यह व्यक्ति 2019 की सर्वश्रेष्ठ वन-ऑफ वेबसाइट नहीं है

एक नज़र में, यह वेबसाइट वेबसाइट पर दिखाई गई छवियां यह व्यक्ति नहीं करता है, ऐसा प्रतीत होता है कि यादृच्छिक हाई स्कूल पोर्ट्रेट या अस्पष्ट लिंक किए गए हेडशॉट्स हैं। लेकिन साइट पर हर एक तस्वीर एक विशेष प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग करके बनाई गई है जिसे जेनेरिक एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) कहा जाता है।

जब भी साइट रीफ्रेश की जाती है, एक चौंकाने वाला यथार्थवादी - लेकिन किसी व्यक्ति के चेहरे का पूरी तरह से नकली होना प्रकट होता है। पूर्व-उबर सॉफ्टवेयर इंजीनियर फिलिप वांग ने यह दिखाने के लिए पेज बनाया कि GAN क्या सक्षम हैं, और फिर इसे मंगलवार को सार्वजनिक फेसबुक समूह "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड डीप लर्निंग" में पोस्ट किया।

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अंतर्निहित कोड जिसने यह संभव बनाया है, जिसका नाम स्टाइलगन है, जिसे एनवीडिया द्वारा लिखा गया था और एक पेपर में चित्रित किया गया था जिसे अभी तक सहकर्मी की समीक्षा करना बाकी है। इस सटीक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क में वीडियो गेम और 3 डी-मॉडलिंग तकनीक में क्रांति लाने की क्षमता है, लेकिन, लगभग किसी भी तरह की तकनीक के साथ, इसका उपयोग अधिक भयावह उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है। डीपफेक, या कंप्यूटर से तैयार की गई छवियां मौजूदा चित्रों या वीडियो पर सुपरइम्पोज़ की जाती हैं, जिनका उपयोग नकली समाचारों या अन्य ख़बरों को आगे बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। ठीक यही कारण है कि वैंग ने mesmerizing लेकिन चिलिंग वेबसाइट बनाने के लिए चुना।

"मैंने अपनी खुद की जेब में खुदाई करने और इस तकनीक के लिए कुछ सार्वजनिक जागरूकता बढ़ाने का फैसला किया है," उन्होंने अपनी पोस्ट में लिखा है। "चेहरे हमारे संज्ञान के लिए सबसे अधिक संवेदनशील हैं, इसलिए मैंने उस विशिष्ट पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को रखने का फैसला किया है। हर बार जब आप साइट को रीफ्रेश करते हैं, तो नेटवर्क 512 आयामी वेक्टर से खरोंच से एक नई चेहरे की छवि उत्पन्न करेगा।"

GANs कैसे काम करते हैं?

गणों की अवधारणा पहली बार 2014 में सम्मानित कंप्यूटर वैज्ञानिक इयान गुडफेलो द्वारा शुरू की गई थी, और तब से, एनवीडिया प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सबसे आगे रही है। कंपनी के एक प्रमुख शोध वैज्ञानिक तेरो कर्रास ने कई GAN अध्ययनों का नेतृत्व किया है।

उनके मूल में, GAN में दो नेटवर्क होते हैं: जनरेटर और विभेदक। ये कंप्यूटर प्रोग्राम एक-दूसरे के लाखों-करोड़ों बार अपनी छवि बनाने वाले कौशल को निखारने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं, जब तक कि वे पूरी तरह से पूर्ण चित्र बनाने के लिए पर्याप्त न हों।

शोधकर्ता उच्च-गुणवत्ता वाली 1024x1024 छवियां बनाने में सक्षम नहीं थे, जो हाल ही में - 2017 के अंत तक - जब एनवीडिया ने अपने प्रसिद्ध प्रोगान पेपर में वर्णित तकनीक का उपयोग करके कोड को क्रैक किया। स्टाइलगैन इस अवधारणा को विशिष्ट दृश्य सुविधाओं पर अधिक नियंत्रण देकर इस अवधारणा को बनाता है।

Nvidia GANs पर इतना अच्छा क्यों है?

एनवीडिया की व्यवसाय की पहली पंक्ति ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू, या ग्राफिक्स कार्ड) को डिजाइन करना और बेचना है। जीपीयू मशीन लर्निंग के लिए इंजन हैं जो कि एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जैसे स्टाइलगैन, जो अंत में घंटों तक चलते हैं। संक्षेप में, जीपीयू तेजी से गुणा करने पर उत्कृष्ट है। बड़े पैमाने पर पंक्तियों और स्तंभों की संख्या, जो कि हुड के नीचे की तरह है जब एआई प्रशिक्षित हो जाता है।

कंपनी को अपने सबसे अत्याधुनिक जीपीयू तक पहुंच का लाभ है, जो अपने शोधकर्ताओं को तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए सबसे अत्याधुनिक संसाधनों का अतिरिक्त लाभ देता है।

गणों का भविष्य

एनवीडिया, फेसबुक, गूगल और कई अन्य तकनीकी कंपनियों के शोधकर्ताओं के स्क्वाड्रन हैं जो इस ए.आई. तकनीक। अंतिम लक्ष्य इसका उपयोग पूरी तरह से आभासी दुनिया से बाहर निकालने के लिए उपयोग करना है, संभवतः वीआर में, हार्ड कोडिंग के बजाय स्वचालित तरीकों का उपयोग करना। लेकिन इस बीच, GANs का उपयोग पहले से ही वर्चुअल सोशल मीडिया प्रभावितों के लिए उभरते बाजार को विकसित करने के लिए किया जा रहा है।

फैशन ब्रांड और लाइफस्टाइल कंपनियों के विज्ञापन देने वाले कंप्यूटर-जनित पात्रों का एक समूह पहले ही इंटरनेट पर लाखों अनुयायियों को एकत्र कर चुका है। वेंचर कैपिटल फर्मों ने अवधारणा में लाखों का निवेश किया है, और जीएएन इन 3 डी मॉडल को कम श्रम के साथ अधिक यथार्थवादी बनाने के लिए काम कर सकता है।

तब तक, आप हमें समय-समय पर यह ताज़ा करते हुए पाएंगे कि यह व्यक्ति नहीं, अपने भ्रामक रूप से आत्मीय नकली चेहरों की आँखों में गुमनामी के साथ झाँकता है। यह एक रोमांचक, अभी तक ठंडा है, उदाहरण है कि भविष्य की नकली दुनिया कितनी यथार्थवादी है।