遠い 80 年代に、AI 科学者のハンス・モラベックは、 パラドックス：人間にとって簡単なことは、機械にとっては困難です。
彼は視覚と聴覚の理解について話しました、そして彼が当時の機械をどれほど適切に考慮していたか想像するのは簡単です。
それ以来、状況は大きく変わりました。 今日のAIシステムは、見たり聞いたりするすべてのものを理解する能力がはるかに高くなっています。 そして、これらは、人工知能が人間に根付いている多くのパラメータのうちのXNUMXつにすぎません。
AIについて考えるとき、私たちは常にそれが純粋な自動化であると考えるように導かれます。 それは全く真実ではありません。 例を挙げれば、AIは写真家や肖像画家に取って代わることはできないと思いますか？ エラー。 写真を撮るのに実際のモデルを必要とすることはもうありません。
今日、人工知能は「想像」することができます。つまり、人工知能は、これまで実際には存在しなかったものを表すことができます。
このビデオは、存在しない人々の写真を生成することを学んだAIによって得られた結果を示しています。 品質の面では、写真の精度で顔を発明できるのは、世界で数人のアーティストだけです。
AIの秘密、GAN
「想像する」能力は、によって提供される特性の一つです 反対の生成ネットワーク （英語GANで）、AIの分野で最も検討されている方法のXNUMXつ。 GANは、一部は神経科学的研究に触発されています。
実際には、GANは、互いに学習するXNUMXつのエンティティを「競争」に入れます。XNUMXつは偽物を生成することを学び、もうXNUMXつはそれらを認識することを学びます。
偽物を認識する能力が向上するほど、生成された偽物（以前の欠陥を修正する）が向上します。 それは神経科学者によって発見され、人間の脳に固有の恐ろしい学習メカニズムであり、 俳優批評家モデル.
想像力は長い間人間の心だけの特権ではありません：人工知能によって獲得されたこの能力をどのように活用できますか？
これは世界中の研究室でGANのおかげで何が起こっているかについてのエッセイです。
夜を昼に変える
想像力の実際的な意味？ 主題を別の方法で表現したり、ある表現を別の表現に変換したりできる。 例えば このAI 写真の絵がどのように見えるか、白黒写真のカラーバージョンを想像してみてください。
この能力を応用することで、世界の見方を変えたり、目に見えるものを超えて見たりすることができます。 夜に撮った写真を撮って、日中の写真に変えましょう。
自動運転車を支援する手ごわい品質。暗闇、霧、その他の悪条件でも正確に移動できます。
これらは、軍事部門が原動力であると（多くの場合、よくあることですが）見られる開発です。 AI支援の暗視装置.
服を着てそれらを見て人の形を確立する
何かが見えない場合でも、GANはインテリジェントでかつより正確な再構成を「想像」（および視覚的に表現）します。 呼ばれる人工知能の場合を見てみましょう ボディネット、彼の服を着た写真に基づいて人のビルドを構築することができます。
たとえば、手動測定やボディスキャナーを実行せずにテーラードスーツを設計するのに非常に便利な機能。
壁越しに見る
別のAIは、壁の向こう側にいるときでも、文字通り誰かを見つけて「見る」ことができます。 コウモリの方法と同様の方法を使用して、この人工知能は、オブジェクトで跳ねるデバイスによって放出された信号（この場合はwifi）を解釈します。
ウイルスとアンチウイルス、または病気と薬を発見する
AIの想像力は、イメージの作成やイメージの変換に限定されません。 イマジネーションは、新しいものを発見するためのツールです。サイバーセキュリティや医薬品開発などの分野では、人工知能も例外ではありません。
最新のサイバーセキュリティツールには、さまざまな方法で脅威を検出できるAIが含まれています。 研究者は、ウイルス対策ソフトウェアをハッキングする可能性のある悪意のあるコードを生成する方法を学ぶGANを設計しました。 不気味に聞こえるかもしれませんが、良い知らせは、GANはますます洗練されたウイルスを認識する機能も完璧にしていることです。 これは、「ウイルス」がコンピュータではない場合にさらに価値があり、それと戦うことを学ぶことは、ますます効果的な薬を開発または発見することを意味します。
これは何をもたらすでしょうか？
第XNUMXの産業革命は自動化ではなく、人と機械のコラボレーションと共生です。 GANは人工知能の開発におけるターニングポイントであり、私たちの精神能力に真の超大国を与えるのに役立ちます。
想像力が常に創造性であるとは限らない場合でも、それは私たちが新しいものを発見することを可能にするツールです。
