أمس، "معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تقنية مراجعة"، نشرت في 2018 أعلى التقنيات عشرة اختراق "الشبكة العصبية المواجهة" أو "شبكة يولد المواجهة" باعتبارها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اختراق لافت القائمة. هذا التقييم من العالم الرائدة في مجال إدارة المجلة افتتاحية التكنولوجيا لهذه التكنولوجيا الثورية تعطى من قبل: هذا القدرة على جلب الجهاز إلى الخيال مماثل، وبالتالي قد جعلها أقل اعتمادا على البشر، ولكن أيضا وضعها إلى القدرات الرقمية أداة الغش مذهلة.
في الواقع، هذه هي قصة عالم الشباب: هذا العام، 33 عالما الشباب إيان غودفلوو من خلال في السنوات القليلة الماضية بحيث تقوم الشبكة العصبية لإنشاء الشهم المتبادلة أداة AI قوية. الآن، أنت وأنا، وقال انه يحتاج لمواجهة عواقب هذا الاختراع.
في عام 2014 ليلة للاحتفال بنجاح تخرج طلاب الدراسات العليا، وجاء إيان غودفلوو وأصدقائه قليلا إلى مونتريال، كندا، مشغول جدا شعبية ليه 3 Brasseurs بار. فقط عندما يكون الجميع Gongchoujiaocuo، وأصدقائه سأل فجأة عليه لتسليم مشكلة واجهتها في مشروع: كيفية وضع برنامج يمكن أن تخلق صورة لنفسك.
في ذلك الوقت، بدأ الباحثون في استخدام الشبكات العصبية في محاولة لخلق صور واقعية. ومع ذلك، فإن نوعية هذه الصور التي تم إنشاؤها من قبل جهاز الكمبيوتر في كثير من الأحيان منخفضة جدا، مثل الصور الفوتوغرافية الوجه، وإلا سوف تكون غامضة للغاية، وإلا سيكون هناك أقل في أذن واحدة على هذا الخطأ. أصدقاء غودفلوو كانت تخطط ل، أولا وقبل كل عناصر مختلفة من الصورة التحليل الإحصائي معقدة وثم لتدريب الشبكة العصبية مع النتائج، والسماح لها تعلم كيفية إنشاء صورة واقعية. وبسبب هذه القدرة الحاسوبية الهائلة سوف يتطلب، غودفلوو بقعة قال لهم مباشرة هذا غير ممكن.
خريطة | إيان غودفلوو
ولكن العلماء يعتقدون دعه يشرب لا أستطيع التوقف عن التفكير في هذه المعضلة. وقال انه تلقى فجأة مصدر إلهام: إذا المزيد من البيانات لا يمكن أن تجعل الشبكة العصبية لمعرفة كيفية إنشاء صورة واقعية، ثم اثنين الشبكات العصبية لمواجهة المتبادلة الممكنة؟ في هذا الصدد، وأصدقائه ويقول متشككا، لكنه قرر في تلك الليلة في العودة إلى ديارهم في محاولة اليدين. تحمل له النوم صديقة، مبرمجة Goodfellw مباشرة في التنفس في الصباح الباكر، لرأيه، "متنافسين الشبكات العصبية" لخلق بها. وهذا النظام عندما كان أول اختبار ناجح.
اليوم، ومنذ أربع سنوات انه اخترع ما يسمى تقنية يلة GAN أن الخصومة شبكة الجيل (المولدة الخصومة الشبكة) . في غضون أربع سنوات فقط، فقد وجهت التكنولوجيا في مجال تعلم الآلة لها تأثير كبير، بل هو أيضا مخترع في مجال AI أصبح الجيل الجديد من "العراب".
في السنوات التي سبقت ظهور GAN، والبحث من قبل الموظفين الميدانيين منظمة العفو الدولية التعلم العميق (ديب التعلم) حقق اختراقا مذهلا. طالما أنك توفر عدد كاف من الصور إلى عمق نظام التعلم التي يمكن أن نتعلم كيف نميز "على وشك المشاة عبور الطريق" هذا الاعتراف الصورة. ومن خلال عمق التعلم، والمركبات الذاتية والحوار القائم على التكنولوجيا مثل مساعد الظاهري اليكسا وسيري يمكن أن تصبح حقيقة واقعة.
