Kendisiyle Mücadele Ediyor
Nvidia'nın araştırma ekibi tarafından geliştirilen GAN(Generative Adversarial Network) isimli yapay zeka, çift başlı bir ağ sistemine sahip. Yapay zekada yer alan ilk birim, ünlülere ait fotoğrafları inceleyip bu fotoğraflarda yer alan ünlülere benzeyen ancak gerçekte var olmayan sahte insan görüntüleri oluştururken yapay zekanın ikinci birimi ise bu görüntüleri değerlendiriyor ve gerçek olup olmadıklarını belirleyerek birinci ağı, daha başarılı görüntüler üretmeye zorluyor. Yani GAN'da yer alan iç rekabet sistemi, GAN'ın her defasında daha başarılı ürünler ortaya koymasını sağlıyor. Böylece "kendi kendine öğrenme" modelini başarıyla uygulayan GAN, yukarıda yer alan ve aslında gerçek kişilere ait olmayan görüntüleri oluşturmuş durumda.
Nvidia'dan yapılan açıklamaya göre oluşturulan görüntüler bugüne kadarki en başarılı ve en inandırıcı sahte görüntüler. Ayrıca GAN'ın sadece sahte insan görüntüleri oluşturmakla kalmayacağı, ilk eğitimini aldığı veri tabanına bağlı olarak günlük objelerin veya manzaraların da sahte görüntülerini oluşturabileceği belirtiliyor. Bununla birlikte sistemin henüz aşamadığı bazı noktalar var. Oluşturulan görüntüler, modern kameraların standartlarına göre son derece küçük boyutlu ve görüntülerde özellikle kulak, çene ve burun gibi kıvrımlı noktalarda görüntülerin sahte olduğunu ortaya çıkaran bazı bozulmalar mevcut.
Oyun Geliştirmede Kullanılabilir
Bu eksikliklerine rağmen dikkatlice incelemeyen birinin gerçeğinden ayırt etmekte zorlanacağı görüntüler aslında yapay zekanın tehlikeli kullanımını akıllara getirse de bu teknolojinin oyunlarda; oyun evreni ve karakter yaratmada da kullanılabileceğini işaret ediyor. Elbette yetenekli görüntü editörleri de uzun uğraşlar sonucunda oldukça başarılı sahte görüntüler oluşturabilirler ancak yapay zekanın bu işi daha hızlı ve kolay hale getirmesi ilerleyen dönemlerde benzer teknolojilerin farklı noktalarda kullanılmasını sağlayacaktır. Nvidia da araştırmalarına devam etmeyi ve sistemi daha başarılı hale getirmeyi planlıyor.
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz: