Essas pessoas falsas têm AI e Machine Learning para os pais

À medida que a inteligência artificial se torna mais e mais capaz, as implicações dessas capacidades começam a tornar-se partes iguais, assustadoras e impressionantes. Isso é particularmente verdadeiro quando se trata de criar imagens de rostos humanos, e um novo website que está circulando hoje resume bem as capacidades do aprendizado de máquina. Se você pensou que a IA não estava no ponto em que poderia criar rostos humanos falsos e ainda assim críveis, prepare-se para um despertar bastante rude.

O site foi criado por Phillip Wang, que usou a generativa rede adversária da NVIDIA, StyleGAN, para fazê-lo. É um site bastante simples em termos de design, pois mostra apenas uma única imagem de um rosto humano quando você o visita. Atualize novamente e ele mostrará uma imagem diferente de um rosto diferente. A diferença, como você deve ter percebido até agora, é que nenhuma dessas pessoas realmente existe.

Em vez disso, as imagens hospedadas no apropriadamente chamado thispersondoesnotexist.com foram criadas a partir do zero usando o StyleGAN, que a NVIDIA publicou como software de código aberto. "Toda vez que você atualizar o site, a rede gerará uma nova imagem facial a partir do zero a partir de um vetor dimensional de 512", escreveu Wang no Facebook. Em termos simples, o StyleGAN emprega aprendizado de máquina para criar imagens falsas usando um grande conjunto de dados de imagens de pessoas reais. Você pode ler mais sobre como as GANs funcionam sua mágica em um resumo detalhado sobre Lyrn.ai.

Os resultados são surpreendentes, para dizer o mínimo. Embora algumas das imagens que você encontra tenham o artefato estranho que denuncia seu engano, a maioria delas certamente pode passar por uma imagem real de uma pessoa existente. É um tanto alarmante considerar as implicações da tecnologia que isso é capaz e, de fato, já houve bastante debate sobre o assunto dentro da comunidade de tecnologia graças ao surgimento de coisas como Deepfakes, que usam essa tecnologia para atingir metas mais desagradáveis. Wang aponta que as capacidades de GANs como a que a NVIDIA criou não terminam em rostos humanos, como outros as usaram para criar imagens falsas de gatos, carros e dormitórios. No mínimo, o site de Wang nos mostra que esse ramo do aprendizado de máquina avançou significativamente em um período muito curto de tempo, e certamente é muito interessante considerar onde ele poderá estar depois de mais alguns anos de desenvolvimento.

Via: Slash Gear