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AI将成为造假帮凶?NVIDIA利用人工智能轻松偷天换日

3dmgame.com 发布时间:2017-12-05 14:08:14 作者:泠苍夜 编辑:泠苍夜

  在日常生活中我们经常通过软件更快捷的处理一些影音图像,创造出许多原本并不存在的画面,而加上AI(人工智能)的帮助,我们不化妆靠手机拍照,软件就可以帮我们把照片里的我们的面容变得气色极佳,毫无瑕疵。不过现在AI在影像内容的应用恐怕比这要厉害更多!

  NVIDIA的研究人员通过训练AI将影片进行夸张的后期处理。例如将一段在积雪中开车的影像变成在晴空下开车。

  再或是把白天的影片变成雨夜,甚至能把一段关于猫的影片变成一段关于狮子的影片。

  根据研究人员的白皮书,这些影片的处理对于AI来说是一种上色的过程,这就像是小朋友拿到着色本之后帮图案补上颜色一样,当然真正的实践起来还是比较复杂的,但这基本都是让AI自己去学习如何为照片和影片上色,倘若今后这些技术应用在我们日常生活中的自拍里,相信未来网友与网友之间的信任将不复存在(虽然现在已经没有多少信任度了,笑)

  看到这可能有些看官就不明白AI与宏的区别了,这里再为大家区分一下二者的差异在哪。

  宏

  计算机科学里的宏,是一种批量处理的称谓。一般说来,宏是一种规则或模式,或称语法替换 ,用于说明某一特定输入(通常是字符串)如何根据预定义的规则转换成对应的输出(通常也是字符串)。这种替换在预编译时进行,称作宏展开。

  用简单浅显的话来说,宏的运作就像我们先用机器做一件事,接下来你要重复做这件事的时候,机器就会用一模一样的动作去处理这件事。

  所以宏常用在我们需要重复处理大量东西的时候,他能化繁为简,高效高质量的完成任务。在这个过程中,宏不会思考这件事该怎么做,而是像鹦鹉学舌那样处理任务,AI的运作与这就可大不相同了。

  人工智能

  人工智能是软件和硬件结合的结果,一台人工智能设备可以模仿人类的行为,像人一样执行任务。从根源上看,配备人工智能的机器会模仿人类的思维过程,它会去思考该如何去处理任务,比起宏,它处理事情的过程中多了逻辑思维,而不仅仅是依样画葫芦。

  语音识别,物体识别,面部识别(包括动态滤镜)等都是人工智能的应用。然而这些功能是如何实现的?其主要途径是机器学习。

  机器学习

  机器学习是人工智能的其中一种形式,它强调“学习”——一台机器使用复杂的算法来分析事物的大量的数据,并识别数据中的模式,根据此做出一个情况预测,不需要人在机器的软件中编写任何特定的指令。且在程序处理任务发生错误之后,系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进,它会像人一样从错误中吸取教训并纠正且提升自己。

  通过机器学习,一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。

  深度学习

  深度学习是机器学习里更深层次的一个内容,它能推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络就是在模仿人类大脑的连通性,它对数据集进行分类,并发现它们之间的关联。如果有新学习的知识(无需人工干预),机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多,它的预测就越准确。

  例如,一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果,一个橙子是不是血橙。

  通过深度学习,机器可以处理大量数据,识别复杂的模式,并提出深入的见解。

  NVIDIA最近刚投资三家数据科学公司(BlazingDB, Graphistry, H2O.ai,见*注释)以帮助提升其自身在人工智能领域的发展。看来开发人工智能已经逐渐成为许多公司的一个发展趋势,当人工智能技术发展成熟时,相信我们生活一定会变得更加快捷,但我们应对此保留意见,因为这也许会有很多意想不到的弊端。

  *注释

  BlazingDB使用GPU来加速解析大量数据的过程。该公司构建了一个GPU加速的SQL分析引擎,用于分析已经在企业组织中实施的数据。

  Graphistry是一家视觉分析数据公司,他们通过将GPU与可视化工具相结合,Graphistry简化了数据调查,采用GPU加速视觉分析和GPU云技术,为开发人员和分析师提高数据规模和可靠性。

  开源的AI平台H2O.ai为企业和开发人员提供一个加速的机器学习引擎来提高AI的使用效率。


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