Aquesta persona no existeix és el millor lloc web únic de 2019

$config[ads_kvadrat] not found

Versión Completa. "Los niños merecen y necesitan que cambiemos la educación". Sonia Díez, educadora

Versión Completa. "Los niños merecen y necesitan que cambiemos la educación". Sonia Díez, educadora

Taula de continguts:

Anonim

A simple vista, les imatges aparegudes al lloc web Aquesta persona no existeix podrien semblar retrats aleatoris de l’escola secundària o tirs a la capçalera de LinkedIn vagament desaconsellables. Però totes les fotos del lloc s’han creat utilitzant un tipus especial d’algorisme d’intel·ligència artificial anomenat xarxes contradictòries generatives (GAN).

Cada vegada que es refresca el lloc, apareix una imatge sorprenentment realista, però totalment falsa, de la cara d’una persona. Phillip Wang, enginyer de programari de l'ex-Uber, va crear la pàgina per demostrar les capacitats de les GAN, i després ho va publicar dimarts al grup públic de Facebook "Intel·ligència artificial i aprenentatge profund".

Vegeu també: El creador d'aquesta persona no existeix explica per què va fer el lloc

El codi subjacent que ho va fer possible, titulat StyleGAN, va ser escrit per Nvidia i apareix en un document que encara no ha estat revisat per parells. Aquest tipus de xarxa neuronal exacta té el potencial de revolucionar la tecnologia de videojocs i de modelatge 3D, però, igual que amb gairebé qualsevol tipus de tecnologia, també podria utilitzar-se per a propòsits més sinistres. Deepfakes, o imatges generades per ordinador superposades a imatges o vídeos existents, es poden utilitzar per empènyer narracions falses de notícies o altres enganys. És precisament per això que Wang va triar crear el lloc web fascinant però també esgarrifós.

"He decidit cavar a les meves pròpies butxaques i donar consciència pública sobre aquesta tecnologia", va escriure en el seu article. "Les cares són més destacades per a la nostra cognició, així que he decidit posar en marxa aquest model pre-entrenat específic. Cada vegada que actualitzeu el lloc, la xarxa generarà una nova imatge facial a partir de zero a partir d'un vector dimensional 512."

Com funcionen els GAN?

El concepte de GAN es va introduir per primera vegada el 2014 per l’especialista científic Ian Goodfellow i, des de llavors, Nvidia ha estat al capdavant de la tecnologia. Tero Karras, investigador principal de la companyia, ha liderat múltiples estudis de GAN.

Al seu nucli, els GAN estan formats per dues xarxes: el generador i el discriminador. Aquests programes informàtics competeixen contra milions d’altres milions de vegades per afinar les habilitats de generació d’imatges fins que siguin prou boniques per crear les imatges completes.

Els investigadors no van ser capaços de crear imatges d’alta qualitat, de 1024 x 1024, utilitzant aquest mètode fins fa poc - a finals de 2017 - quan Nvidia va trencar el codi utilitzant una tècnica descrita en el seu famós document ProGAN. StyleGAN es basa en aquest concepte donant als investigadors més control sobre funcions visuals específiques.

Per què Nvidia So Good a GANs?

La primera línia de negoci de Nvidia és dissenyar i vendre unitats de processament de gràfics (GPU o targetes gràfiques. Les GPU són els motors d’aprenentatge que s'utilitzen per entrenar algorismes, com ara StyleGANs, durant hores i hores. En definitiva, les GPU es multipliquen ràpidament files i columnes massives de nombres, que és el que succeeix sota el capó quan AI es formarà.

L’empresa té l’avantatge d’accedir a les seves GPU més avançades, donant als seus investigadors l’avantatge afegit dels recursos més avantguardistes per a la formació de xarxes neuronals.

El futur de les GAN

Nvidia, Facebook, Google i moltes altres companyies tecnològiques tenen esquadrons d’investigadors que desenvolupen versions d’aquest A.I. tècnica. L’objectiu final és utilitzar-lo per generar mons virtuals completament estructurats, potencialment en VR, utilitzant mètodes automatitzats en lloc de codificar dur. Mentrestant, els GAN ja s’utilitzen per desenvolupar el mercat en ordre per als influents de mitjans socials virtuals.

Una infinitat de personatges generats per ordinador que anuncien marques de moda i empreses d'estil de vida ja han acumulat milions de seguidors a través d'Internet. Les empreses de capital risc han invertit milions en el concepte i els GAN poden servir per fer aquests models 3D més realistes amb menys mà d'obra.

Fins aleshores, podreu trobar-nos periòdicament refrescant aquesta persona que no existeix, mirant amb l'oblit els ulls de les seves cares falses enganyoses i ànimes. És un exemple emocionant, però escalfar, de la realitat que els falsos mons del futur estan a punt de convertir-se.

$config[ads_kvadrat] not found