这个人不存在：人工智能“发明”了不存在的人的真实面孔

人工智能不仅可以帮助我们拍出更好的照片、驾驶自动驾驶汽车或投资股市。它存在于 Netflix、亚马逊的算法中，甚至存在于 Pandora 等音乐应用程序中。现在，如果您认为自己已经看过这一切，那么您应该看看这个网站。

该页面被称为 此人不存在，如果我们输入它，我们将看到的唯一内容将是 一个人的全屏照片.而已。当我们发现我们刚刚看到的那个女人、男孩或老人的脸时，令人惊讶的事情发生了 它只是不存在.它是由人工智能自动生成的图像。

每当我们刷新或重新加载页面时，网络都会使用一种基于人工智能的特殊算法，称为 GAN（生成对抗网络）。由于这项技术，系统 从无到有过于逼真的图像 一个我们几乎无法与普通人区分的人。

下面，我们可以看到该算法自动生成的一些人脸的小样本。

ThisPersonDoesNotExist.com 的创建者是 Phillip Wang，一位 Uber 软件工程师，他想展示 GAN 的能力。上周二，他在 Facebook 小组“人工智能与深度学习”中将其广为人知，从那时起，它变得非常受欢迎。

使该网页成为可能的代码称为 StyleGAN，由 Nvidia 编写。一种具有彻底改变视频游戏和 3D 建模世界的潜力的神经网络，但与生活中的一切事物一样，它也可以用于更险恶的目的。 “deepfakes”或计算机生成的图像 穿插真实照片或视频 它们允许您制造虚假新闻或改变人们对有争议的事实或事件的看法。

而这正是 Phillip Wang 创建本网站所寻求的目标，让人们意识到这些类型的高级工具所提供的可能性。 ”我决定自己掏腰包，提高公众对这项技术的认识“王说。”面孔是我们认知价值中最突出的东西，所以我决定研究那个特定的模型。每次更新站点时，网络都会从 512 维向量中从头生成新的面部图像。”

人工智能 GAN 是如何工作的？

GAN 基于使用两种类型的网络或具有非常具体任务的程序：生成器和鉴别器。这些程序中的每一个 相互竞争数以百万计的尝试 提高他们生成图像的能力，直到最后他们设法创建了一张与现实世界几乎没有区别的照片。

逆向生成网络 (GAN) 的概念是由计算机科学家 Ian Goodfellow 在 2014 年提出的。从那时起，英伟达一直是在这些概念上工作最多的人，目前是此类技术无可争议的领导者。