём российского HRtech-рынка достиг 45 млрд ₽ в 2026 году: лидер отрасли — HeadHunter 23 августа 2026, 10:00
-
Россия «Добрейшего вечерочка, коллегушки»: названы самые раздражающие фразы в рабочих чатах 22 августа 2026, 19:00
-
Автомобили BMW открыла предзаказы на удлинённый iX3 с запасом хода до 900 км — по цене от 3,3 млн ₽ 22 августа 2026, 10:00
-
Бизнес Tesla сворачивает проект Solar Roof — «солнечная черепица» от Илона Маска оказалась никому не нужна 21 августа 2026, 18:37