Generative adversarial network
Sztuczna inteligencja doskonale wykrywa podobieństwa jednak brakuje jej wyobraźni, potrzebnej do samodzielnego tworzenia. Oznacza to, że takie algorytmy z łatwością wyodrębniają obrazy, na których np. znajduje się rowerzysta, jednak same nie potrafią takiego obrazu stworzyć. Ma się to zmienić za sprawą stworzonej przez Iana Goodfellow’a koncepcji, znanej jako generative adversarial network (GAN). Twierdzi ona, że SI (sztuczna inteligencja) po raz pierwszy zyskała swoistą wyobraźnię. Jak to możliwe?
Sztuczna inteligencja z wyobraźnią
W dużym uproszeniu GAN polega na rywalizacji dwóch sieci neuronowych w grze przypominającej kotka i myszkę. Obie sieci uczą się na podstawie tej samej bazy danych. Jedna z sieci przyjmuje rolę generatora i na podstawie widzianych wcześniej obrazów tworzy podobne. Druga, zwana dyskryminatorem, sprawdza, czy wygenerowany obraz jest wygenerowaną przez maszynę wadliwą kopią. W ten sposób maszyna odrzuci grafikę przykładowego rowerzysty posiadającego dodatkową kończynę lub oczy z tyłu głowy. Z czasem komputer uzbrojony w GAN staje się tak dobry w tworzeniu obrazów, jak algorytmy uczenia maszynowego w ich odróżnianiu. W testach okazało się, że technologia doskonale radzi sobie z naśladowaniem ludzkiej mowy, jak również z tworzeniem fotorealistycznych obrazów.
Warto wspomnieć, że to odkrycie doprowadziło do tego, że Nvidia wykorzystując GAN, zleciła sztucznej inteligencji, której przedstawiono mnóstwo zdjęć celebrytów, stworzenie własnej gwiazdy popkultury. Wcześniej było to możliwe, gdy sztucznej inteligencji przedstawiono setki tysięcy zdjęć. GAN umożliwiło wykonanie takiego polecenia o wiele szybciej.
Zagrożenia w wykorzystaniu GAN
GAN poza wieloma korzyściami niesie za sobą również zagrożenia. Sztuczną inteligencję można też wykorzystać do ataków hakerskich, a fałszowanie np. zdjęć było możliwe od dawna, a teraz będzie jeszcze łatwiejsze. GAN nie jest winny powstawania fake newsów, choć zdaniem ekspertów, pogorszył sprawę, bo ułatwił takie działanie. Twórca GAN
W obronie przed zarzutami, podał najlepsze, nietechniczne rozwiązanie, które pozwoli ochronić nas przed wpływem fake newsów. Jego zdaniem wystarczy, że będziemy mniej ufni wobec tego co widzimy i o czym czytamy. Proste, prawda?
Ian Goodfellow, który nie uważa się za gwiazdę branży AI, przyznaje, że technologii GAN brakuje jeszcze wielu rzeczy. Wspomina, że istnieje “wiele dziedzin, które potrzebują sztucznej inteligencji do rozwiązania swoich problemów”. Nie chce jednak skupiać się na tworzeniu obrazów, ale na wykorzystaniu jej wyobraźni np. w medycynie, czy branży gamingowej.