Ова особа не постоји је најбоља једнократна веб страница 2019. године

На први поглед, слике приказане на сајту Ова особа не постоји може изгледати као случајни портрети средњих школа или непрепознатљиви ЛинкедИн хеадсхотови. Али свака поједина фотографија на сајту је створена коришћењем посебног типа алгоритма вештачке интелигенције званих генеративне контрадикторне мреже (ГАН).

Сваки пут када се сајт освежи, појављује се шокантно реалистична - али потпуно лажна - слика лица. Бивши софтверски инжењер Пхиллип Ванг креирао је страницу како би демонстрирао за шта су ГАН-ови способни, а затим ју је у уторак објавио у јавној Фацебоок групи "Артифициал Интеллигенце & Дееп Леарнинг".

Види такође: Ова особа не постоји створитељ објашњава зашто је направио ову страницу

Основни код који је ово омогућио, под називом СтилеГАН, написао је Нвидиа и представљен у раду који још није објављен. Овај тачан тип неуронске мреже има потенцијал да револуционира технологију видео игара и 3Д моделирања, али, као и готово свака технологија, може се користити и за више злокобне сврхе. Деепфакес, или компјутерски генерисане слике, постављене на постојеће слике или видео записе, могу се користити за гурање лажних прича о новостима или других варки. Управо зато је Ванг одлучио да створи очаравајућу, али и хладну веб страницу.

"Одлучио сам да се упишем у своје џепове и подигнем јавну свијест о овој технологији", написао је на свом мјесту. "Лица су најзначајнија за нашу спознају, па сам одлучио да ставим тај специфични модел. Сваки пут када освежите сајт, мрежа ће генерисати нову слику лица од нуле из 512 димензионалног вектора. ”

Како функционишу ГАН-ови?

Концепт ГАН-ова је први пут представљен 2014. године од стране угледног информатичара Иана Гоодфеллова, и од тада је Нвидиа на челу технологије. Теро Каррас, главни истраживач компаније, водио је више ГАН студија.

У својој основи, ГАН-ови се састоје од две мреже: генератора и дискриминатора. Ови компјутерски програми се међусобно надмећу милионима милиона пута да би побољшали вештину генерисања имиџа док не буду довољно добри да створе пуноправне слике.

Истраживачи нису били у могућности да креирају висококвалитетне, 1024к1024 слике користећи овај метод све до недавно - крајем 2017. - када је Нвидиа разбила код користећи технику описану у његовом чувеном ПроГАН папиру. СтилеГАН се ослања на овај концепт тако што истраживачима даје већу контролу над специфичним визуелним значајкама.

Зашто је Нвидиа тако добра у ГАН-овима?

Нвидијина прва линија пословања је дизајнирање и продаја графичких процесних јединица (ГПУ-ова или графичких картица. ГПУ-ови су мотори за стројно учење који се користе за тренирање алгоритама, као што је СтилеГАНс, сатима на крају. масивни редови и колоне бројева, што је врста онога што се догађа испод хаубе када се АИ обучава.

Компанија има предност што има приступ својим најсавременијим ГПУ-овима, дајући својим истраживачима додатну предност од најсавременијих ресурса за обуку неуронских мрежа.

Будућност ГАН-ова

Нвидиа, Фацебоок, Гоогле и многе друге технолошке компаније имају ескадроне истраживача који развијају верзије овог А.И. техника. Крајњи циљ је да се користи за генерисање потпуно разрађених виртуелних светова, потенцијално у ВР, користећи аутоматизоване методе уместо тврдог кодирања. Али у међувремену, ГАН-ови се већ користе за развој тржишта за виртуелне утицајне друштвене медије.

Безброј компјутерски генерисаних ликова који рекламирају модне марке и компаније за животни стил већ су прикупили милионе сљедбеника преко интернета. Фирме ризичног капитала уложиле су милионе у концепт, а ГАН-ови би могли послужити да се ови 3Д модели учине реалнијим уз мање рада.

До тада ћете бити у стању да нас периодично освежавате. Ова особа не постоји, зурећи са заборавом у очима својих лажних лица. То је узбудљив, али узнемирујући пример колико је реално да лажни светови будућности постану.