ومع ذلك، في حين نظم منظمة العفو الدولية على أساس سائل التعلم عميقة قد تعلم كيفية التعرف الأشياء، ولكنها جيدة جدا في خلق الأشياء. الهدف GAN هو جعل الجهاز قدرة مماثلة إلى الخيال البشري.
إذا كان لنا أن تحقيق هذا، ونحن لا يسمح الجهاز لمعرفة كيفية رسم أو الإنشاء، يمكننا أيضا أن يقلل من الحاجة إلى توجيهات الجهاز البشري. بعد كل شيء، لأنظمة منظمة العفو الدولية، ومعرفة العالم من أجل أن تعمل الطريقة التي يجب أن تقدم من قبل البشرية جمعاء: المطورين بحاجة إلى معرفة نظام AI دخلت ما هي البيانات بالضبط مثل الصورة في المليون، وهو المشاة عبور الطريق وما هو ليس كذلك. وهذا لا يتطلب فقط الكثير من العمل والتكلفة، كما أنه يحد من القدرة على التعامل مع نظام AI من محتوى التدريب. بواسطة GAN، فإن مستقبل أنظمة منظمة العفو الدولية أن يكون أكثر مهارة في استخدام البيانات الخام من دون الكثير من تجهيز لتدريبهم، وحيثما كان ذلك ممكنا فإن الحاجة للتوجيه خارجي تكون قادرة على تعلم لاحتياجاتها الخاصة.
وهذا يعني أن التكنولوجيا AI جهدنا ل"تعلم غير مراقب" اتجاه خطوة رئيسية، تبسيط كبير وتسريع شعبية المنتجات AI. على سبيل المثال، واحدة أبدا سافر بعد كيلومتر واحد في المرآب سوف تكون قادرة على تعلم كيفية التعامل مع حالات مختلفة من المركبات الذاتية، أو لم تكن أبدا إلى مخزن، ومستودع سوف تكون قادرة على تعلم كل العقبات في المصنع الروبوت في التخزين .
الخيال والتأمل هو غريزة إنسانية واحدة. عندما ينظر المؤرخون إلى مستقبل العلوم والتكنولوجيا، فمن المرجح أن ينظر إليه باعتباره خطوة كبيرة نحو GAN لديها الوعي الطبقي للآلة. ودعا كبير العلماء الفيسبوك ليان ليكون منظمة العفو الدولية لGAN " على مدى السنوات ال 20 الماضية، وعمق مجال الدراسة أروع فكرة ". وبالإضافة إلى ذلك الماشية الكبيرة AI، قال بايدو كبير العلماء السابق أندرو نغ التي تمثل" وتقدم جوهري كبير "إن GAN مستوحاة المتزايد مجتمع عالمي من الباحثين.
GAN الأب II: AI نادي القتال
اليوم، غودفلوو ديه هو عالم أبحاث فريق Google الدماغ. عندما ذهبت مؤخرا إلى ماونتن فيو جوجل، مقر ولاية كاليفورنيا لإجراء مقابلة معه، نجما له له لا يزال مندهشا للغاية. كما مخترع هذه التقنية، وتستخدم الغالبية العظمى من وقته الآن ضد أولئك الذين يريدون لأغراض غير مشروعة.
الأكاذيب GAN ماجيك في المواجهة بين شبكتي العصبية. فإنه يحاكي المكائد بين وهمية من نفس الباب خبراء كام بو وسادة العملية. من نفس الباب، وذلك لأن البيانات تدريب مجموعة شبكتي العصبية المستخدمة للغرض نفسه. ودعا كل من الشبكة العصبية "شبكة الجيل" : وتتمثل مهمتها في محاولة لتجميع أكبر قدر من الانتاج واقعية، مثل صورة أو نص مكتوب بخط اليد. آخر يسمى "شبكة التمييز" : وتتمثل مهمتها في أن مقارنة مع الناتج من هذه الصور من مجموعة البيانات الأصلية، لتقرر ما هو حقيقي وما هو مزيف. وفقا لنتيجة التمييز، وتوليد شبكة الاصطناعية بضبط معالمها الصورة حتى الشبكة لا يميز الفرق بين الصواب والخطأ تحديد.
