Perché questa persona è entrata nella mia vita???
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A colpo d'occhio, le immagini presenti sul sito web This Person Does Exist potrebbero sembrare ritratti di scuole superiori casuali o headshots di LinkedIn vagamente sconsigliabili. Ma ogni singola foto sul sito è stata creata utilizzando un particolare tipo di algoritmo di intelligenza artificiale chiamato generative adversarial networks (GAN).
Ogni volta che il sito viene aggiornato, appare una realtà incredibilmente realistica - ma totalmente falsa - del volto di una persona. L'ingegnere informatico dell'ex-Uber Phillip Wang ha creato la pagina per dimostrare di cosa sono capaci le GAN, e poi lo ha pubblicato sul gruppo pubblico di Facebook "Intelligenza artificiale e apprendimento profondo" martedì.
Vedi anche: Questo personaggio non esiste, spiega perché ha creato il sito
Il codice sottostante che lo ha reso possibile, intitolato StyleGAN, è stato scritto da Nvidia e inserito in un documento che deve ancora essere sottoposto a peer-review. Questo esatto tipo di rete neurale ha il potenziale per rivoluzionare la tecnologia di videogiochi e di modellazione 3D, ma, come con qualsiasi tipo di tecnologia, potrebbe anche essere usato per scopi più sinistri. Deepfakes, o immagini generate al computer sovrapposte a immagini o video esistenti, possono essere utilizzati per spingere narrative di finte notizie o altre bufale. Questo è esattamente il motivo per cui Wang ha scelto di creare il sito ipnotico ma anche agghiacciante.
"Ho deciso di scavare nelle mie tasche e sensibilizzare l'opinione pubblica su questa tecnologia", ha scritto nel suo post. "I volti sono più importanti per la nostra cognizione, quindi ho deciso di mettere quel modello pre-addestrato specifico. Ogni volta che si aggiorna il sito, la rete genererà una nuova immagine facciale da zero da un vettore di 512 dimensioni."
Come funzionano le GAN?
Il concetto di GAN è stato introdotto per la prima volta nel 2014 dallo stimato scienziato informatico Ian Goodfellow, e da allora, Nvidia è stata all'avanguardia della tecnologia. Tero Karras, uno dei principali ricercatori della società, ha condotto diversi studi sui GAN.
Al loro interno, i GAN sono costituiti da due reti: il generatore e il discriminatore. Questi programmi per computer competono uno contro l'altro milioni su milioni di volte per affinare le loro capacità di generare immagini fino a quando non sono abbastanza buoni da creare le immagini a pieno titolo.
I ricercatori non sono stati in grado di creare immagini 1024x1024 di alta qualità con questo metodo fino a non molto tempo fa - alla fine del 2017 - quando Nvidia ha decifrato il codice utilizzando una tecnica descritta nel suo famoso documento ProGAN. StyleGAN si basa su questo concetto dando ai ricercatori un maggiore controllo su specifiche caratteristiche visive.
Perché Nvidia è così bravo in GAN?
La prima linea di business di Nvidia è la progettazione e la vendita di unità di elaborazione grafica (GPU o schede grafiche.) Le GPU sono i motori per l'apprendimento automatico utilizzati per addestrare algoritmi, come StyleGAN, per ore e ore. massicce file e colonne di numeri, che è una specie di ciò che sta accadendo sotto il cofano quando l'IA viene addestrata.
L'azienda ha il vantaggio di avere accesso alle sue GPU più all'avanguardia, offrendo ai suoi ricercatori l'ulteriore vantaggio delle risorse più all'avanguardia per la formazione delle reti neurali.
Il futuro dei GAN
Nvidia, Facebook, Google e molte altre aziende tecnologiche hanno squadroni di ricercatori che sviluppano versioni di questo A.I. tecnica. L'obiettivo finale è quello di usarlo per generare mondi virtuali completamente sviluppati, potenzialmente in VR, usando metodi automatici invece di hard coding. Ma nel frattempo, i GAN vengono già utilizzati per sviluppare il mercato in erba per gli influencer virtuali dei social media.
Una miriade di personaggi generati al computer che pubblicizzano marchi di moda e aziende lifestyle hanno già accumulato milioni di follower su Internet. Le società di venture capital hanno investito milioni nel concetto e le GAN potrebbero servire a rendere questi modelli 3D più realistici con meno manodopera.
Fino ad allora, sarete in grado di trovarci periodicamente rinfrescando questa persona che non esiste, guardando con oblio negli occhi delle sue false facce fuorvianti. È un esempio eccitante, ma agghiacciante, di quanto realistici siano i mondi falsi del futuro.
'Questa persona non esiste' ha dato vita a una serie di copioni alimentati da A.I.
La settimana scorsa, Internet era in soggezione del sito Web artificiale che utilizza questa intelligenza, in grado di generare ritratti realistici di persone completamente inventate. Il sito è stato creato dal trentatreenne ingegnere informatico Phillip Wang, che racconta a Inverse che il sito è stato visitato 4 milioni di volte.
Il creatore "Questa persona non esiste" rivela la raccapricciante storia di origine del suo sito
Philip Wang è il trentatreenne ingegnere informatico responsabile della creazione del sito web alimentato da intelligenza artificiale This Person Does Exist che recentemente è diventato virale. Ogni volta che la pagina viene aggiornata utilizza un algoritmo noto come una rete generativa avversaria (GAN) codificata da Nvidia per rendere iper-realistica ...
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