Еще в 80-х годах ученый в области искусственного интеллекта Ганс Моравец заявил: парадокс: то, что легко для людей, трудно для машин.
Он говорил о зрительном и слуховом понимании, и легко представить, насколько правильно он рассматривал машины того времени.
С тех пор многое изменилось. Сегодня системы искусственного интеллекта гораздо лучше способны понимать все, что они видят или слышат. И это лишь два из многих параметров, по которым искусственный интеллект завоевывает позиции среди людей.
Когда мы думаем об ИИ, нам всегда кажется, что это чистая автоматизация. Это совсем не так. Во-первых, думаете ли вы, что ИИ не сможет заменить фотографов и художников-портретистов? Ошибка. Ему больше даже не нужна настоящая модель, чтобы фотографировать.
Сегодня искусственный интеллект способен «воображать», то есть изображать вещи, ранее не существовавшие в реальности.
В этом видео показаны результаты, полученные ИИ, который научился генерировать фотографии людей, которых не существует. С точки зрения качества, только несколько художников в мире способны изобрести лица с фотографической точностью.
ГАН, секрет искусственного интеллекта
Способность «воображать» — одна из характеристик, предоставляемых Противоположная Генеративная Сеть (GAN на английском языке), один из наиболее изученных методов в области ИИ. GAN частично основаны на нейробиологических исследованиях.
На практике GAN ставит два объекта в «конкуренцию», которые учатся друг у друга: один учится генерировать фейки, другой учится их распознавать.
Чем больше улучшается способность распознавать подделку, тем лучше улучшается созданная подделка (которая исправляет дефекты предыдущих). Это огромный механизм обучения, открытый нейробиологами и заложенный в человеческий мозг, который называется актер-критик модель.
Воображение больше не будет привилегией только человеческого разума: как мы можем использовать эту способность, приобретенную искусственным интеллектом?
Вот эссе о том, что происходит благодаря GAN в лабораториях по всему миру.
Преврати ночь в день
Практические последствия воображения? Умение представить предмет по-другому или перевести одно представление в другое. Например этот ИИ представьте, как может выглядеть рисунок фотографии или цветная версия черно-белой фотографии.
Применение этой способности может помочь нам увидеть мир по-другому или заглянуть за пределы того, что нам кажется видимым. Сделайте фотографию, сделанную ночью, и превратите ее в дневную фотографию.
Потрясающее качество, которое поможет самостоятельному вождению автомобилей, позволяя им точно двигаться даже в темноте, в тумане или в других неблагоприятных условиях.
Это события, которые видят (увы, как это часто бывает) военный сектор в качестве движущей силы, причем уже разработаны первые решения Приборы ночного видения с помощью AI.
Установить фигуру человека, глядя на него одетым
Когда что-то даже не видно, GAN «воображают» (и визуально представляют) разумные и все более точные реконструкции. Давайте возьмем случай искусственного интеллекта под названием Бодинет, в состоянии построить телосложение человека на основе одетой фотографии его.
Очень полезная способность, например, создавать индивидуальные костюмы без ручных измерений или сканеров тела.
Видеть сквозь стены
Другой ИИ может буквально найти и «увидеть» кого-то, даже если он находится за стеной. Используя метод, аналогичный методу летучих мышей, этот искусственный интеллект интерпретирует сигнал (в данном случае Wi-Fi), излучаемый устройством, которое отражается от объектов.
Откройте для себя вирусы и антивирус, или болезнь и лекарство
Возможности воображения ИИ не ограничиваются созданием изображений или их преобразованием. Воображение — это инструмент, который помогает нам открывать что-то новое. Даже искусственный интеллект 3D не является исключением в таких областях, как кибербезопасность или разработка лекарств.
Современные инструменты кибербезопасности включают искусственный интеллект, который может обнаруживать угрозы тысячами способов. Исследователи разработали GAN, которая учится генерировать фрагменты вредоносного кода, способные взламывать антивирусы. Это может показаться пугающим, но хорошая новость заключается в том, что GAN одновременно улучшает свою способность распознавать все более сложные вирусы. Это тем более ценно, когда «вирус» не является компьютерным, и научиться бороться с ним означает разработку или поиск все более эффективных лекарств.
Что все это принесет нам?
Четвертая промышленная революция связана не с автоматизацией, а с сотрудничеством и симбиозом между людьми и машинами. ГАН являются поворотным моментом в развитии искусственного интеллекта и помогут нам придать нашим умственным способностям настоящие сверхспособности.
Даже если воображение не всегда является творчеством, оно все равно остается инструментом, позволяющим нам открывать что-то новое: найдется ли когда-нибудь среди них что-то, что позволит машинам превзойти нас в творчестве?
