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Queste facce false incredibilmente realistiche mostrano come gli algoritmi ora possono pasticciare con noi
I volti sopra non sembrano particolarmente notevoli. Potrebbero essere facilmente presi, ad esempio, da Facebook o LinkedIn. In realtà, sono stati inventati da un nuovo tipo di algoritmo di intelligenza artificiale.
I ricercatori di Nvidia hanno pubblicato i dettagli del metodo per produrre facce false completamente immaginarie con un realismo sbalorditivo, quasi inquietante (ecco la carta ).
I ricercatori, Tero Karras, Samuli Laine e Timo Aila, hanno escogitato un nuovo modo di costruire una rete contraddittoria generativa, o GAN.
I GAN utilizzano due reti neurali in duello per addestrare un computer ad apprendere la natura di un set di dati abbastanza bene da generare falsi convincenti. Quando applicato alle immagini, questo fornisce un modo per generare falsi spesso altamente realistici. Gli stessi ricercatori di Nvidia hanno precedentemente utilizzato la tecnica per creare celebrità artificiali (leggi il nostro profilo dell'inventore dei GAN, Ian Goodfellow).
Nvidia produce i chip per computer cruciali per l'intelligenza artificiale, ma l'azienda impiega anche un esercito di ingegneri del software per sviluppare strumenti utili e sperimentare nuovi modi di utilizzare il suo hardware.
I volti falsi delle celebrità di Nvidia (nelle prime due righe) e i suoi nuovi volti falsi più realistici di seguito. Nvidia
Le immagini sottostanti mostrano quanto sia migliorato il nuovo lavoro.
Nel lavoro più recente, i ricercatori hanno preso ispirazione da una tecnica nota come trasferimento di stile per costruire il loro GAN in un modo fondamentalmente diverso. Ciò ha consentito al loro algoritmo di identificare diversi elementi di un volto, che i ricercatori potrebbero quindi controllare.
A video prodotto dai ricercatori mostra come l'approccio può essere utilizzato anche per giocare e remixare elementi diversi, come età, razza, sesso o persino lentiggini.
Sembra sicuramente un altro grande salto di qualità per i GAN, dice Mario Klingemann , un artista e programmatore che usa i GAN nel suo lavoro. Sembra anche essere sorprendentemente controllabile, a differenza dei GAN finora in cui devi capire sperimentalmente come guidare i risultati in una certa direzione (come far sorridere un viso o invecchiarlo).
Klingemann dice di essere ansioso di mettere le mani sul codice e di sperimentarlo per scopi artistici. Sono molto interessato a scoprire come fare in modo che quel modello faccia cose 'sbagliate', dice.
È probabile che i GAN cambino il modo in cui vengono generati videogiochi ed effetti speciali. L'approccio potrebbe evocare trame o personaggi realistici su richiesta. Nvidia ha recentemente mostrato un progetto che utilizza GAN per sintetizzare l'aspetto degli oggetti in una scena in tempo reale all'interno di un gioco di guida.
Anche Adobe ha un progetto che utilizza GAN per migliorare il realismo delle immagini dopo che sono state manipolate, rimuovendo gli artefatti che possono essere facilmente introdotti. I GAN possono essere utilizzati anche per rendere più nitide immagini o video degradati.
Ma il lavoro è anche un esempio lampante di come i progressi nell'apprendimento automatico stiano portando a ogni sorta di nuove possibilità di falsificazione. Abbiamo scritto della possibilità che il video fake possa danneggiare il discorso politico in un numero speciale dedicato alla politica all'inizio di quest'anno (vedi di nuovo Fake America great).