Αυτή η τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πραγμάτων όπως εικόνες, μουσική και κείμενο που μοιάζουν σαν να έχουν δημιουργηθεί από πραγματικούς ανθρώπους αλλά στην πραγματικότητα δημιουργήθηκαν από το νευρωνικό δίκτυο. Αυτό μπορεί να είναι πολύ χρήσιμο για καλλιτέχνες και σχεδιαστές που χρειάζονται έμπνευση ή για να δημιουργήσουν χαρακτήρες για παιχνίδια και ταινίες.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στη δημιουργία περιεχομένου
Τα GAN είναι ένας ενεργός τομέας έρευνας στην τεχνητή νοημοσύνη και έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν τον τρόπο που δημιουργούμε και καταναλώνουμε ψηφιακό περιεχόμενο. Ωστόσο, εγείρουν επίσης ζητήματα ηθικής και ιδιωτικότητας, ειδικά όταν πρόκειται για τη δημιουργία ψεύτικων εικόνων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για κακόβουλους σκοπούς. Ως αποτέλεσμα, είναι σημαντικό οι ερευνητές και οι προγραμματιστές να εξετάσουν προσεκτικά τον πιθανό αντίκτυπο των GAN και να εργαστούν για την ανάπτυξη υπεύθυνων και ηθικών τεχνολογιών.
Μερικές φορές η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί με κακό τρόπο για να δημιουργήσει ψεύτικα πράγματα όπως ψεύτικες ειδήσεις ή παραπλανητικές εικόνες. Επομένως, είναι σημαντικό οι άνθρωποι που δημιουργούν αυτά τα πράγματα να είναι προσεκτικοί και να χρησιμοποιούν την τεχνολογία με υπευθυνότητα και ηθική.
*Το κείμενο αυτού του άρθρου δημιουργήθηκε εν μέρει από ChatGPT, ένα γλωσσικό μοντέλο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που αναπτύχθηκε από OpenAI. Οι εγγραφές κειμένου δημιουργήθηκαν από Curto Οι ειδήσεις και οι απαντήσεις αναπαράγονται σκόπιμα πλήρως. Οι απαντήσεις από ChatGPT δημιουργούνται αυτόματα και δεν αντιπροσωπεύουν τις απόψεις των OpenAI ή άτομα που σχετίζονται με το μοντέλο. Όλη η ευθύνη για το δημοσιευμένο περιεχόμενο βαρύνει Curto News.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
Βιβλιογραφικές αναφορές:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Γενναία αντιμαχόμενα δίχτυα. Στο Advances in Neural Information Processing Systems (σελ. 2672-2680).
- Castro, PS, & Gomes, HM (2018). Generative Adversarial Networks: An Overview. Journal of Theoretical and Applied Informatics, 25(1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D., & Song, M. (2019). Generative adversarial networks: Μια έρευνα και ταξινόμηση. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3453-3484.
Δείτε επίσης:
