Para formar qualquer coisa novo há ausência imaginação. Se você é um ser humano, claro. Se você é uma máquina, você precisa de alguns algoritmos e muito treino. Com isto, podes vir a elaborar paisagens hiper-realistas a partir de duas linhas mal feitas no Paint. Uma linha azul poderá se transformar automaticamente em um rio ou cachoeira; um borrão marrom, numa cordilheira; e uma mancha roxa, em um céu nublado.
Para esta finalidade, a chave está em fazer redes geradoras antagônicas. Tomam-Se duas redes neurais (quer dizer, modelos matemáticos simplificados do cérebro) e as opõe uns aos outros em um jogo digital. Para ambas as treina com o mesmo conjunto de fatos.
A rede generativa tem a tarefa de desenvolver variações nas imagens que neste instante foi visto. A segunda rede, denominado como o visualizador, você necessita distinguir se a imagem que você está investigando pertence às originais se é uma falsa imagem produzida por tua companheira.
Com o tempo, a rede generativa se dá tão bem fornecer novas imagens que teu parceiro discriminadora lhe é impossível detectar a falsificação. Quando esta segunda rede não é capaz de diferenciá-las, assume-se que os humanos não serão capazes de descobrir a diferença. O sistema que se propõe a Nvidia se chama GauGAN, um jogo de expressões entre a rede generativa antagônica —GAN, em inglês— e o pintor francês posimpresionista Paul Gaugain. Seu propósito é pintar uma imagem como o faria um ser humano. Ademais, o multimodal: se dois usuários diferentes desenham o mesmo, o software irá criar diferentes resultados em tempo real. Nvidia foi treinado utilizando um milhão de imagens do Flickr.
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Com esta compreensão, o programa pode sintetizar centenas de milhares de elementos naturais e sua relação com outros objetos. Como por exemplo, é capaz de deduzir o reflexo em um lago quando você desenha uma árvore pela margem. Seus criadores asseguram que podes abrir um novo universo para o design de jogos e até de contexto para vídeos. Contudo, enfatizam alguns estilos que foram propostos aprimorar antes de habilitá-lo para o público. A título de exemplo, são conscientes de que os limites entre materiais não são perfeitos. Se você perceber atentamente, há uma fina linha que os separa. As redes geradoras antagônicas têm se exposto muito eficazes pra distorcer a realidade.
assim como São estas redes que são usadas para construir rostos de pessoas que não existem. Este tipo de algoritmos estão evoluindo mais rápido com a expansão dos deepfakes. Há alguns meses, Buzzfeed desenvolveu do nada um filme de Barack Obama citando sobre fake news utilizando inteligência artificial.
Pode atravessar algum tempo antes que isto aconteça em razão de o desenvolvimento da IA indo por trás do da IC, se bem que, não obstante, a probabilidade ainda está lá. Integrar a IA nas redes de IC está se ocasionando um pré-quesito pro sucesso de ecossistemas digitais baseados pela IC de hoje. Portanto, as organizações têm que se mover com rapidez para distinguir como obterão valor de combinar a IA e IC ou confrontar a sua colocação por dia nos próximos anos.