Møt de falske kjendisene drømt opp av AI

Kategori: Kunstig intelligens Lagt ut 31. okt

Vi har nå den perfekte løsningen for kjendisbesettelse: en algoritme som tryller frem nye kjente fjes på forespørsel.

Forskere ved Nvidia skapte den kjendisgenererende algoritmen ved å bruke en smart ny maskinlæringsteknikk. Ansiktene er drømt opp ved hjelp av en mer effektiv versjon av det som er kjent som et generativt motstandernettverk (eller GAN).

En GAN består av to nevrale nettverk, begge trent ved hjelp av et bestemt datasett. Et nettverk prøver deretter å generere syntetiske eksempler for å lure det andre nettverket til å tro at de kom fra det originale datasettet. Prosessen hjelper det første nettverket med å forbedre sin evne til å produsere realistiske data.

GAN-er ble oppfunnet av Google-forsker Ian Goodfellow (som også er en av våre 35 Innovators Under 35 for 2017), og de har vist seg bemerkelsesverdig effektive for å syntetisere realistisk klingende tale og alle slags blendende bilder. De kan vise seg å være svært nyttige for å generere animert grafikk for videospill, og for å komprimere video mer effektivt.

I et papir (PDF) sendt til en kommende konferanse, hevder Nvidia-forskerne å ha utviklet et bedre GAN ved å få det til å begynne å jobbe med bilder med lav oppløsning, og gradvis øke bildeoppløsningen så vel som størrelsen på nettverkene som er involvert. De matet deres GAN med et datasett med kjendisansikter, og det ga noen veldig realistiske ansikter (du kan sjekke ut en video av forskningen her ).

En ting å merke seg er imidlertid at noen få av bildene har merkelige gjenstander og funksjoner, som et manglende øyenbryn eller tenner på feil sted – ikke akkurat ting som vil gi deg en konsert på reality-TV. Dette viser at selv om maskinlæring kan produsere fantastiske visuelle triks, mangler den den dypere intelligensen som kreves for å forstå den virkelige verden.