Technikę tę można wykorzystać do tworzenia obrazów, muzyki i tekstu, które wyglądają tak, jakby zostały wykonane przez prawdziwych ludzi, ale w rzeczywistości zostały utworzone przez sieć neuronową. Może to być bardzo przydatne dla artystów i projektantów, którzy potrzebują inspiracji lub tworzą postacie do gier i filmów.
PUBLICIDADA
Generatywna sztuczna inteligencja w tworzeniu treści
Sieci GAN są aktywnym obszarem badań nad sztuczną inteligencją i mają potencjał, aby zmienić sposób, w jaki tworzymy i konsumujemy treści cyfrowe. Jednakże budzą one również obawy etyczne i dotyczące prywatności, szczególnie jeśli chodzi o tworzenie fałszywych obrazów, które można wykorzystać do szkodliwych celów. W rezultacie ważne jest, aby badacze i programiści dokładnie rozważyli potencjalny wpływ sieci GAN i pracowali nad opracowaniem odpowiedzialnych i etycznych technologii.
Czasami generatywną sztuczną inteligencję można wykorzystać w zły sposób do tworzenia fałszywych rzeczy, takich jak fałszywe wiadomości lub wprowadzające w błąd obrazy. Dlatego ważne jest, aby ludzie, którzy tworzą te rzeczy, zachowywali ostrożność i korzystali z technologii w sposób odpowiedzialny i etyczny.
*Tekst tego artykułu został częściowo wygenerowany przez ChatGPT, model językowy oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI. Wpisy tekstowe zostały utworzone przez Curto Wiadomości i odpowiedzi celowo powielone w całości. Odpowiedzi z ChatGPT są generowane automatycznie i nie reprezentują opinii OpenAI lub osoby powiązane z modelem. Wszelka odpowiedzialność za publikowane treści spoczywa na Curto Aktualności.
PUBLICIDADA
Referencje:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … i Bengio, Y. (2014). Generacyjne sieci przeciwnika. W: Postępy w systemach przetwarzania informacji neuronowych (s. 2672-2680).
- Castro, PS i Gomes, HM (2018). Generacyjne sieci przeciwstawne: przegląd. Journal of Theoretical and Applied Informatics, 25 (1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D. i Song, M. (2019). Generatywne sieci przeciwstawne: badanie i taksonomia. Transakcje IEEE dotyczące sieci neuronowych i systemów uczenia się, 30(11), 3453-3484.
Veja também: