Realitatea artificială este următorul pas dincolo de inteligența artificială, iar mintea umană ar putea fi complet reconectată în acest proces. Probele instanței ar putea fi falsificate, spălarea creierului ar fi permanentă, amintirile ar putea fi create. Cel mai mare pericol va fi pentru copiii mici ale căror minți doar își dau seama ce este și ce nu este realitatea. Cel mai puternic mecanism de livrare va fi dispozitivele de realitate virtuală care stimulează simțurile multiple în timpul simulării. ⁃ Editor TN
Folosirea experților în inteligență artificială a creat o „falsă realitate”, care este atât de asemănătoare cu viața reală, încât s-ar putea să nu poți spune că este o simulare.
Noile progrese în manipulările grafice realizate de rețelele neuronale înseamnă că simulările artificiale arată în mod înșelător ca ceea ce este real.
Dezvoltatorii spun că, în viitor, scenele generate de AI ar putea fi folosite pentru a crea date de instruire pentru autovehiculele care se auto-conduc.
Totuși, această tehnologie are și o latură mai întunecată și ne-ar putea conduce într-o hiperrealitate ciudată, în care simularea devine indistinctă de viața reală.
Cercetătorii de la compania de tehnologie bazată pe Santa Clara, Nvidia, au creat imagini care arată AI generate de scene create din cele reale.
„Prezentăm rezultate de traducere a imaginilor de înaltă calitate pentru diferite sarcini provocatoare de traducere a imaginilor nesupravegheate, inclusiv traducerea imaginilor scenei de stradă, traducerea imaginilor animalelor și traducerea imaginii feței”, a spus site-ul companiei.
Cercetătorii conduși de Ming-Yu Liu au folosit traduceri „imagine la imagine” pentru a transforma o imagine de iarnă în aer liber într-o scenă de vară generată de AI.
De asemenea, ar putea transforma vremea însorită în vreme umedă.
Sistemul se bazează pe rețele adversare generatoare (GAN).
Cercetătorii de la laboratorul Google Brain AI au dezvoltat mai întâi GAN care constă din două rețele neuronale care învață din analiza datelor brute.
[the_ad id = "11018 ″]
Folosește intrarea pentru a „învăța” un algoritm despre un anumit subiect, hrănindu-i cantități masive de informații.
Una se uită la datele brute - în acest caz scena vieții reale - în timp ce cealaltă generează imagini false pe baza setului de date.
„Utilizarea GAN-urilor nu este nouă în învățarea nesupravegheată, dar cercetarea NVIDIA a produs rezultate - cu umbre care privesc prin frunziș gros sub cer parțial înnorat - cu mult înaintea a ceea ce s-a văzut înainte”, au scris cercetătorii conduși de dl Lui blog.
„Numai pentru mașinile cu conducere automată, datele de antrenament ar putea fi capturate o singură dată și apoi simulate într-o varietate de condiții virtuale: însorit, înnorat, înzăpezit, ploios, pe timp de noapte etc.”, au scris cercetătorii.
wpDiscuz