A Nova Internet Neural está chegando - Agatetepê
Pense nas redes neurais típicas e bem estudadas (como o classificador de imagens) como um hemisfério esquerdo da tecnologia da rede neural. Com isso em mente, é fácil entender o que é Generative Adversarial Network. É um tipo de hemisfério direito – aquele que é reivindicado como responsável pela criatividade.
As Redes Adversárias Generativas (GANs) são o primeiro passo da tecnologia de redes neurais criando criatividade. GAN típico é uma rede neural treinada para gerar imagens no determinado tópico usando um conjunto de dados de imagem e algum ruído aleatório como semente. Até agora, as imagens criadas pelos GAN eram de baixa qualidade e de resolução limitada. Os avanços recentes da NVIDIA mostraram que ele está ao alcance de gerar imagens fotorrealistas em alta resolução e eles publicaram a própria tecnologia em acesso aberto.
Exemplos de imagens GAN. Alguns são bons, alguns são ruins.
GANs condicionais e codificadores automáticos variacionais
Há uma infinidade de tipos GAN de várias complexidades, arquiteturas e siglas estranhas. Estamos principalmente interessados ??aqui em GANs condicionais e autoencoders variacionais. GANs condicionais são capazes de não apenas imitar o amplo tipo de imagens como "quarto", "rosto", "cachorro", mas também mergulhar em categorias mais específicas. Por exemplo, a rede Text2Image é capaz de traduzir a imagem textual da imagem na própria imagem.
Ao variar a semente aleatória que está concatenada com o vetor "significados", podemos produzir uma imagem infinita de pássaros, a descrição correspondente.
Vamos fechar os olhos e ver o mundo em 2 anos. Empresas como a NVIDIA empurrarão a tecnologia GAN para o nível da indústria, do mesmo modo que fizeram com as celebridades que enfrentam a geração. Isto significa que um GAN poderá gerar qualquer imagem, on-demand, on-the-fly com base na descrição textual (por exemplo). Isso tornará obsoleta uma série de indústrias relacionadas à fotografia e design. Veja como isso vai funcionar.
Novamente, a rede é capaz de gerar um número infinito de imagens, variando semente aleatória.
E aqui está a parte assustadora. Essa rede pode receber não apenas a descrição do objeto alvo que ele precisa gerar, mas também um vetor descrevendo você – o consumidor do anúncio. Este anúncio pode ter uma descrição muito profunda de sua personalidade, histórico de navegação na web, transações recentes e geolocalização, de modo que o GAN irá gerar uma única vez, único e, que se encaixa perfeitamente. A CTR está indo no alto do céu.
Ao medir suas reações, a rede se adaptará e tornará anúncios segmentados cada vez mais precisamente, atingindo seus pontos suaves.
A tendência da Bolha
Então, no final do dia, vamos ver um conteúdo totalmente personalizado em todos os lugares da Internet.
Todo mundo verá versões totalmente personalizadas de todo o conteúdo, adaptado ao consumidor com base em seu estilo de vida, opiniões e histórico. Todos testemunhamos a excitação deste padrão Bubble após as últimas eleições dos EUA e isso vai piorar. Os GANs poderão segmentar o conteúdo com precisão para você sem limitações do meio – a partir de anúncios gráficos e até pareceres complexos, rotas e publicações geradas por máquinas. Isso criará um loop de feedback constante, melhorando com base em suas interações. E haverá uma competição de diferentes GANs entre si. Tipo de guerra totalmente automatizada de manipulações psicológicas, tendo a humanidade como campo de batalha. A força motriz por trás dessa tendência é extremamente simples – lucros.
E este não é um cenário assustador do dia do juízo final, isso realmente está acontecendo hoje.
Eu não faço ideia. Mas certamente precisamos de algumas coisas: discussões públicas amplas sobre essa chegada inevitável de tecnologia e um plano de backup para detê-la. Então, é melhor começar a pensar agora – como podemos lutar contra esse processo e beneficiá-lo ao mesmo tempo.
Lado técnico das coisas
Ainda não há devido a alguma limitação técnica. Até as imagens recentes geradas pelos GAN eram apenas de má qualidade e facilmente detectadas como falsas. A NVIDIA mostrou que é realmente possível gerar 1024×1024 rostos extremamente reais. Para avançar, precisamos de GPUs mais rápidas e maiores, mais estudos teóricos sobre o GAN, hacks mais inteligentes em torno do treinamento GAN, conjuntos de dados mais rotulados, etc.
Por favor, observe – não precisamos de novas fontes de energia, processadores quânticos (mas eles podem ajudar), AI geral para alcançar esse ponto ou algumas outras novas coisas puramente teóricas novas. Tudo o que precisamos está dentro de um alcance de poucos anos e provavelmente grande corp já tem esse tipo de recursos disponíveis.
Além disso, precisaremos de redes neuronais mais inteligentes. Definitivamente estou buscando o progresso na abordagem de cápsulas por Hinton et al. E, claro, seremos os primeiros a implementar isso em tecnologia de super-resolução , que deve se beneficiar muito do progresso do GAN.