Насекаде низ светот се случува вистински бум во развојот на вештачката интелигенција, до степен што дури и посветените медиуми на темата не можат да држат чекор со сите новини и достигнувања, пишува The Verge. Но едно е сигурно и сосема евидентно: прогресот на невралните мрежи да генерираат слики од човечки лица со помош на вештачка интелигенција. Кратко речено, станува страшно колку се добри во тоа.
Последниот пример доаѓа од истражувачите од Nvidia. Црно-белите лица на сликата горе се од 2014-та година, кога првпат беше претставена AI алатката наречена GAN (generative adversarial network). Колор лицата од десно, пак, се прогрес на четиригодишен развој на таа технологија и се објавени порано месецов, користејќи го истиот метод. Како што се гледа, квалитетот е светлосни години подобар. А со тоа и морничавоста, нели.
Како што објаснуваат истражувачите од Nvidia, тоа го постигнале со модификување на основната архитектура на GAN.
А сега погледнете ги лицата во продолжение. Ако не прочитавте дека се лажни, ќе погодевте ли некогаш дека ова не се вистински луѓе? Гледате ли некаква разлика?
Интересно е и што овие лажни лица можат лесно да бидат модификувани. Инженерите на Nvidia инкорпорирале метод познат како style transfer (познат по филтрите на некои од фото апликациите што ви овозможуваат селфито да го претворите во импресионистичка уметничка слика, на пример), кој може да прави мешавина од карактеристиките на една со карактеристиките од друга слика, создавајќи сосема ново лице. На пример, лицава во средината на графикот во продолжение се добиени со мешање на изворната слика – сликите во најгорниот хоризонтален ред, со сликите таргет – тие во најлевиот вертикален ред.
Истиот тој style transfer метод работи и со мебел, автомобили, мачки… (ќе видите во видеото приложено подоле).
За сите можни негативни и опасни импликации од ваквиот импресивен развој на вештачката интелигенција и невралните мрежи, доволно е да ја пуштите фантазијата на најјако, па ќе имате приближна претстава.
Сепак, постојат уште неколку мали пречки што нé делат од „апокалипса“. На пример, истражувачите не можат да модификуваат лица со ваква прецизност како што тие сакаат. Исто така, за да истренирате вештачка интелигенција да го прави ова, потребни ви се сериозни експерти и време, ама и технички можности – истражувачите на Nvidia потрошиле една недела тренирајќи го нивниот модел на осум Tesla графички процесори.
… И ништо од ова погоре не звучи утешно, се разбира. Затоа да се посветиме на моменталните слабости на GAN кои понекогаш издаваат дека се работи за лажни компјутерски генерирани лица. На пример, косата многу тешко се лажира. На овие вештачкиве лица косата често е премногу остро изразена, како да е нацртана со четка, или обратното – премногу заматена (blur) и се стопува со лицето. Исто така, генераторите кои користат вештачка интелигенција сé уште не разбираат баш најдобро дека човечките лица се базираат на симетрија. Па, на пример, имате генерирани лица на кои ушите и очите им се поставени на различна висина, или пак очите им се со различна боја. Исто така имаат проблем и со букви и бројки – излегуваат како неразбирливи симболи. Повелете примери:
Сепак, ако се вратиме на почетокот на текстов, ни ова не е многу утешно. Тукушто се уверивме колкав е прогресот за само четири години, зар не?
Во меѓувреме, експертите веќе размислуваат за нови начини на валидизирање на автентичноста на дигиталните фотографии, токму за да ги спречат злоупотребите со вакви и слични технологии. Еден од начините е додавање на „печати“ со геокодови во фотографиите (фото и камера апликациите веќе го прават тоа) – кои верификуваат каде и кога се направени, на пример. Очигледно, тоа што во иднина ќе следи е трка меѓу фејковите на вештачката интелигенција – од една страна, и обидите за гарантирање на автентичноста – од друга. Засега, овие првите се во убедливо водство, заклучува The Verge.
Уште неколку примери од тие создадени од Nvidia:
