Что касается изображений с искусственным интеллектом, технология, лежащая в основе этих фотографий в стиле Гарри Поттера, не особенно сложна.
Пользователям предлагается предоставить старые фотографии своих близких, а программа использует глубокое обучение, чтобы применять заранее определенные движения к их чертам лица. Это также компенсирует небольшие моменты, которых нет на исходной фотографии, например, обнажение зубов или боковую часть головы. Вместе они создают если не совсем естественный эффект, то глубоко захватывающий.
Мы полагаемся на восприятие и эмоции
Очаровательно – и да, немного пугающе.
«Действительно, результаты могут быть противоречивыми, и к этой технологии трудно оставаться равнодушным», – говорится на их странице часто задаваемых вопросов.
Когда это почти, но не совсем пространство на самом деле занимает любимый родственник, части нашего мозга, которые любят и боятся, сталкиваются друг с другом, даже если мы хорошо знаем, что то, на что мы смотрим, ненастоящее. .
«Наш мозг обрабатывает изображения людей иначе, чем неодушевленные предметы. Он подключается к нейронным схемам», – говорит Фарид. «В течение многих лет мы могли синтезировать неодушевленные объекты, и это полностью вводило в заблуждение визуальную систему, потому что у нас нет предвзятого представления о том, как они движутся. Но когда дело доходит до людей, это отстает. мы двигаемся и узнаем эти движения ».
ИИ полагается на данные и правила
Такие приложения ищут такую же человеческую связь, как «Глубокая ностальгия». Но факт в том, что в искусственном интеллекте нет ничего человеческого.
Фарид осторожно отмечает, что машинное обучение, которое является движущей силой более широко доступных анимационных технологий, таких как «Глубокая ностальгия», – это область в более широком мире искусственного интеллекта. Машинное обучение анализирует данные и находит закономерности. Несмотря на то, что программа может стать лучше с большим количеством входных данных, нет никакого интеллекта или анализа в том, как она применяет эти шаблоны.
Есть много приложений, которые сильно выигрывают от этого типа данных.
«Когда вы прогнозируете фондовый рынок, вам нужны закономерности», – предлагает в качестве примера Фарид. «Или ставить диагноз рака. В данный момент мне не нужно понимать, почему появляется рак, я просто хочу знать, есть ли».
Применительно к более человеческим занятиям проявляется недостаток интеллекта.
Улыбающиеся лица наших предков хоть и трогательны, но, естественно, не сохраняются, когда мы отбрасываем приостановку своего недоверия.
Однако эти несоответствия будут уменьшаться по мере развития технологий, и Фарид говорит, что для компаний настало время критически взглянуть на этические последствия их использования.
«Технологический сектор сделал что-то потому, что мог, а не потому, что должен был», – говорит он. «Нам нужно перестать создавать вещи, потому что они крутые, и начать задавать эти сложные вопросы, пока не стало слишком поздно».
Раньше, скажем, технологии стали настолько хороши, что наши эмоции смогли преодолеть наши острые чувства восприятия.
В будущем, возможно, другая программа сможет заполнить эти пробелы, и мы сможем видеть, слышать и разговаривать с теми, кого мы давно потеряли. Такие технологии бросят серьезный вызов нашей безопасности и нашему восприятию реальности, какой мы ее знаем.
Но когда он улыбается нам через утешающие лица наших самых дорогих и близких, сопротивляться будет намного труднее.