فلنأخذ على سبيل المثال في العام الماضي المعروفة، في تلك التجارب الميدانية، استخدم الباحثون NVIDIA صور نجوم لنظام GAN يتم تدريب، وتعلمت كيفية إنشاء صور النجوم الزائفة. وعلى الرغم من أن ليس كل صور تشانغ Shengcheng هي مثالية جدا، ولكن بعض يمكن في الواقع الحقيقي. وبالإضافة إلى ذلك، تتطلب مئات الآلاف من الصور وغيرها من أدوات التعلم آلة لتنفيذ التدريب هو مختلف، نظام GAN فقط مئات من الصور هو على دراية بما فيه الكفاية في هذا الفن.
خريطة | تدرب مع نظام صور GAN النجم الحقيقي أن تتخيل نفسك صور نجوم وهمية، ولكن الأهم من ذلك كله تبدو حقيقية جدا
ومع ذلك، هذه القدرة على "الخيال" لا تزال محدودة جدا. التقاط صورة مع الكثير من الكلاب المدربة من قبل GAN، على سبيل المثال، إذا كان لنا أن ندعه توليد الصور من الكلاب لديها أنماط مختلفة، قد تكون النتائج واقعية جدا.
ومع ذلك، فإنه لا يتصور حيوان جديد كليا، مثل القطط. جودة مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب، وسيكون له تأثير كبير على النتائج. وفي مثال آخر، لا بد من نظام GAN لتوليد صور من القط بدأت فجأة أن يبصق صورة القطة تحتوي على مجموعة متنوعة من الرسائل، غريبة جدا. بعد التحليل، وجد الباحثون أن هذا يرجع إلى النظام المستخدم في مجموعة التدريب البيانات التي تحتوي على القط الحزم وجه من الإنترنت، مما تسبب في أن يكون مخطئا لكلمة الإنجليزية هي أيضا جزء من القط.
خريطة | GAN جعل الوظيفة المثالية ليست سهلة، إذا كان هناك مشاكل، والنتيجة يمكن غريبة جدا
وفقا لجامعة واشنطن أستاذ للتعليم آلة بيدرو دومينغوس قال: أداء GAN ليست مستقرة. إذا كانت الشبكة التمييز هي سهلة جدا للغش، ثم إخراجه يولد من شأنه أن الشبكة لا تبدو واقعية جدا. والتكليف من هذين الشبكة العصبية العدائية ليست سهلة. وهذا ما يفسر أيضا لماذا في بعض الأحيان GAN سوف بصق أشياء غريبة، مثل الحيوانات مع اثنين من رؤساء.
بالطبع، هذا لا يجعل الباحثين التحدي بالإحباط. منذ غودفلوو وعدد من الباحثين الآخرين نشرت لأول مرة GAN ذات الصلة نتائج البحوث في عام 2014، لديها الآن مئات من الأوراق على GAN. عشاق التكنولوجيا GAN، حتى مؤسس مجموعة تسمى "GAN حديقة حيوان" موقع ويب الذي يهدف إلى تسجيل الإصدارات المختلفة من هذه التكنولوجيا.
يمكن تطبيقها على الفور هذه المهارة هو واضح، هو صناعة اللعبة وصناعة الأزياء هذه الصناعات تشمل عددا كبيرا من الصور، وتستخدم للإجابة مثل "تشغيل في المطر لعبة ذات طابع سيبدو؟" هذا النوع من المشاكل. ولكن في المستقبل، ويعتقد غودفلوو، GAN سيدفع اختراقات أكثر الكبرى . "لدينا الكثير من العلوم والهندسة ضرورة الأمثل شيء"، قال. كل من الحاجة لتصبح الأدوية أكثر فعالية وبطارية أكثر كفاءة، على سبيل المثال، " وستكون هذه هي الموجة المقبلة من الاتجاهات. "
التين | غودفلوو الاختراع يمكن استخدامها لخلق مجموعة متنوعة من الأشياء، بما في ذلك الديكور الجديد
في مجال فيزياء الطاقة العالية، ويستخدم العلماء العملاق قوية، بين مئات من الجسيمات دون الذرية إلى منظمة كبيرة هادرون الأوروبية للأبحاث النووية (CERN) في مصادم (LHC) الآلة التي قد تنشأ المحاكاة التفاعلية. هذه المحاكاة ليس فقط بطيئة، ولكنها تتطلب أيضا الكثير من القدرة الحاسوبية. لذلك، وضعت جامعة ييل، ومختبر لورانس بيركلي الوطني الباحثين لهذا الغرض GAN: بعد استخدام البيانات التناظرية الحالية للتدريب، يمكن أن يكون أسرع، والتنبؤ بشكل دقيق جدا ما سيكون عليه أداء بعض الجسيمات.
