Тази техника може да се използва за създаване на неща като изображения, музика и текст, които изглеждат като направени от реални хора, но всъщност са създадени от невронната мрежа. Това може да бъде много полезно за художници и дизайнери, които се нуждаят от вдъхновение или за създаване на герои за игри и филми.
ПУБЛИЧНОСТ
Генеративен изкуствен интелект в създаването на съдържание
GAN са активна област на изследване на изкуствения интелект и имат потенциала да трансформират начина, по който създаваме и консумираме цифрово съдържание. Те обаче също така пораждат етични проблеми и опасения за поверителността, особено когато става въпрос за създаване на фалшиви изображения, които могат да бъдат използвани за злонамерени цели. В резултат на това е важно изследователите и разработчиците внимателно да обмислят потенциалното въздействие на GAN и да работят за разработването на отговорни и етични технологии.
Понякога Генеративният изкуствен интелект може да се използва по лош начин за създаване на фалшиви неща като фалшиви новини или подвеждащи изображения. Затова е важно хората, които създават тези неща, да бъдат внимателни и да използват технологията отговорно и етично.
*Текстът на тази статия е частично генериран от ChatGPT, базиран на изкуствен интелект езиков модел, разработен от OpenAI. Текстовите записи са създадени от Curto Новините и отговорите са умишлено възпроизведени изцяло. Отговорите от ChatGPT се генерират автоматично и не представляват мнението на OpenAI или хора, свързани с модела. Цялата отговорност за публикуваното съдържание се носи от Curto News.
ПУБЛИЧНОСТ
Препратки:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Генеративни състезателни мрежи. В Напредък в системите за обработка на невронна информация (стр. 2672-2680).
- Castro, PS и Gomes, HM (2018). Генеративни състезателни мрежи: Общ преглед. Вестник за теоретична и приложна информатика, 25 (1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D., & Song, M. (2019). Генеративни състезателни мрежи: Проучване и таксономия. Транзакции на IEEE относно невронни мрежи и системи за обучение, 30 (11), 3453-3484.
Вижте също: