GAN (Generative Adversarial Networks) - Tutorial DALL-E

- Un altro rinomato modello di intelligenza artificiale generativa sono le reti generative avversarie, note anche semplicemente come GAN. Per illustrare come funzionano le GAN, diamo un gioco di falsificazione come metafora. Immagina di avere un artista chiamato The Generator che sta cercando di ricreare un dipinto così realistico da sembrare un dipinto famoso. E c'è un'altra persona chiamata The Discriminator che è un'esperta d'arte e cerca di individuare la differenza tra il vero dipinto e il falso. Il Generatore crea un dipinto e il Discriminatore lo valuta, dando un feedback al generatore su come migliorare l'iterazione successiva. Il Generatore e il Discriminatore hanno giocato a questo gioco ripetutamente fino a quando il Generatore non crea il dipinto che è così realistico che il Discriminatore non può distinguere tra esso e il vero dipinto. Allo stesso modo, un modello GAN ha un generatore e un discriminatore. Le due parti lavorano insieme in una competizione. Ecco perché si chiama reti generative avversarie. In questo modo, migliorano la capacità del generatore di creare dati realistici e, nel tempo, il generatore diventa sempre più bravo a creare dati realistici. E i risultati iniziano a dare i loro frutti nella creazione di prodotti, asset, volti, persone, che prima non esistevano, proprio come abbiamo visto con il text-to-image che abbiamo visto nella sessione precedente. La differenza, però, è che con le GAN si inserisce un tipo di dati, come immagini o transizioni di banchi, e poi si produce lo stesso tipo di dati. Diamo ora tre esempi reali in cui sono state utilizzate le GAN. Inizieremo con Audi. Hanno formato le proprie GAN per trarre ispirazione per i loro progetti di ruote. Questo processo ha creato molti design di ruote diversi che prima semplicemente non esistevano e ha dato ispirazione ai designer Audi in modo che potessero scegliere quali design volevano utilizzare nelle loro decisioni finali. E ricorda, l'intelligenza artificiale non ha progettato la ruota finale. L'intelligenza artificiale era semplicemente uno strumento che i progettisti delle ruote usavano per ispirarsi ai progetti finali che avrebbero realizzato. Successivamente, Beko, che è un marchio di elettrodomestici con sede in Europa, utilizza GAN addestrate su misura nel suo film per la sostenibilità, che è anche il primo film AI finanziato dal marchio al mondo creato e prodotto da Seyhan Lee. Usiamo le GAN per generare fulmini, foglie, radici, occhi, fiori e creiamo transizioni senza soluzione di continuità per fluire tra gli esseri umani e la natura. Le GAN hanno questa bellissima qualità di transizione. Infine, nel contesto del rilevamento delle frodi finanziarie, i modelli GAN possono essere utilizzati per generare versioni sintetiche di transazioni fraudolente, che possono quindi essere utilizzate per addestrare un modello di rilevamento delle frodi. Sapete che ciò che è davvero sorprendente con le GAN è che lo stesso modello di intelligenza artificiale generativa può essere utilizzato per due professioni molto distinte. Qui stiamo assistendo alla risoluzione di alcune frodi finanziarie e alla creazione di nuovi stili di pneumatici per Audi. E poi, in seguito, lo stesso modello di intelligenza artificiale crea effetti visivi incredibilmente belli per i film, e questa versatilità è il più grande potere dei modelli GAN.