Znanstvenici žele koristiti lažne snimke za aplikacije poput učenja samovozećih automobila kako da voze gradskim ulicama, piše Daily Mail. No upozoravaju kako ovo ima i svoju negativnu stranu, te bi moglo rezultirati time da se ljudi previše unesu u neobičnu hiperstvarnost koju je gotovo nemoguće razlikovati od stvarnog života.
Na temelju naučene prave slike stvaraju lažnu
Znanstvenici tvrtke Nvidia stvorili su slike koje prikazuju prizore koje je generirala umjetna inteligencija. Stručnjaci pod vodstvom Ming-Yu Liua koristili su transfere 'slika u sliku' kako bi transformirali zimsku sliku u ljetni prizor. Sustav se temelji na metodi GAN-a - Generative adversarial networks.
Znanstvenici u Google Brain AI laboratoriju razvili su GAN koji se sastoji od dvije neuralne mreže koje uče promatranjem podataka. Podatke koristi kako bi 'naučila' algoritam o određenom subjektu tako da mu pruža ogromne količine informacija.
Jedna mreža gleda izvorne podatke, u ovome slučaju prizor iz stvarnog života, dok druga generira lažne slike na temelju prikupljenih podataka. "Korištenje GAN-a nije ništa novo u samostalnom učenju, ali ovo istraživanje je stvroilo rezultate, sa sjenama koje proviruju kroz gusto raslinje pod djelomično oblačnim nebom, koji su daleko ispred svega dosad viđenog", napisali su znanstvenici pod vodstvom Ming-Yu Luia u svome blogu.
"Na taj bi se način mogli prikupiti podaci za treniranje samovozećih automobila samo jednom, a zatim bi se mogli simulirati razni uvjeti: sunčani, oblačni, kišni, noćni itd."
Opasnost za ljude
BLISKA BUDUĆNOST: Znanstvenici izračunali kada će umjetna inteligencija nadmašiti ljude i kakve su šanse da nas roboti unište
No, ova bi se tehnologija mogla i zloupotrijebiti kako bi se fabricirali 'video dokazi' koji bi se mogli koristiti za lažno dokazivanje na sudovima. To bi nas moglo dovesti do neke vrste hiperstvarnosti, gdje svijest više ne može razlikovati između onoga što znamo da je istina, i simulacije istine.
Ranije ove godine znanstvenici su otkrili da četiri od deset ljudi ne može razlikovati lažnu sliku od prave. A čak i od onih koji su primjetili da je nešto krivo, samo su u 45% slučajeva mogli vidjeti i štoto točno jest. "Ovo ima ozbiljne implikacije jer bi ljudi uskoro mogli biti izloženi ovim visoko kvalitetnim, lažnim snimkama praktički svakodnevno, preko društvenih mreža, medija i interneta.'
