Quello che è stato definito come il GAN (Generative Adversarial Network, rete di contraddittorio generativo) più grande di sempre è stato sviluppato da una squadra di ricercatori di DeepMind (società di Google impegnata nell’intelligenza artificiale) in collaborazione con uno scienziato della Heriot-Watt University.
Parliamo di un sofisticato algoritmo di intelligenza artificiale che è composto da due reti: una crea un oggetto o una rappresentazione, e un’altra ne controlla la veridicità e l’aderenza alla realtà confrontando lo stesso oggetto o rappresentazione con esempi reali. Questo tipo di algoritmo viene utilizzato soprattutto per la creazione di immagini.
Il programma va avanti fino a quando l’oggetto creato dalla prima rete assomiglia agli oggetti che la seconda rete utilizza per il confronto in modo da poter risultare veritiero.
In questo caso gli scienziati di DeepMind hanno utilizzato una rete che crea immagini, nello specifico immagini di un hamburger, di un cane e di una specie di farfalla, considerabili come fotorealistiche.
Immagini che, almeno a prima vista, sembrano scattate da una normale fotocamera o da un normale smartphone (vedere qualche immagine qui sotto per credere).
Il processo di DeepMind, rispetto agli altri algoritmi simili, di quelli che possono creare immagini da sole, può analizzare molte più immagini alla volta e può realizzare immagini ad una risoluzione maggiore.
Le immagini risultano così fotorealistiche che c’è da chiedersi: se al momento, con analisi un po’ più approfondite, risulta ancora possibile capire se un’immagine è stata “taroccata”, ossia modificata al computer, oppure no, in futuro, considerata la qualità di queste immagini, sarà ancora possibile?
Ecco qualche esempio di immagini create al computer di oggetti, luoghi o cose non esistenti nella realtà:
Fonti e approfondimenti
- Artificial image generation is getting good enough to make you hungry — Quartz (IA)
- Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis (arXiv:1809.11096v1) (IA)
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