digitalWorld

GAN, makinen irudimena boterera (II)

Ikasitakotik sortzeko orduan, makinek huts egiten dute; sortzen dituzten irudiak akatsak izaten dira sarri eta errealismo konbentzigarririk gabe geratzen dira. Nola irakatsi ordenagailu bati errealitatean existitzen ez den aurpegi bat asmatzen? Montrealeko taberna horretan izandako eztabaidan, objektu baten irudikapenean funtsezko xehetasun askoren tratamendu estatistiko bat garatzea proposatu zen. Baina metodo honek datuak biderkatuko lituzke, halako moldez non hormigoizko aplikazio berri bakoitzak obra monumental bat eskatuko luke. Goodfellow-ek ideia hobea izan zuen: zergatik ez jarri bi neurona-sare elkarren artean lehian euren akatsetatik ikasteko?
Gau hartan, Goodfellow GANak sortuko zituen kodea idazten hasi zen: sareetako batek, sorgailuak, irudiak sortzen ikasten du; besteak, diskriminatzaileak, ebaluatzen ditu benetakoak diren edo ez erabakitzeko. Sortzaile-sareak bere sorkuntzak hobetzen ditu diskriminatzailea engainatzen saiatzeko, eta horrek, aldi berean, erreala eta artifiziala bereizteko gaitasuna hobetzen du. Aurkaririk gabeko sareak sortzea ez bezala, GANak ehunka irudi gutxirekin entrenatu daitezke.
Baina GANen kontzeptuak Turing-en proba gogorarazten badu, makina bat giza ebaluatzaile bat pertsona bat dela sinets dezan engainatzen saiatzen den, prestakuntza antagonikoaren ideia hamarkada luzez sortu zelako da. 1990eko hamarkadaren hasieran, Jürgen Schmidhuber, gaur IDSIA Suitzako AI laborategiko zuzendari zientifikoak, elkarren aurka borrokatzen duten bi sarez osatutako sistema argitaratu zuen.
GANak zientziari eta medikuntzari ere zerbitzuak ematen ari dira; adibidez, irudi astronomikoak hobetzea edo unibertsoko materia ilunaren banaketa modelatzea, edo irudi diagnostikoari laguntzea. Aplikazio hauek guztiak GANen bertute handian oinarritzen dira.
Hala ere, tresna harrigarri hauek ere bere mugak dituzte. 2021ean, New Yorkeko Estatu Unibertsitateak egindako ikerketa batek agerian utzi zuen GANek sarritan ume batek ere dakien zerbait baztertzen duela: giza ikasleak biribilak direla. GANek sortutako fikziozko aurpegi perfektuek maiz ikasle irregularrak izaten dituzte, makinak oraindik ez baitu gizakiaren anatomiaren oinarrizko kontzepturik jabetu.

Multimedia

Daisy Wang, Representing the World Digital Economy Forum in Europe

Smart & Green Ikastaroa Fundazioa EHUko udako ikastaroak

Iraunkortasun aplikatuaren haustura, hezkuntzaren, teknologiaren eta hiriaren bidez mundua aldatzeko. EMOZIOTIK ERALDAKETA DIGITALERA

Zeren zain zaude? Eman izena

https://www.uik.eus/es/curso/smart-green-disrupzion-jasangarria-apena-mundua zehar-hezkuntza-teknologia

Jorge Toledo. EBko enbaxadorea Txinan

Europako Eguna Txinan  

BISITA - TXARTELA

Blockchain Errioxaren jardunaldia

Montse Guardia Güel, Eduardo Aginako, Luis Garvía eta Javier Sánchez Marcos

Facebook edo erronka handiak

"Marten koloniak promes egin zenizkidaten; horren ordez, Facebook lortu nuen".

Ikaskuntza-emaitzak egiaztatzea blockchain teknologia disruptiboaren bidez

blockchainandramari
Berri gehiago

Geure cookieak eta hirugarrenenak erabiltzen ditugu nabigazio-esperientzia hobetzeko.
Nabigatzen jarraitzean, ulertzen dugu gure cookie-politika onartzen duzula.