Добро пожаловать в прекрасный и пугающий мир нейросетей

Вероника Елкина
Расскажите друзьям
Вероника Елкина

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:

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:

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.

Источник.


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


В нашем Instagram @rusbase сегодня есть на что посмотреть! Подписаться

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

‡агрузка...

Комментарии

Зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии и получить доступ к Pipeline — социальной сети, соединяющей стартапы и инвесторов.
EMERGE
4 июня 2019
Ещё события


Telegram канал @rusbase