Искусственная реальность - это следующий шаг за пределы искусственного интеллекта, и человеческий разум может быть полностью перестроен в процессе. Судебные доказательства могут быть сфальсифицированы, «промывание мозгов» будет постоянным, могут быть созданы воспоминания. Самая большая опасность будет для маленьких детей, чьи умы только понимают, что есть на самом деле, а что нет. Самым мощным механизмом доставки будут устройства виртуальной реальности, которые стимулируют различные чувства во время симуляции. ⁃ TN Editor
Используя искусственный интеллект, эксперты создали «ложную реальность», настолько похожую на реальную, что вы не сможете сказать, что это симуляция.
Новые достижения в графических манипуляциях, осуществляемые нейронными сетями, означают, что искусственное моделирование обманчиво похоже на реальную вещь.
Разработчики говорят, что в будущем сгенерированные искусственным интеллектом сцены могут быть использованы для создания обучающих данных для автомобилей с автоматическим управлением.
Однако у этой технологии есть и темная сторона, которая может привести нас в странную гиперреальность, где симуляция становится неотличимой от реальной жизни.
Исследователи из технологической компании Nvidia, базирующейся в Санта-Кларе, создали изображения, на которых показаны сцены, созданные AI, созданные на основе реальных.
«Мы представляем высококачественные результаты перевода изображений для различных сложных задач перевода изображений без учителя, включая перевод изображений уличных сцен, перевод изображений животных и перевод изображений лиц», - говорится на сайте компании.
Исследователи под руководством Мин-Ю Лю использовали перевод «изображение в изображение», чтобы преобразовать зимнее изображение на открытом воздухе в летнюю сцену, созданную искусственным интеллектом.
Они также могут превратить солнечную погоду в сырую погоду.
Система опирается на порождающие состязательные сети (GAN).
Исследователи из лаборатории Google Brain AI впервые разработали сеть GAN, которая состоит из двух нейронных сетей, которые учатся на основе необработанных данных.
[the_ad id = "11018 ″]
Он использует входные данные для «обучения» алгоритму определенного предмета, скармливая ему огромные объемы информации.
Один смотрит на необработанные данные - в данном случае на реальную сцену - в то время как другой генерирует поддельные изображения на основе набора данных.
«Использование GAN не является чем-то новым для неконтролируемого обучения, но исследование NVIDIA дало результаты - тени, выглядывающие сквозь густую листву под частично облачным небом, - намного опережают все, что видели раньше», - написали исследователи во главе с г-ном Луи. блоге.
«Только для самоуправляемых автомобилей данные тренировки могут быть записаны один раз, а затем смоделированы в различных виртуальных условиях: солнечно, облачно, снежно, дождливо, в ночное время и т. Д.», - пишут исследователи.
wpDiscuz