Orang Ini Tidak Ada Adalah Situs Web One-Off Terbaik Tahun 2019

Sekilas, gambar-gambar yang ditampilkan di situs This Person Not Not Exist mungkin tampak seperti potret sekolah menengah acak atau samar-samar headshots LinkedIn tidak disengaja. Tetapi setiap foto di situs telah dibuat dengan menggunakan jenis khusus dari algoritma kecerdasan buatan yang disebut generative adversarial networks (GANs).

Setiap kali situs diperbarui, gambar yang sangat realistis - tetapi benar-benar palsu - dari wajah seseorang muncul. Mantan insinyur perangkat lunak Uber Phillip Wang membuat halaman untuk menunjukkan apa yang mampu dilakukan oleh GAN, dan kemudian mempostingnya ke grup Facebook publik "Inteligensi Buatan & Pembelajaran Jauh" pada hari Selasa.

Lihat juga: Pencipta Orang Ini Tidak Ada menjelaskan mengapa ia membuat situs

Kode dasar yang memungkinkan ini, berjudul StyleGAN, ditulis oleh Nvidia dan ditampilkan dalam sebuah makalah yang belum ditinjau oleh sejawat. Jenis jaringan saraf yang tepat ini memiliki potensi untuk merevolusi video game dan teknologi pemodelan 3D, tetapi, seperti halnya dengan hampir semua jenis teknologi, ini juga dapat digunakan untuk tujuan yang lebih menyeramkan. Deepfake, atau gambar yang dihasilkan komputer yang ditumpangkan pada gambar atau video yang ada, dapat digunakan untuk mendorong narasi berita palsu atau tipuan lainnya. Itulah sebabnya Wang memilih untuk membuat situs web yang memikat tetapi juga dingin.

"Saya telah memutuskan untuk menggali ke dalam kantong saya sendiri dan meningkatkan kesadaran publik untuk teknologi ini," tulisnya dalam postingnya. “Wajah paling menonjol bagi kognisi kita, jadi saya telah memutuskan untuk memasang model pra-terlatih tertentu. Setiap kali Anda me-refresh situs, jaringan akan menghasilkan gambar wajah baru dari awal dari vektor 512 dimensi."

Bagaimana GAN Bekerja?

Konsep GAN pertama kali diperkenalkan pada tahun 2014 oleh ilmuwan komputer terkemuka Ian Goodfellow, dan sejak saat itu, Nvidia telah berada di garis depan teknologi. Tero Karras, seorang ilmuwan penelitian utama untuk perusahaan, telah memimpin beberapa studi GAN.

Pada intinya, GAN terdiri dari dua jaringan: generator dan diskriminator. Program komputer ini bersaing satu sama lain jutaan kali untuk memperhalus keterampilan menghasilkan gambar mereka sampai cukup baik untuk membuat gambar yang lengkap.

Para peneliti tidak dapat membuat gambar 1024x1024 berkualitas tinggi menggunakan metode ini hingga baru-baru ini - akhir 2017 - ketika Nvidia memecahkan kode menggunakan teknik yang dijelaskan dalam makalah ProGAN yang terkenal. StyleGAN dibangun berdasarkan konsep ini dengan memberi para peneliti lebih banyak kontrol atas fitur visual tertentu.

Mengapa Nvidia Sangat Bagus dalam GAN?

Lini bisnis pertama Nvidia adalah merancang dan menjual unit pemrosesan grafis (GPU, atau kartu grafis. GPU adalah mesin untuk pembelajaran mesin yang digunakan untuk melatih algoritma, seperti StyleGAN, selama berjam-jam. Singkatnya, GPU sangat bagus dalam penggandaan cepat baris besar dan kolom angka, yang merupakan jenis dari apa yang terjadi di bawah tenda ketika AI dilatih.

Perusahaan memiliki keuntungan memiliki akses ke GPU paling mutakhir, memberikan para peneliti keuntungan tambahan dari sumber daya paling mutakhir untuk melatih jaringan saraf.

Masa Depan GAN

Nvidia, Facebook, Google, dan banyak perusahaan teknologi lainnya memiliki skuadron peneliti yang mengembangkan versi A.I ini. teknik. Tujuan akhirnya adalah menggunakannya untuk menghasilkan dunia maya yang sepenuhnya diperkaya, berpotensi dalam VR, menggunakan metode otomatis alih-alih pengodean keras. Tetapi sementara itu, GAN sudah digunakan untuk mengembangkan pasar pemula untuk influencer media sosial virtual.

Segudang karakter yang dihasilkan komputer yang mengiklankan merek-merek fashion dan perusahaan gaya hidup telah mengumpulkan jutaan pengikut di internet. Perusahaan modal ventura telah berinvestasi jutaan dalam konsep, dan GAN dapat berfungsi untuk membuat model 3D ini lebih realistis dengan lebih sedikit tenaga kerja.

Sampai saat itu, Anda akan dapat menemukan kami secara berkala menyegarkan Orang Ini Tidak Ada, menatap dengan tatapan penuh ke mata wajah-wajah palsu yang penuh jiwa yang menyesatkan. Ini adalah contoh yang menggairahkan, namun mengerikan, betapa realistisnya dunia palsu di masa depan.