2017-2022年人工智能芯片行業發展前景分析及投資風險預測報告
人工智能算法的實現需要強大的計算能力支撐，特別是深度學習算法的大規模使用，對計算能力提出了更高的要求。深度學習模型參數多、計算量大、數據的規模更大，在早期使用深度學習算法進行語音識...
一種有關可以創造出不存在的人的圖像技術。下次當你點擊一個有吸引力的頭像圖片時，你可能會欣賞到一款智能電腦的虛構創造。
英偉達最近公布了一項人工智能技術，是一種有關可以創造出不存在的人的圖像技術。下次當你點擊一個有吸引力的頭像圖片時，你可能會欣賞到一款智能電腦的虛構創造。
英偉達的研究人員建立了一個全球性的生成對抗網絡(GAN)，通過讓兩個人工智能系統相互競爭的方式來創造出更高質量的模擬人的“照片”。機器不是單純地去進行無休止的戰斗，而是將整體的工作分成“創造圖像”和“判斷圖像”兩個方面，以便對結果進行更細致的微調。
科學家們給人工智能提供了真實的名人人物圖像讓它們開始制作，讓人工智能開始逐步提高照片的分辨率，直到它們能夠制作出相當逼真的人物照片。這些圖像存在一些問題，如果你有一雙敏銳的眼睛可能會注意到一些瑕疵，而專家們輕易地會忽略它們。但是，當模擬的圖片底下沒有介紹人物的上下文時，一般人可能不會注意到其與真實人物的圖片的不同。讓我們不難想象的是，上面的圖片會被適當地裁剪以被用于某個人的簡介。
人工智能技術正在迅速發展，機器每天都在進一步理解人類。需要感謝的是，由于人工智能的聽力能力的提高，我們的智能音箱能夠在嘈雜的海洋中識別出我們的聲音。我們已經給予計算機幾乎類似于人類的視覺，在這樣做的過程中，我們人類在描繪的驗證碼過程中變成了一個無效的決定因素。
開發人員已經教會了人工智能來模擬我們的聲音，能讓我們的臉在演講中動起來，也可以把平面圖像變成3D圖像。他們正在建造一個真實的人，每次都在研究一種人類的特質，就像弗蘭肯斯坦博士與他的怪物出現在一千個好奇的程序員的研究項目中。
人工智能是否能讓所有人類混淆視聽已不再重要，在這個關鍵時刻，需要知道的重點是，它已經足夠好并且可以讓一些人覺得受到了愚弄和驚訝。
在人工智能領域，我們可能還需要幾十年的時間才能看到收益遞減，即便是最悲觀的觀察者也會承認，我們在這一領域打下了非常良好的早期的基礎。由此可見，在一年或十年，計算機將學會更好地模擬人類。如果模仿這種行為是最真誠的恭維的話，我們可以期待未來會有一些非常值得稱贊的機器人霸主。
正如2002年的電影《S1MONE》中的以人工智能名義所寫的那樣：我的死亡是真實的。
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