Този човек не съществува е най-добрият еднократен уебсайт от 2019 година

На пръв поглед, изображенията, които се показват на уебсайта Този човек не съществува, може да изглеждат като случайни средни училищни портрети или смътно нежелани снимки на LinkedIn. Но всяка отделна снимка на сайта е създадена с помощта на специален алгоритъм за изкуствен интелект, наречен генеративни състезателни мрежи (GANs).

Всеки път, когато сайтът се освежи, се появява шокиращо реалистична, но напълно фалшива картина на лице. Софтуерният инженер от бившия Убер Филип Уанг създаде страницата, за да покаже на какво са способни GAN, а след това го публикува във публичната Facebook група „Изкуствен интелект и дълбоко обучение” във вторник.

Вижте също: Този човек не съществува Създател обяснява защо е направил сайта

Основният код, който направи това възможно, озаглавен StyleGAN, е написан от Nvidia и представен в документ, който все още не е рецензиран. Този точен тип невронна мрежа има потенциала да революционизира технологията за видеоигри и 3D моделиране, но, както и при почти всякакъв вид технология, тя може да се използва и за по-зловещи цели. Deepfakes, или компютърно генерирани изображения, насложени върху съществуващи снимки или видеоклипове, могат да бъдат използвани за изтласкване на фалшиви разкази за новини или други измами. Точно затова Уанг е избрал да създаде хипнотизиращ, но също така и охлаждащ уебсайт.

"Реших да вляза в собствените си джобове и да повиша общественото съзнание за тази технология", пише той на поста си. „Лицата са най-важни за нашето познание, така че реших да поставя този предварително обучен модел. Всеки път, когато обновявате сайта, мрежата ще генерира нова снимка на лицето от нулата от 512 измерения вектор."

Как работят GAN?

Концепцията за GANs беше представена за първи път през 2014 г. от уважавания компютърен учен Ian Goodfellow и оттогава Nvidia е начело на технологията. Теро Каррас, главен изследовател в компанията, е ръководил множество проучвания на GANs.

В основата си GANs се състои от две мрежи: генератор и дискриминатор. Тези компютърни програми се конкурират един срещу друг милиони пъти, за да подобрят уменията си за генериране на изображения, докато не станат достатъчно добри, за да създадат пълноценни снимки.

Изследователите не успяха да създадат висококачествени, 1024x1024 изображения, използвайки този метод до съвсем наскоро - края на 2017 г. - когато Nvidia напука кода, използвайки техника, описана в прочутата ProGAN хартия. StyleGAN се основава на тази концепция, като дава на изследователите повече контрол върху специфичните визуални характеристики.

Защо Nvidia е толкова добра в GAN?

Първата линия на Nvidia е проектирането и продажбата на графични процесори (графични или графични карти. Графичните процесори са двигатели за машинно обучение, които се използват за обучение на алгоритми, като StyleGANs, в продължение на часове. С една дума, графичните процесори са отлични при бързо умножаване масивни редове и колони с числа, което е нещо, което се случва под капака, когато AI се обучава.

Компанията има предимството да има достъп до най-модерните си графични процесори, което дава на изследователите си допълнителното предимство на най-модерните ресурси за обучение на невронни мрежи.

Бъдещето на GANs

Nvidia, Facebook, Google и много други технологични компании имат ескадрили от изследователи, които разработват версии на този A.I. техника. Крайната цел е да се използва за генериране на напълно разгърнати виртуални светове, потенциално в VR, като се използват автоматизирани методи вместо твърдо кодиране. Но в същото време GANs вече се използват за развитие на начинаещия пазар за виртуални влиятелни социални медии.

Множество компютърно генерирани герои, които рекламират модни марки и компании за начина на живот, вече натрупаха милиони последователи в интернет. Фирмите за рисков капитал са инвестирали милиони в концепцията, а GANs биха могли да направят тези 3D модели по-реалистични с по-малко труд.

Дотогава ще можете да ни намирате периодично опресняващи тази личност, която не съществува, гледайки с забвение в очите на заблуждаващите си душевни фалшиви лица. Това е един вълнуващ, но леден пример за това колко реалистично ще станат фалшивите светове на бъдещето.