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 Экс-директор Xiaomi о том, как делать сильные продукты и внедрять ИИ без иллюзий 06 апреля 2026, 16:14
-
Бизнес Отказ от завода и ставка на интеллект: как Катерина Карпова реанимировала PURE LOVE 02 марта 2026, 11:45
-
Бизнес Анна Симакова: «В кризис выживают крупные структуры» 20 февраля 2026, 10:06
-
Бизнес «Точно розовый?»: как Eburet из табурета-трансформера вырос в B2B-бренд, который заходит на рынок в 50 млрд ₽ 11 февраля 2026, 19:48
-
Личное Евгений Касперский: «От пароля „123“ мы не спасаем. Но есть и хорошие новости» 04 февраля 2026, 12:35
-
Бизнес Сергей Косинский: «Мне достался Франкенштейн, из которого попросили сделать нормального человека» 02 февраля 2026, 19:51
-
Технологии Александр Пьянов, «Яндекс Драйв»: «Мы готовы стать агрегатором для всего рынка каршеринга» 08 апреля 2026, 12:26
-
Банки Ирина Лебедева, Т2: «Ключевой принцип — без неприятных сюрпризов» 25 марта 2026, 09:14
-
Искусственный интеллект Яндекс Поиск сэкономил 4,5 млрд ₽ в 2025 году благодаря ИИ — при этом качество ответов Алисы AI выросло в 3 раза 07 апреля 2026, 19:35
-
Искусственный интеллект Компании смогут отслеживать упоминания своих сайтов в ответах ИИ: Яндекс открыл бизнесу новую аналитику в Алисе AI 07 апреля 2026, 13:59
-
Искусственный интеллект Компании повышают зарплаты за работу с ИИ: специалистам со знанием нейросетей готовы платить на 20% больше 07 апреля 2026, 11:25
-
Технологии Яндекс интегрирует свои сервисы в автомобили Changan — Яндекс Книги и Музыка станут доступны сразу в 10 странах 08 апреля 2026, 11:44
-
Россия В работе «Ростелекома» произошёл масштабный сбой из-за DDoS-атаки — пользователи жалуются на проблемы с интернетом 06 апреля 2026, 23:59
-
Искусственный интеллект Потребление токенов в компаниях выросло на 32 000% — но только 9% бизнеса обеспечены инфраструктурой для ИИ 27 марта 2026, 17:30
-
Искусственный интеллект VK Tech купила CedrusData — независимого разработчика решений для больших данных и ИИ 27 марта 2026, 12:30
-
Искусственный интеллект Более 90% российских компаний не получают отдачи от внедрения ИИ — мешают внутренние процессы бизнеса 26 марта 2026, 13:45