#субботний_ликбез
Технология Deep Fake долго была окутана облаком негатива. Ее суть в том, что генеративно-состязательные нейросети обрабатывают большой объем данных, например, фото и видео с какой-нибудь певицей, и выпускают убедительное искусственное видео с ней в главной роли...жанра 18+. Да, это мог быть никогда не проводившийся концерт или что-то другое, но именно с порнографии начиналась эпоха дипфейков. Их, кстати, придумал студент Стэнфорда Ян Гудфеллоу еще в 2014-м.
Дипфейки распространились на Reddit и снискали популярность, так как распознать в них подделку довольно сложно. Это могут сделать лишь нейросети. Люди взяли инструмент на вооружение и начали "творить". Мошенники приписывали политикам провокационные высказывания и оскорбления. Например, экс-президент США Барак Обама на камеру назвал президента Дональда Трампа "полным провалом". Некоторые СМИ в это поверили, но потом оказалось, что видео - фейк, а за лицом Обамы прятался актер. Было много таких случаев, все они об одном: дипфейки в основном использовали для порно и для политических нападок.
Но мало-помалу технология начинает приобретать положительный статус среди рекламщиков, блогеров. Появились рекламные кампании при участии дипфейков, например, с Дэвидом Бэкхемом. А теперь дипфейки помогают тестировать беспилотные машины. Как? Да все также. Алгоритмы генерируют тысячи реалистичных изображений в течение нескольких минут. "Автопилоты" их изучают и могут адаптироваться под разные условия. Например, под пасмурное утро, ночной снегопад и все остальное, что зададут разработчики. И никаких настоящих испытаний проводить не нужно, все остается в виртуальной среде.
Применить технологию додумались в британской компании Oxbotica, где занимаются беспилотными авто. Ее гендиректор считает, что дипфейки помогают ускорить разработку автономного транспорта и научить его справляться с разными ситуациями на дороге. Конечно, живые испытания тоже будут, куда без них, но пока разработчики хотят обкатать как можно больше сценариев, чтобы гарантировать безопасность вождения. По сути, они обучают один ИИ, чтобы тот обучал других ИИ. Хотите помочь голодающему? Дайте ему удочку, а не рыбу.
#AutoNet
Технология Deep Fake долго была окутана облаком негатива. Ее суть в том, что генеративно-состязательные нейросети обрабатывают большой объем данных, например, фото и видео с какой-нибудь певицей, и выпускают убедительное искусственное видео с ней в главной роли...жанра 18+. Да, это мог быть никогда не проводившийся концерт или что-то другое, но именно с порнографии начиналась эпоха дипфейков. Их, кстати, придумал студент Стэнфорда Ян Гудфеллоу еще в 2014-м.
Дипфейки распространились на Reddit и снискали популярность, так как распознать в них подделку довольно сложно. Это могут сделать лишь нейросети. Люди взяли инструмент на вооружение и начали "творить". Мошенники приписывали политикам провокационные высказывания и оскорбления. Например, экс-президент США Барак Обама на камеру назвал президента Дональда Трампа "полным провалом". Некоторые СМИ в это поверили, но потом оказалось, что видео - фейк, а за лицом Обамы прятался актер. Было много таких случаев, все они об одном: дипфейки в основном использовали для порно и для политических нападок.
Но мало-помалу технология начинает приобретать положительный статус среди рекламщиков, блогеров. Появились рекламные кампании при участии дипфейков, например, с Дэвидом Бэкхемом. А теперь дипфейки помогают тестировать беспилотные машины. Как? Да все также. Алгоритмы генерируют тысячи реалистичных изображений в течение нескольких минут. "Автопилоты" их изучают и могут адаптироваться под разные условия. Например, под пасмурное утро, ночной снегопад и все остальное, что зададут разработчики. И никаких настоящих испытаний проводить не нужно, все остается в виртуальной среде.
Применить технологию додумались в британской компании Oxbotica, где занимаются беспилотными авто. Ее гендиректор считает, что дипфейки помогают ускорить разработку автономного транспорта и научить его справляться с разными ситуациями на дороге. Конечно, живые испытания тоже будут, куда без них, но пока разработчики хотят обкатать как можно больше сценариев, чтобы гарантировать безопасность вождения. По сути, они обучают один ИИ, чтобы тот обучал других ИИ. Хотите помочь голодающему? Дайте ему удочку, а не рыбу.
#AutoNet