El uso de expertos en inteligencia artificial ha creado una 'falsa realidad' que es tan similar a la vida real que es posible que no pueda decir que es una simulación.
Los nuevos avances en las manipulaciones gráficas realizadas por redes neuronales significan que las simulaciones artificiales se parecen engañosamente a la realidad.
Los desarrolladores dicen que en el futuro, las escenas generadas por IA podrían usarse para crear datos de entrenamiento para automóviles autónomos.
Sin embargo, esta tecnología también tiene un lado más oscuro y podría llevarnos a una extraña hiperrealidad donde la simulación se vuelve indistinguible de la vida real.
Investigadores de la compañía de tecnología con sede en Santa Clara, Nvidia, han creado imágenes que muestran escenas generadas por IA creadas a partir de imágenes reales.
`` Presentamos resultados de traducción de imágenes de alta calidad en varias tareas desafiantes de traducción de imágenes sin supervisión, incluida la traducción de imágenes de escenas callejeras, la traducción de imágenes de animales y la traducción de imágenes faciales '', dijo el sitio web de la compañía.
Los investigadores dirigidos por Ming-Yu Liu utilizaron traducciones de 'imagen a imagen' para transformar una imagen de invierno al aire libre en una escena de verano generada por IA.
También podrían transformar el clima soleado en clima húmedo.
El sistema se basa en redes generativas de confrontación (GAN).
Los investigadores del laboratorio de inteligencia artificial de Google Brain desarrollaron por primera vez GAN, que consta de dos redes neuronales que aprenden al observar datos sin procesar.
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Utiliza la entrada para "enseñar" un algoritmo sobre un tema en particular alimentándolo con grandes cantidades de información.
Uno mira los datos sin procesar, en este caso la escena de la vida real, mientras que el otro genera imágenes falsas basadas en el conjunto de datos.
`` El uso de GAN no es novedoso en el aprendizaje no supervisado, pero la investigación de NVIDIA produjo resultados, con sombras que se asomaban a través de un espeso follaje bajo un cielo parcialmente nublado, muy por delante de todo lo visto antes '', escribieron los investigadores dirigidos por el Sr. blog.
`` Solo para los automóviles autónomos, los datos de entrenamiento se pueden capturar una vez y luego simular en una variedad de condiciones virtuales: soleado, nublado, nevado, lluvioso, nocturno, etc. '', escribieron los investigadores.
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