Wie eine algorithmische Version von John Carpenters The Thing hat Nvidia ein maschinelles Lernsystem entwickelt, das sich in Hunderte von erfundenen Promi-Gesichtern verwandelt.
In einer Veröffentlichung über das Projekt beschreiben die Forscher von Nvidia, wie sie mit Hilfe eines generativen gegnerischen Netzwerks (GAN) eine neue Möglichkeit gefunden haben, einzigartige Gesichter hervorzubringen. Diese Art des maschinellen Lernens verwendet ein Paar neuronaler Netze und stellt sie in Konkurrenz zueinander. Eines der Netzwerke hat die Aufgabe, Bilder zu generieren, während das zweite in die Rolle des Diskriminators versetzt wird – es bewertet die Arbeit des ersteren wie ein KI-Kunstkritiker.
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Die Forscher behaupten, es sei ihnen gelungen, „Bilder von beispielloser Qualität“ zu erstellen, indem sie die neuronalen Netze auf eine CelebA-HQ-Datenbank berühmter Persönlichkeiten trainierten.
„Die Schlüsselidee besteht darin, sowohl den Generator als auch den Diskriminator schrittweise zu erweitern, beginnend mit Bildern mit niedriger Auflösung, und im Laufe des Trainings neue Ebenen hinzuzufügen, die sich mit Details in höherer Auflösung befassen“, heißt es in einer Einleitung des Berichts. „Dies stabilisiert das Training erheblich und ermöglicht es uns, Bilder von beispielloser Qualität zu produzieren, z. B. CelebA-Bilder mit einer Auflösung von 1024².“
Zuzusehen, wie sich die Gesichter ineinander verwandeln, ist eine Lektion in erbärmlichem Horror, aber die einzelnen „Prominenten“ sehen bemerkenswert überzeugend aus – und sind obendrein eine nette Metapher für die zynische, zyklische Generation von Prominenten in unserer Kultur.
Neuronale Netze werden immer ausgefeilter und ihre Arbeit wird in immer mehr Szenarien eingesetzt – einige unterhaltsam, andere geradezu unheimlich. Kürzlich behauptete ein KI-Forscher, ein System entwickelt zu haben, das in der Lage ist, die Sexualität einer Person anhand eines einzigen Fotos zu erkennen. Andere Forscher haben Netzwerke darauf trainiert, computertäuschende Fingerabdrücke zu erstellen. Ganz zu schweigen von neuronalen Netzwerken, die pornografische Felsformationen erzeugen.