بحوث الطبية ومن ناحية أخرى من إمكانات كبيرة . للخصوصية المخاوف يعني أن الباحثين في بعض الأحيان لا يستطيعون الحصول على ما يكفي من بيانات المريض الحقيقي لا يمكن تحليل آثار المخدرات. وكيسي غرين جامعة بينينفارينا، وقال: GAN يمكن حل هذه المشكلة عن طريق توليد نفس همية الحقيقي السجلات الطبية تسجيل عالي الجودة - هذه يمكن أن يكون هناك الكثير من البيانات المشتركة سيتم استخدامها لتعزيز الأبحاث الطبية، وسجل صحيح يمكن أن يكون تحت الحماية المباشرة.
GAN الأب III: الأشرار
ولكن وراء مستقبل مشرق للGAN ديها أيضا الجانب الظلام. الذين يريدون نشر معلومات كاذبة لمعالجة الأشرار على كل جانب من سوق الأسهم، والانتخابات، والأحزاب الاجتماعية، واحدة مخصصة لإنتاج مزيفة خادعة تهدف الجهاز هو في الحقيقة سلاح مثالي. وقد استخدمت أدوات منظمة العفو الدولية لوجه شخص آخر على جثة الممثلة الكبار، أو الأكاذيب التي تبث من له الساسة الفم. وعلى الرغم من GAN لم تخلق هذه المشكلة، وسوف تؤدي إلى تفاقم المشكلة.
أستاذ كلية دارتموث هاني فريد الطب الشرعي الرقمي على تطوير طرق أفضل لتحديد الفيديو وهمية، مثل التغيرات في بشرة تحدث عند الكشف عن التنفس، GAN صعب لأن هذه مثالية القليل نسخ بها. وأضاف "نحن في موقف ضعيف على الأساسية" قال: لكنه حذر من أن، أن GAN تعلم على التكيف.
وهذا القط والفأر ستقام المباراة في مجال الأمن الرقمي. وقد بدأ الباحثون إلى التركيز على الهجمات تحذير من المخاطر "الصندوق الأسود"، والذي يستخدم آلة التعلم نماذج GAN لتخمين أمن البرمجيات المستخدمة لتحديد البرمجيات الخبيثة. إذا مهاجم لتخمين الخوارزمية يعمل المدافعين، وانه يمكن تجنب البرامج الأمنية، وتحميل البرمجيات الخبيثة إلى النظام. ونفس الشيء يمكن أن تستخدم أيضا كوسيلة لتجنب مرشحات غيرها من الوسائل الأمنية البريد المزعج.
غودفلوو أمر خطير جدا بالنسبة لهم لفهم. اليوم، وقال انه يقود جوجل لوضع تركيز خاص على آلة التعلم فريق أكثر أمنا. وحذر المجتمع AI يكون في موجات القليلة الماضية في موجة من الابتكار، والموظفين التقنيين الذين بعد ذلك مع الأخذ بعين الاعتبار أمن وخصوصية لتعلم هذا الدرس. لأنه عندما وجدت أخيرا المخاطر والأشرار قد تؤدي خطوة كبيرة لأعلى. " ومن الواضح أننا قد غاب عن خط الانطلاق، "وقال:" لكنني آمل أن نتمكن قبل التقدم بعيدا جدا، وهو ما يكفي لتحقيق اختراق كبير في الأمن على ذلك. "
ومع ذلك، وقال انه لا يعتقد "وهمية" سيكون هناك حل تقني بحت. في الواقع، كان يعتقد أننا في حاجة إلى الاعتماد على الجوانب الاجتماعية، مثل لتطوير تفكير الطفل حاسما من خلال فصول الكلام والنقاش، وطرق أخرى.
"في الكلام والنقاش، عليك أن تكون على درجة البكالوريوس مع لعبة أخرى،" قال: "سوف نفكر في كيفية إعطاء بيان مضللة أو إعطاء الحجة صحيحة ومقنعة للغاية." ولكن في حين انه قد يكون على حق تماما، لكنه لا يستطيع حل المشاكل التقنية لأخبار كاذبة عن القول، وكثير من الناس قد لا تريد أن تسمع.
