Dette er tiende del i serien “Hvad er AI?”. Formålet med serien er, at komme med en uddybning af nogle af de centrale begreber indenfor kunstig intelligens og den er altså ikke tænkt til dig, der allerede ved alt om AI. Du kan læse niende del her.
TL;DR: Fire hovedpointer:
- GAN’er (Generative Adversarial Networks) er en avanceret AI-teknologi, der gør det muligt for computere at skabe realistiske billeder, video og lyd, og den blev udviklet af Ian Goodfellow i 2014.
- GAN’er består af to neurale netværk, generatoren, der skaber falske data, og discriminatoren, der forsøger at skelne mellem ægte og falske data, og de forbedrer hinanden gennem en konkurrencemæssig læringsproces.
- Anvendelser af GAN inkluderer billedgenerering, deepfakes, medicinske syntetiske billeder, billedforbedring og skabelse af kunstværker, hvilket har haft stor indflydelse i industrier som design og medicin.
- Udfordringer ved GAN’er inkluderer ustabil træning, risiko for “mode collapse” (hvor generatoren producerer ensartede data), samt etiske bekymringer omkring brugen af deepfakes og skabelsen af falsk information.
Generative Adversarial Networks, forkortet GAN, er en kraftfuld teknologi inden for kunstig intelligens, der gør det muligt for computere at skabe data, som ligner ægte data. GAN’er bruges især til at skabe billeder, video, lyd og andre former for information, som kan være næsten umulige at skelne fra virkeligheden. Teknologien blev udviklet i 2014 af forskeren Ian Goodfellow og hans kolleger og har siden revolutioneret områder som grafisk design, medicinsk forskning, og endda underholdningsindustrien.
Hvordan fungerer GAN?
GAN fungerer ved at lade to kunstige neurale netværk arbejde mod hinanden i en slags konkurrence. Disse to netværk kaldes generatoren og discriminatoren, og de har hver deres opgave:
1. Generatoren: Dette netværk skaber nye data. Det starter med at modtage tilfældig støj (som kunne være et helt tilfældigt sæt tal), og fra dette forsøger det at skabe noget, der ligner ægte data. For eksempel kan generatoren forsøge at lave et billede af en person, der ikke eksisterer. I starten laver generatoren meget dårlige billeder, men med tiden lærer den at forbedre sig.
2. Discriminatoren: Dette netværk fungerer som en slags “dommer.” Det modtager både ægte data (f.eks. ægte billeder af mennesker) og de falske data, som generatoren laver. Discriminatoren skal så prøve at afgøre, om et billede er ægte eller falsk. I begyndelsen er det nemt for discriminatoren at skelne mellem ægte og falske billeder, fordi generatorens første forsøg er dårlige. Men efterhånden som træningen fortsætter, bliver generatoren bedre til at snyde discriminatoren, og discriminatoren skal arbejde hårdere for at afsløre de falske billeder.
Disse to netværk lærer af hinanden over tid: Generatoren prøver at snyde discriminatoren, mens discriminatoren prøver at blive bedre til at afsløre snydet. Til sidst når systemet et punkt, hvor de falske data er så realistiske, at selv discriminatoren har svært ved at skelne dem fra ægte data.
Eksempel på, hvordan GAN virker
Forestil dig, at generatoren er en kunstner, der prøver at forfalske berømte malerier, og at discriminatoren er en kunstekspert, der skal afgøre, om maleriet er ægte eller falsk. I begyndelsen laver kunstneren dårlige kopier, som eksperten let afslører. Men over tid lærer kunstneren, hvad der gør et maleri troværdigt, og han bliver bedre til at skabe kopier, der næsten ligner de ægte. Samtidig bliver eksperten bedre til at afsløre små fejl. Til sidst laver kunstneren kopier, der er så gode, at selv eksperten ikke kan være sikker på, om maleriet er ægte eller ej. Dette er essensen af, hvordan GAN arbejder.
Anvendelser af GAN
GAN’er bruges i mange forskellige industrier og har mange praktiske anvendelser. Nogle af de vigtigste anvendelser inkluderer:
1. Billedgenerering: GAN’er kan skabe billeder af ting, der ikke eksisterer, såsom billeder af mennesker, dyr eller landskaber. Dette bruges blandt andet i design og spiludvikling, hvor der er behov for realistiske, computer-genererede billeder.
2. Deepfakes: En af de mest kendte (og kontroversielle) anvendelser af GAN’er er skabelsen af deepfakes. Deepfakes er videoer eller billeder, hvor en persons ansigt eller stemme er blevet erstattet af en anden persons. Dette kan bruges til underholdning, men også til skadelige formål som falsk information.
3. Medicin: Inden for medicin kan GAN’er bruges til at skabe syntetiske medicinske billeder, såsom røntgenbilleder eller MR-scanninger. Disse syntetiske billeder kan bruges til at træne andre AI-modeller uden at skulle bruge følsomme patientdata. Dette gør det muligt at forbedre AI’s præcision uden at krænke patienters privatliv.
4. Forbedring af billeder (Super-resolution): GAN’er kan også bruges til at forbedre billedkvalitet ved at skabe billeder med højere opløsning ud fra lavopløselige billeder. Dette er nyttigt i alt fra overvågningskameraer til satellitbilleder, hvor det kan være nødvendigt at forbedre detaljerne i et billede.
5. Kreativitet og kunst: GAN’er kan bruges til at generere nye kunstværker eller hjælpe kunstnere med at eksperimentere med nye stilarter. Ved at fodre et GAN med forskellige kunststilarter kan det skabe nye kombinationer og unikke kunstværker, der aldrig før er blevet lavet.
Fordele ved GAN-teknologi
GAN’er har vist sig at være utroligt nyttige til at generere data, der ligner ægte data. Denne evne til at skabe realistiske billeder, videoer og lyd har revolutioneret mange industrier, da det nu er muligt at skabe indhold uden at skulle bruge virkelige data. Dette kan spare tid og ressourcer, især i områder som medicin og design.
En anden stor fordel ved GAN’er er, at de kan skabe data fra næsten ingenting. Når først et GAN er trænet, kan det generere ubegrænsede mængder af realistisk data ud fra tilfældig støj. Dette gør GAN’er til et meget kraftfuldt værktøj, når der er behov for at skabe store mængder data hurtigt.
Udfordringer og begrænsninger
Selvom GAN’er har mange fordele, er der også nogle udfordringer. Træningen af GAN’er kan være svær og ustabil. Det kan tage mange iterationer at finde en balance mellem generatoren og discriminatoren, og det er ikke ualmindeligt, at træningsprocessen går i stå eller bliver ineffektiv. Dette kaldes ofte for mode collapse, hvor generatoren kun producerer en begrænset variation af data.
En anden udfordring er den etiske brug af GAN’er. Specielt i forbindelse med deepfakes har der været stor bekymring for, hvordan teknologien kan misbruges til at skabe falske videoer eller billeder, der kan vildlede folk eller skabe forvirring.
Share