Այս տեխնիկան կարող է օգտագործվել պատկերներ, երաժշտություն և տեքստեր ստեղծելու համար, որոնք կարծես իրական մարդիկ են, բայց իրականում ստեղծվել են նեյրոնային ցանցի կողմից: Սա կարող է շատ օգտակար լինել նկարիչների և դիզայներների համար, ովքեր ոգեշնչման կարիք ունեն կամ խաղերի և ֆիլմերի կերպարներ ստեղծելու համար:
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
Գեներատիվ արհեստական ինտելեկտը բովանդակության ստեղծման մեջ
GAN-ները արհեստական ինտելեկտի հետազոտության ակտիվ տարածք են և ունեն թվային բովանդակություն ստեղծելու և սպառելու ձևը փոխելու ներուժ: Այնուամենայնիվ, նրանք նաև բարձրացնում են էթիկական և գաղտնիության հետ կապված մտահոգություններ, հատկապես երբ խոսքը վերաբերում է կեղծ պատկերների ստեղծմանը, որոնք կարող են օգտագործվել վնասակար նպատակներով: Որպես արդյունք, կարևոր է, որ հետազոտողները և մշակողները ուշադիր դիտարկեն GAN-ների հնարավոր ազդեցությունը և աշխատեն պատասխանատու և էթիկական տեխնոլոգիաների մշակման ուղղությամբ:
Երբեմն գեներատիվ արհեստական ինտելեկտը կարող է վատ կերպով օգտագործվել՝ կեղծ բաներ ստեղծելու համար, ինչպիսիք են կեղծ լուրերը կամ ապակողմնորոշիչ պատկերները: Այսպիսով, կարևոր է, որ մարդիկ, ովքեր ստեղծում են այս բաները, զգույշ լինեն և օգտագործեն տեխնոլոգիաները պատասխանատու և էթիկական:
*Այս հոդվածի տեքստը մասամբ ստեղծվել է ChatGPT, արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված լեզվի մոդել, որը մշակվել է OpenAI. Տեքստային գրառումները ստեղծվել են Curto Նորություններն ու պատասխանները դիտավորյալ ամբողջությամբ վերարտադրվել են: -ից ստացված պատասխանները ChatGPT ինքնաբերաբար ստեղծվում են և չեն ներկայացնում կարծիքները OpenAI կամ մոդելի հետ կապված մարդիկ: Հրապարակված բովանդակության ողջ պատասխանատվությունը կրում է Curto Նորություններ.
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
Հղումներ
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014): Գեներատիվ հակառակորդ ցանցեր. Նյարդային տեղեկատվության մշակման համակարգերի առաջընթացներում (էջ 2672-2680):
- Castro, PS, & Gomes, HM (2018): Generative Adversarial Networks. An Overview. Տեսական և կիրառական ինֆորմատիկայի հանդես, 25 (1), 23-34:
- Liu, J., Wang, G., Tao, D., & Song, M. (2019): Գեներատիվ հակառակորդ ցանցեր. հետազոտություն և դասակարգում: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30 (11), 3453-3484:
Տես նաև.
