Susipažinkite su netikromis įžymybėmis, apie kurias svajojo dirbtinis intelektas

Kategorija: Dirbtinis intelektas Paskelbta Spalio 31 d

Dabar turime puikų sprendimą dėl įžymybių manija: algoritmą, kuris pagal poreikį prišaukia naujus žinomus veidus.

Nvidia mokslininkai sukūrė garsenybių generavimo algoritmą, naudodami protingą naują mašininio mokymosi techniką. Veidai susapnuoti naudojant veiksmingesnę vadinamojo generatyvaus priešininkų tinklo (arba GAN) versiją.

GAN sudaro du neuroniniai tinklai, abu mokomi naudojant tam tikrą duomenų rinkinį. Tada vienas tinklas bando generuoti sintetinius pavyzdžius, kad apgautų kitą tinklą manydamas, kad jie kilę iš pradinio duomenų rinkinio. Šis procesas padeda pirmajam tinklui pagerinti gebėjimą gaminti tikroviškus duomenis.

GAN išrado Google tyrinėtojas Ianas Goodfellow (kuris taip pat yra vienas iš mūsų 35 novatorių iki 35 m. 2017 m.), ir jie pasirodė nepaprastai veiksmingi sintezuojant tikroviškai skambančią kalbą ir įvairius akinančius vaizdus. Jie gali būti labai naudingi kuriant animuotą vaizdo žaidimų grafiką ir efektyviau suglaudinant vaizdo įrašus.

Į popierius (PDF), pateiktoje būsimoje konferencijoje, „Nvidia“ mokslininkai teigia, kad sukūrė geresnį GAN, pradėdami dirbti su mažos raiškos vaizdais ir palaipsniui didindami vaizdo skiriamąją gebą bei dalyvaujančių tinklų dydį. Jie pateikė savo GAN įžymybių veidų duomenų rinkinį ir sukūrė labai tikroviškai atrodančius veidus (galite peržiūrėti tyrimo vaizdo įrašą čia ).

Tačiau reikia atkreipti dėmesį į tai, kad kai kuriuose vaizduose yra keistų artefaktų ir ypatybių, pvz., trūksta antakių ar netinkamoje vietoje dantys – tai nėra būtent tokie dalykai, kurie leistų jums pasirodyti realybės televizijoje. Tai rodo, kad net jei mašininis mokymasis gali sukurti nuostabią vizualinę apgaulę, jam trūksta gilesnio intelekto, reikalingo realaus pasaulio įprasminimui.