人工智能
曾经有人说，人工智能是这世界上最神奇的东西，没有之一。
BY NATASHA FROSTDECEMBER 13, 2017
原文/https://www.atlasobscura.com/articles/how-ai-can-help-us-understand-or-radically-misinterpret-the-world
如果现在去问美国人这样一个问题：你觉得电视看到的影像是真的吗？显然，大部分的人答案是不。现今，人们利用数字技术修改图像已经很普遍了，但是非常耗费时间和金钱，且效率很低。最新的AI系统能够瞬间制造一个“伪造的”视频出来，使用先进的神经网络技术也可以把图像中普通的环境转化成想要的。比如被大雪覆盖的夏威夷街景，或者把你的脸换到霉霉的身体上（嘻嘻，偷笑），或者在视频中你正在做着一些从没做过的不可描述的事情。咦，儿童不宜。
不可描述
这种技术正在以惊人的速度进步着，为什么？那是因为神经网络已经学会了想象从没见过的事物。这非常吃惊的，就好比一个一辈子都在讲英语的美国人某天突然跟你聊中文，还很流利。
英伟达，一家市值一千亿美元左右的美国高科技公司，总部位于加州圣克拉拉的未来总部大楼。该公司是AI和机器学习领域的龙头企业，股价持续飙升（如果你两年前全仓买这家公司股票，那么现在你股票价值接近增长了1000%，是不是美滋滋？），几乎所有的自动驾驶汽车领域都有他们插足的影子。今年十月份，公司因其自主研发的面部生成技术登上了各大媒体头条：该技术主要是融合一小部分社会名流的人脸生成了以假乱真的全新人脸。看到鼻子你可能会想到伊娃·朗格利亚，或者它身上一组特别的眉毛让你觉得很熟悉，但是你所看到的每一张脸都是独一无二的。“恐怖谷现象”看来处处可寻。（恐怖谷现象：如果把机器人做的过于和人类逼真，可能会使人产生反感。）近年来，类似的技术也开始用于制作色情作品，将人们的脸移植到不同的人身体上。（这简直是人类福音，想象一下，将一个当红炸子鸡的女明星脸放到色情影像会有多吸引人啊）
明星合成
除此之外，另一种全新的技术架构可以让机器创造出不同天气条件下的阳光街道，包括了下雪、下雨或者黑暗条件下的天空图像（看到这就疑惑了，看来我是比AI笨。）。夏日的街景变成了冬日仙境；黑暗的长夜瞬间被照亮。相同的技术还可以将一个品种的狗变成另外的品种（一个非常有趣的应用）或者将一只家猫变成美洲狮或者将一头豹子变成美洲虎。这种图像转换技术都是使用一种叫做生成式对抗网络算法或者叫GAN。两个神经网络协同工作，一个负责生成图像或者视频，另一个负责计算这生成的图像或者视频是否合适。（到这里我就想起我的老板，每天总是说：我不管，你要给我找出所有的方案，然后我来选。苦逼的我只能把所有能想到的法子都列出来给老板）通常情况下，神经网络需要提前采集数据——比如两张条件相反的街景照片，一张是下着大雪，一张艳阳高照。但是GAN是第一个不需要采集数据都可以做到图像转变的技术，比如它从没收录下雪的数据也可以创造出下雪的街道图像。
不同条件下的天气
这是一种令人兴奋且效果非常显著的技术。刘明宇是该神经网络技术研究员之一，他说在自动驾驶方面，这一技术使用过程中，所起的作用非常明显。“举个例子，加州一般是很少下雨的，但是我们希望自动驾驶汽车在下雨天的时候能够正常运作。我们可以使用这种办法去模拟把阳光明媚的加州驾驶场景改变为下雨天，这样就可以训练我们的自动驾驶汽车。”但是能够以如此之快的速度创造出“假图像”，而且数据又如此之少，难免产生错误的，特别在新闻传播方面。不难想象，在像飓风或森林火灾这样的自然灾害发生后，类似的技术对这种气候变化或破坏过于轻描淡写，或者误导人们远离救援和清理工作，那可真是个悲剧。
诚然，技术的发展使得实时移除唐纳德·特朗普的头发或伪造巴拉克·欧巴马的演讲成为可能（哈哈，就算没有AI技术，他俩也被广大的网友改造得不少了）。目前为止，这些都还能够被识别出是伪造的。机器生成的图像还不足以去欺骗我们所有的人。然而，随着技术不断进步，有些人类从没想过的可怕后果出现在生活中，例如终结者的天网。
光头川普
该领域的一些科学家正积极地利用这些技术，造福世界。麻省理工学院媒体实验室最近公布了与联合国儿童基金会的新项目：Deep Empathy.。这是一种深度学习的方法，叫做神经类型转换产生图像，将破坏的场景投影给世界各地的社区。突然之间，叙利亚的混乱和流离失所的景象就在你的身上。该项目希望能够帮助人们对国际冲突有更深入的感知，以一种可能以前还没有过的方式来了解自然和人类灾难。
研究人员PinarYanardag说:“除了叙利亚危机，我们还对不同类型的灾害进行了试验，例如地震和野火，并取得了很好的实验结果。”他们现在要求人们投票决定哪些图像能激发更多的同情心，从而让未来的人工智能能够识别出同情心的图像。“这个算法可以被慈善机构用来帮助他们把图像加入到他们的活动中，这样就有更好的机会来增加捐款!”另一名成员Iyad Rahwan说。
但团队成员ManuelCebrian说，这种技术的也存在非法滥用，即使它的重点是产生积极影响。另外，可能还有另一个技术应用程序会出现在新闻“事实审核”领域中。他说:“我们相信，我们正在开发的技术有可能被用于从人工合成的照片中分辨出真实的照片”。“同样的技术也可以用来过滤那些有有害的并试图在互联网上传播的合成图像。”
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