Jatkamme GPU-tekniikkakonferenssin uutisia yhden kannen tietokoneen ilmoituksen jälkeen Nvidia Jetson Nano 99 dollaria, joka on tarkoitettu kehittäjien, tutkijoiden ja harrastajien tekoälyn sovellusten toteuttamiseen.
Samassa GTC 2019: ssä Nvidia, prosessoreiden ja grafiikkapiirien maailmanlaajuinen toimittaja paljasti tekoälyn animoiman kuvankäsittelijän. Ohjelmistoa kutsutaan GauGAN Suunnittelijoiden tarjoama yleiskatsaus Nvidian hermoverkkoyhteyksien tarjoamista mahdollisuuksista
Tämä tekoäly perustuu viime vuonna käyttöön otetun Pix2Pix-järjestelmän oppimiseen joka voi edustaa virtuaalimaailmoja, sanoi Nvidian soveltavan syvällisen oppimisen tutkimuksen varapuheenjohtaja Bryan Catanzaro, mutta Pix2Pix ei voi maalata maisemia, koska se jättää artefakteja tuloksena olevaan kuvaan.
GauGAN on suunniteltu tekemään luonnos ja muuttamaan siitä fotorealistinen kuva sekunneissa. GauGAN tarjoaa kolme työkalua: maalikauha, kynä ja lyijykynä.
GauGAN-esittely GPU-tekniikkakonferenssin nykyisessä versiossa seuraa julkaisua, edellisen kuukauden puolivälissä, sivustolta, joka näyttää tekoälyn tuottamia muotokuvia ihmisen kasvoista.
On huomattava, että edellisen vuoden lopussa yritys oli jo esittänyt tekoälyn, joka kykenee tuottamaan huolestuttavan todellisuuden ihmiskasvoja.
GAN-konsepti
Näiden aloitteiden yhteinen nimittäjä GauGAN-ohjelmistolla on GAN-konsepti.
GAN on generatiivinen malli, jossa kaksi verkkoa kilpailevat peliteoriatilanteessa.
Ensimmäinen verkko on generaattori, luo näytteen (esimerkiksi kuvan), samalla kun sen vastustaja, erottelija, yrittää havaita onko näyte todellinen vai onko se generaattorin tulos.
Oppiminen voidaan mallintaa nollasummapelinä. Nämä tietokoneohjelmat kilpailevat miljoonia kertoja parantamaan kuvantamistaitojasi kunnes heillä on kyky luoda täydellisiä kuvia.
Yksinkertaisesti sanottuna GAN tarkoittaa, että kaksi verkkoa toimii toisiaan vastaan.
Ensin syötetään raakatietoja, jotka hajoavat. Näistä trotta luo kuvan. Lja lähetä se sitten toiseen verkkoon että sillä on vain todellisia valokuvia tai kuvia tietokannassaan. Tämä toinen verkosto arvioi kuvan ja ilmoittaa siitä ensimmäiselle.
Jos kuva ei näytä odotetulta tulokselta, ensimmäinen algoritmi jatkaa prosessia. Jos ottelu on olemassa, sinulle ilmoitetaan, että olet oikealla tiellä ja lopulta ymmärrät, mikä on hyvä kuva.
Onko se näin GauGAN
Kun olet riittävästi koulutettu, voit tuottaa kuvia ketjussa. Nvidian julkaisemien tietojen mukaan GauGAN-ohjelmiston taustalla toimivalla erottelijalla on miljoonan luonnonkuvan tietokanta.
GauGAN voisi tarjota tehokkaan työkalun virtuaalimaailman luomiseen. Jopa tässä rajoitetussa esittelyssä on selvää, että ohjelmisto on rakennettu näiden taitojen ympärille se houkuttelisi kaikkia videopelisuunnittelijoista arkkitehteihin rentoihin pelaajiin.
Tekoälyn avulla, joka ymmärtää miltä todellinen maailma näyttää, nämä ammattilaiset voisivat paremmin prototyypittää ideoitaan ja tehdä nopeasti muutoksia synteettiseen kohtaukseen.
Yhtiö ei aio julkaista sitä kaupallisesti, mutta saattaa pian käynnistää julkisen testin, jonka avulla kuka tahansa voi käyttää ohjelmistoa.
GauGAN-ohjelmiston esittelyn kautta Nvidia korostaa käytön positiivisia puolia GAN-tekniikkaan perustuvien teknologioiden Mutta on sanottava, että näitä tekniikoita voidaan käyttää myös pahoihin tarkoituksiin.
Deepfakes (tietokoneella luodut kuvat, jotka on asetettu muihin tai olemassa oleviin videoihin) ovat osa tätä erää, ja haitalliset kolmannet osapuolet luottavat levittämään vääriä uutisia ja huijauksia.
Nvidia ylläpitää AI Playground -verkkosivustoa. Siinä luetellaan projektit, joita yritys käynnistää tekoälyn suhteen, ja Internetin käyttäjillä on mahdollisuus käynnistää demoja.
Jonon geniaali