Искусственный интеллект на пальцах: от пикселей до решений. Андрей Васильевич Зубков

работы deepfake основан на генеративно-состязательных сетях (GAN). Эти сети состоят из двух частей: генератора, который создаёт изображения, и дискриминатора, который их проверяет. Генератор стремится создавать всё более реалистичные изображения, а дискриминатор пытается их разоблачить. В результате сеть обучается настолько, что итоговое видео сложно отличить от настоящего.

      Примером применения технологии deepfake стал ролик с участием Тома Круза, появившийся в TikTok. В нём актёр выполняет различные действия, но при ближайшем рассмотрении выясняется, что это всего лишь качественная имитация. Такой уровень реализма делает технологию полезной для индустрии развлечений и кино, но также вызывает вопросы о её этичности и потенциальных злоупотреблениях.

      Синтез речи: реалистичные голоса без участия человека

      Синтез речи с помощью нейросетей позволяет создать голос, который может звучать практически как живой человек. Достаточно предоставить образцы речи конкретного человека, и модель сможет воспроизводить новые слова и предложения, сохраняя интонацию и тембр оригинального голоса.

      Один из известных примеров система Tacotron, разработанная Google. Она способна преобразовывать текст в речь, создавая интонационно богатый и естественный голос. Другой популярный инструмент VALL-E от Microsoft, который может воспроизвести голос человека после всего нескольких секунд прослушивания его речи.

      Синтез речи применяется в голосовых помощниках, таких как Siri и Alexa. Ранее их голос был записан актёрами, но теперь он генерируется алгоритмами, что делает его более гибким и адаптивным. Также технология помогает людям с ограниченными возможностями, например, восстанавливая голос тем, кто его потерял из-за болезни.

      Генерация музыки: искусственный интеллект как композитор

      Нейросети научились не только говорить, но и создавать музыку. Алгоритмы могут генерировать композиции в разных стилях, имитировать звучание известных исполнителей и даже писать симфонии.

      Один из ярких примеров модель OpenAI Jukebox. Она способна создавать песни в стиле рок, джаза или классической музыки, используя примеры существующих композиций. Другая система, AIVA, применяется в индустрии саундтреков: она помогает писать музыку для фильмов и видеоигр.

      Музыка, созданная ИИ, уже используется в реальной жизни. Например, нейросеть Sony Flow Machines сгенерировала песню в стиле Beatles, а алгоритмы Google Magenta позволяют музыкантам экспериментировать с новыми звуками и гармониями.

      Заключение

      Генерация видео и аудио с помощью нейросетей открывает новые возможности для искусства, развлечений и технологий. Однако она также поднимает вопросы об этике и достоверности информации. В будущем такие системы, скорее всего, станут ещё более совершенными, и их влияние на нашу жизнь будет только расти.

      Глава 5.1. Предсказание молекулярных структур

      Современные нейросетевые модели оказывают колоссальное влияние на научные исследования, особенно в области химии и биологии. Одним