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  • 一起来捉妖辅助: 人工智能是如何幫助我們理解世界——或者根本誤解它的

  • 作者: 奇葩一個木林森 責任編輯:kasa11 來源: 一起来捉妖地域问题 2017-12-14 10:38:54
  • 一起来捉妖地域问题 www.cakcl.icu   美國人已經開始學著不去相信他們在電視上看到的東西,但是人工智能的新發展可能會讓他們更擔心。目前,對圖像進行數字化處理是很有可能的,但耗時、昂貴且往往效率低下。然而,全新的人工智能系統可以利用先進的神經網絡“將”普通情況轉化為不同尋常的環境,近乎瞬間產生一條“假”視頻。一條有家貓的街道突然被美洲獅包圍。夏威夷街頭到處都是雪。你的臉在別人的身體上,在你從未去過的地方做你可能永遠不會做的事情?! ≌庵旨際跽諞躍說乃俁確⒄?,因為神經網絡學會了在沒有看到它們的情況下想象事物。

      英偉達是一家以未來總部為基地的價值數十億美元的科技公司,總部位于加州圣克拉拉。該公司是人工智能和機器學習的市場領導者。今年10月,該公司因其面部生成技術而成為新聞頭條,在這一技術中,一小部分名人被拼接在一起,創造出令人信服的新面孔。鼻子可能會讓你想起伊娃·朗格利亞(Eva Longoria)或一組特別的眉毛,但每一張臉都是獨一無二的。不可思議的山谷無處可尋。最近,類似的技術也被用來制作色情作品,將人們的臉移植到不同的人身上。

      另一個全新的框架讓機器想象在不同天氣條件下的陽光街道,包括雪、雨或風。夏日街景變成了冬日仙境;黑暗之夜馬上就會被照亮。同樣的框架可以將一種狗轉化為另一種(更有趣的應用),或者把家養貓變成美洲豹和美洲獅。這個圖像翻譯使用了一種稱為生成對抗性網絡的算法,即GAN。兩種神經網絡一起工作,另一種神經網絡協同工作,使用可用的數據生成圖像或視頻,另一種則告訴它是否有好處。通常情況下,神經網絡需要提前看到一個范例,比如街道上的一對圖片,一個是雪上的,另一個不是。這些甘人是第一個可以想象雪在街上的人,即使以前沒有見過。

      這一令人興奮的技術有明顯的應用。該網絡的研究人員之一劉明宇(音譯)說,在自動駕駛汽車方面,這一點尤其重要。例如,加州很少下雨,但我們希望我們的自動駕駛汽車在下雨時能正常運轉。我們可以用我們的方法將陽光明媚的加州駕駛序列轉化為下雨的汽車,來訓練我們的自動駕駛汽車。但是,能夠以這樣的速度制作“虛假圖像”,而且數據如此之少,就可以提供一系列令人擔憂的錯誤應用,尤其是在新聞方面。不難想象,在像颶風或森林火災這樣的自然災害發生后,類似的技術可以被用來淡化氣候變化或破壞,或者誤導人們遠離救援和清理工作。

      機器似乎還不善于生成足以欺騙我們的圖像。然而,隨著它的改善,可怕的后果迅速浮現在腦海中。“公民記者”提供給我們的明顯的真實感可能很快就會被扭轉,因為圖片和視頻顯示的是從未發生過或者根本不存在的東西。當被阿特拉斯·蒙杜拉問到關于技術的更惡毒的誤用,以及他們是如何被阻止的時候,劉強東拒絕發表評論。

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      該領域的一些科學家正在積極地利用這些進步。麻省理工學院媒體實驗室最近向聯合國兒童基金會(Unicef)展示了它的新項目,深表同情。這使用了一種深度學習的方法,叫做神經風格轉移,來產生圖像,將破壞的場景強加給世界各地的社區。突然,敘利亞的混亂和流離失所就在你的街區。希望該項目能幫助人們人士國際沖突的概念,以一種可能目前還不存在的方式,讓人們了解自然和人類災難。

      研究人員Pinar Yanardag說:“除了敘利亞?;?,我們還對地震和野火等不同類型的災害進行了試驗,并取得了可喜的成果。”他們目前正在要求人們投票決定哪些圖像能激發更多的同理心,因此未來的人工智能將能夠識別出同理心的圖像。“這個算法可以被慈善機構使用,幫助他們將圖片加入到他們的活動中,從而有更好的機會增加捐款!”另一名成員Iyad Rahwan說。

      但團隊成員曼努埃爾·西布萊恩(Manuel Cebrian)說,這種技術也有可能被濫用,即使它的重點是產生積極影響。不過,可能還有另一個應用程序——事實核查。他說:“我們相信,我們正在開發的技術有可能被用來從人工生成的照片中分辨出真實的照片。”“同樣的技術可以用來過濾那些惡性元素試圖在互聯網上傳播的合成圖像。”

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