Этот человек не существует - лучший одноразовый сайт 2019 года

На первый взгляд, изображения, размещенные на веб-сайте «Этот человек не существует», могут показаться случайными портретами средней школы или неопределенно нежелательными выстрелами в голову LinkedIn. Но каждая фотография на сайте была создана с использованием специального вида алгоритма искусственного интеллекта, который называется генеративные состязательные сети (GAN).

Каждый раз, когда сайт обновляется, появляется шокирующе реалистичная, но совершенно ненастоящая картина лица человека. Бывший инженер-программист Uber Филипп Ванг создал страницу, чтобы продемонстрировать, на что способны GAN, а затем опубликовал ее в общедоступной группе Facebook «Искусственный интеллект и глубокое обучение» во вторник.

Читайте также: Этот человек не существует, создатель объясняет, почему он сделал сайт

Основной код, который сделал это возможным, под названием StyleGAN, был написан Nvidia и показан в статье, которая еще не рецензирована. Этот точный тип нейронной сети может революционизировать технологии видеоигр и 3D-моделирования, но, как и практически любая технология, он также может быть использован для более зловещих целей. Глубокие подделки, или компьютерные изображения, наложенные на существующие изображения или видео, могут быть использованы, чтобы подтолкнуть поддельные новостные сюжеты или другие мистификации. Именно поэтому Ван решил создать завораживающий, но и пугающий сайт.

«Я решил копаться в своих собственных карманах и повысить осведомленность общественности об этой технологии», - написал он в своем посте. «Лица наиболее заметны для нашего познания, поэтому я решил создать эту конкретную предварительно обученную модель. Каждый раз, когда вы обновляете сайт, сеть генерирует новое изображение лица с нуля из 512-мерного вектора ».

Как работают GAN?

Концепция GAN была впервые введена в 2014 году уважаемым ученым Ианом Гудфеллоу, и с тех пор Nvidia была в авангарде этой технологии. Теро Каррас, главный научный сотрудник компании, провел несколько исследований GAN.

По своей сути GAN состоят из двух сетей: генератора и дискриминатора. Эти компьютерные программы конкурируют друг с другом миллионы-миллионы раз, чтобы усовершенствовать свои навыки генерации изображений, пока они не станут достаточно хорошими для создания полноценных изображений.

Исследователи не могли создавать высококачественные изображения размером 1024x1024 с использованием этого метода до относительно недавнего времени - в конце 2017 года - когда Nvidia взломала код, используя технику, описанную в известной статье ProGAN. StyleGAN опирается на эту концепцию, предоставляя исследователям больший контроль над конкретными визуальными функциями.

Почему Nvidia так хороша в GAN?

Первое направление деятельности Nvidia - разработка и продажа графических процессоров (графических процессоров или видеокарт. Графические процессоры - это механизмы машинного обучения, которые используются для обучения алгоритмов, таких как StyleGAN, в течение нескольких часов подряд. Короче говоря, графические процессоры отлично справляются с быстрым размножением массивные ряды и столбцы чисел, что-то вроде того, что происходит под капотом, когда ИИ обучается.

Преимущество компании в том, что у нее есть доступ к самым передовым графическим процессорам, что дает ее исследователям дополнительное преимущество самых передовых ресурсов для обучения нейронных сетей.

Будущее ГАН

У Nvidia, Facebook, Google и многих других технологических компаний есть эскадрильи исследователей, разрабатывающих версии этой A.I. техника. Конечная цель состоит в том, чтобы использовать его для создания полностью реализованных виртуальных миров, возможно, в виртуальной реальности, используя автоматические методы вместо жесткого кодирования. Но в то же время GAN уже используются для развития перспективного рынка виртуальных социальных сетей.

Множество компьютерных персонажей, рекламирующих модные бренды и компании, специализирующиеся на стиле жизни, уже собрали миллионы подписчиков в Интернете. Фирмы венчурного капитала вложили в концепцию миллионы, и GAN могли бы сделать эти 3D-модели более реалистичными с меньшими затратами труда.

До тех пор вы сможете найти нас, периодически обновляющих «Этого человека не существует», с забвением смотрящего в глаза его обманчиво одухотворенных фальшивых лиц. Это захватывающий, но пугающий пример того, насколько реалистичными станут фальшивые миры будущего.