por: Socialismo Criativo Postado em: 26/02/2019 - 17:49 Atualizado em: 04/03/2020 - 10:01
por Kasia Borowska em 15/02/2019.
Perguntamos a Jakub Langr, um palestrante convidado regularmente pela Universidade de Oxford para falar sobre GANs e um membro da rede global de cientistas de dados Brainpool.ai , para contribuir com seus pensamentos sobre algumas das mais recentes AIs. inovações – GANs – e o que isso significa para a indústria e para todos nós.
Para um profissional de Inteligência Artificial (AI), ou cientista de dados, a barragem de marketing de IA pode evocar sentimentos muito diferentes do que para uma audiência geral.
Por um lado, a indústria da IA é incrivelmente ampla e tem muitas formas e funções diferentes, de modo que os profissionais da indústria tendem a se concentrar mais profundamente em quais ramos da IA estão sendo estimulados hoje. Isso também é verdade, porque há vários graus de progresso nas diferentes áreas da IA.
Alguns subcampos, como a visão computacional, viram apenas um progresso marginal, enquanto outras áreas estão crescendo a cada seis meses. Uma dessas áreas é a Generative Adversarial Networks (GANs), que se desenvolveu a partir da sintetização de imagens 28×28 pixels, que não são interessantes, para imagens full-HD de rostos humanos em cerca de três anos. São imagens completamente novas que exigem toda a criatividade e habilidades de um pintor. A parte importante é que, para um praticante de IA, isso muda a natureza de como pensamos em capacidades de IA, porque significa que a IA é capaz de criatividade. Isso significa que a IA pode deixar um pouco da criatividade mais mecânica para as máquinas e permitir que os humanos voltem a focar em diferentes tarefas.
GANs são apenas uma ferramenta como qualquer avanço algorítmico, embora extensivamente aplicado em diferentes setores. Por exemplo, na medicina, as GANs têm sido usadas para ajudar na detecção do câncer – criando novos scans realistas; eles foram aplicados tanto defensivamente quanto ofensivamente na segurança cibernética; e – enganando as expectativas de muitos – GANs foram usados no art. Na verdade, uma das peças de arte geradas por essa técnica foi vendida por US $ 432.500 . Existem agora vários artistas dedicados exclusivamente a GANs, um dos quais é Helena Sarin, cujo trabalho é retratado neste artigo.
Imagem cortesia de Helena Sarin HELENA SARIN
A inovação da Generative Adversarial Networks é simples em seu núcleo. Começa com duas redes, uma é o gerador (daí a generativa) e a outra é chamada de discriminador, porque discerne o trabalho do gerador. As redes competem umas contra as outras (daí adversarial), numa tentativa de superar o desempenho umas das outras. No exemplo da arte, o gerador atua como o estudante de arte tentando enganar o discriminador, aceitando suas obras como sendo as obras ‘reais’ de grandes artistas. Enquanto isso, o discriminador, como um professor de arte severo, tenta distinguir entre obras de arte autênticas e aquelas feitas pelo estudante. Através desta competição e feedback, ambos melhoram no seu ofício. Desta forma, as GANs imitam a criatividade e o raciocínio contrafactual.
Fonte: www.forbes.com
GANs: inovação em Inteligência Artificial
Na TV Inteligemcia de hoje, Fabio Madia fala sobre GANs (Generative Adversarial Network), uma técnica que força uma rede neural contra outra para melhorar o sistema a partir dos resultados e representa uma das áreas mais promissoras da pesquisa em inteligência artificial.
Fonte: www.inteligemcia.com.br
