Лице назаем?
С напредването на изкуствения разсъдък става все по-трудно да се разбере къде е границата сред действителност и фалшификат. Ако предходната година опасения предизвикваше технологията deepfake, то в този момент излиза на напред във времето нов феномен - fake face, т.е. основаването на облици на несъществуващи хора, безусловно по нищо неразличими от действителните облици. Според специалисти тази технология към този момент се употребява интензивно за политическа агитация.
В началото на октомври изследователската компания Graphika разгласява отчет, описващ в детайли намесата на Русия в американските избори. Вниманието на експертите бе привлечено от новинарския уебсайт, чиято целева публика е трябвало да бъдат ултрадесните поданици на Съединени американски щати. А организация Ройтерс откри връзка сред този уебсайт и друго " младо " издание, PeaceData, прицелено в американската интелигенция.
Не е толкоз мъчно да се схване, че това са " приятелски " уеб сайтове, даже и да не разбирате непреводимите каламбури и в двете имена. И двамата настройват публиката против Джо Байдън; и двамата настояват, че са нови издания, основани в Европа; в англоезичните текстове и на двамата постоянно се откриват неточности, присъщи на рускоговорящите; и двамата търсят фрийлансъри, които да основават наличие.
Но най-фрапиращото е, че и двете " медии " употребяват изображения на несъществуващи хора в карето за показване на публицистичния си екип. Настоящото равнище на развиване на невронните мрежи разрешава да се основават облици на хора, които съвсем не се разграничават от действителните изображения. Фалшивите изображения се основават благодарение на технология на генеративно- спортна мрежа (GAN). Това е логаритъм за машинно образование, построен върху опълчването на две невронни мрежи: едната от тях генерира проби, а другата се пробва да отдели верните проби от неверните. Безкрайно доста образци по какъв начин работи този модел могат да бъдат прегледани на уеб страницата, където се генерира нова фотография от невронната мрежа StyleGAN2 всякога, когато потребителят обновява страницата. „ Най-новите GAN модели, като известния StyleGAN2 на Nvidia, към този момент могат да се употребяват за основаване на извънредно реалистични изображения на човешки лица до най-фините елементи, като кожа и коса “, сподели Сиви Лиу, професор по компютърни науки в Университета на Олбани, Ню Йорк. Разграничаването на компютърно генерираните хора на тези фотоси от същинските е в действителност съвсем невероятно. Според специалисти единствените слаби места на невронните мрежи са фонът и позицията на очите. При фона, намесата на Изкуствения разсъдък съвсем постоянно издават размазани линии, сенки, цветове или пък нормални предмети, които от време на време получават странни форми. Що се отнася до очите, те са ситуирани на съвсем едно и също място на всяка фотография. Но, както споделят специалистите, невронните мрежи скоро ще се научат да отстраняват тези дефекти. И тогава ще бъде доста мъчно да разберете с кого тъкмо си имате работа в Интернет - с същински човек или с артикул на високоинтелигентен логаритъм.
В началото на октомври изследователската компания Graphika разгласява отчет, описващ в детайли намесата на Русия в американските избори. Вниманието на експертите бе привлечено от новинарския уебсайт, чиято целева публика е трябвало да бъдат ултрадесните поданици на Съединени американски щати. А организация Ройтерс откри връзка сред този уебсайт и друго " младо " издание, PeaceData, прицелено в американската интелигенция.
Не е толкоз мъчно да се схване, че това са " приятелски " уеб сайтове, даже и да не разбирате непреводимите каламбури и в двете имена. И двамата настройват публиката против Джо Байдън; и двамата настояват, че са нови издания, основани в Европа; в англоезичните текстове и на двамата постоянно се откриват неточности, присъщи на рускоговорящите; и двамата търсят фрийлансъри, които да основават наличие.
Но най-фрапиращото е, че и двете " медии " употребяват изображения на несъществуващи хора в карето за показване на публицистичния си екип. Настоящото равнище на развиване на невронните мрежи разрешава да се основават облици на хора, които съвсем не се разграничават от действителните изображения. Фалшивите изображения се основават благодарение на технология на генеративно- спортна мрежа (GAN). Това е логаритъм за машинно образование, построен върху опълчването на две невронни мрежи: едната от тях генерира проби, а другата се пробва да отдели верните проби от неверните. Безкрайно доста образци по какъв начин работи този модел могат да бъдат прегледани на уеб страницата, където се генерира нова фотография от невронната мрежа StyleGAN2 всякога, когато потребителят обновява страницата. „ Най-новите GAN модели, като известния StyleGAN2 на Nvidia, към този момент могат да се употребяват за основаване на извънредно реалистични изображения на човешки лица до най-фините елементи, като кожа и коса “, сподели Сиви Лиу, професор по компютърни науки в Университета на Олбани, Ню Йорк. Разграничаването на компютърно генерираните хора на тези фотоси от същинските е в действителност съвсем невероятно. Според специалисти единствените слаби места на невронните мрежи са фонът и позицията на очите. При фона, намесата на Изкуствения разсъдък съвсем постоянно издават размазани линии, сенки, цветове или пък нормални предмети, които от време на време получават странни форми. Що се отнася до очите, те са ситуирани на съвсем едно и също място на всяка фотография. Но, както споделят специалистите, невронните мрежи скоро ще се научат да отстраняват тези дефекти. И тогава ще бъде доста мъчно да разберете с кого тъкмо си имате работа в Интернет - с същински човек или с артикул на високоинтелигентен логаритъм.
Източник: manager.bg
КОМЕНТАРИ