Παραγωγικό αντιπαραθετικό δίκτυο

Τα Παραγωγικά Αντιπαλικά Δίκτυα (ΠΑΔ), γνωστά επίσης ως Αντιπαλικά Δίκτυα, Παραγωγικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα, Παραγωγικά Δἰκτυα Αντιπάλων και Aναγεννητικά Aνταγωνιστικά Δίκτυα (στα αγγλικά Generative Adversarial Networks - GAN) είναι μια κατηγορία συστημάτων μηχανικής μάθησης που εφευρέθηκε από τον Ian Goodfellow και τους συναδέλφους του το 2014. Βασίζονται στην λογική της αντιπαλικής μάθησης. Δύο νευρωνικά δίκτυα διαγωνίζονται σε ένα παίγνιο (με την έννοια της θεωρίας παιγνίων, συχνά αλλά όχι πάντα με τη μορφή ενός παιγνίου μηδενικού αθροίσματος ). Δοθέντος ενός συνόλου εκπαίδευσης, αυτή η τεχνική μαθαίνει να δημιουργεί νέα δεδομένα με τα ίδια στατιστικά στοιχεία. Για παράδειγμα, ένα αντιπαλικό δίκτυο εκπαιδευμένο σε φωτογραφίες μπορεί να δημιουργήσει νέες φωτογραφίες που φαίνονται τουλάχιστον επιφανειακά αυθεντικές στους ανθρώπινους παρατηρητές, έχοντας πολλά ρεαλιστικά χαρακτηριστικά. Αν και αρχικά προτάθηκαν αμιγώς ως μορφή παραγωγικού μοντέλου για εφαρμογές μη επιβλεπόμενη μάθηση, τα ΠΑΔ έχουν επίσης αποδειχθεί χρήσιμα για την ημι-εποπτευόμενη μάθηση, την πλήρως εποπτευόμενη μάθηση και ενισχυτική μάθηση . Σε ένα σεμινάριο του 2016, ο Yann LeCun περιέγραψε τα GAN ως "την πιο έξυπνη ιδέα στη μηχανική μάθηση τα τελευταία είκοσι χρόνια".

 Το παραγωγικό δίκτυο δημιουργεί υποψηφίους ενώ το διαχωριστικό δίκτυο τους αξιολογεί. Ο διαγωνισμός λειτουργεί με όρους διανομών δεδομένων. Το παραγωγικό δίκτυο μαθαίνει να προβάλλει από έναν λανθάνοντα χώρο σε μια επιθυμητή κατανομή δεδομένων, ενώ το διαχωριστικό δίκτυο διακρίνει τους παραγμένους υποψήφιους από την πραγματική κατανομή. Ο στόχος εκπαίδευσης του παραγωγικού δικτύου είναι η αύξηση του ποσοστού σφάλματος του διακριτικού δικτύου (δηλ. να "ξεγελάσει" το διαχωριστικό δίκτυο με την παραγωγή νέων υποψηφίων που το διαχωριστικό δίκτυο πιστεύει ότι προήλθαν από την πραγματική κατανομή). Ένα γνωστό σύνολο δεδομένων χρησιμεύει ως το αρχικό σύνολο εκπαίδευσης για τον διαχωριστή. ΤΟ διαχωριστικό μοντέλο εκπαιδεύεται παρουσιάζοντάς το με δείγματα από το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, μέχρι να επιτευχθεί αποδεκτή ακρίβεια. Το παραγωγικό μοντέλο εκπαιδεύεται βάσει του κατά πόσο καταφέρνει να ξεγελάσει το διαχωριστικό. Συνήθως, το παραγωγικό σπέρνεται με τυχαία εισερχόμενη δειγματοληψία από προκαθορισμένο λανθάνοντα χώρο (π.χ. πολλαπλή κανονική κατανομή ). Στη συνέχεια, οι παραγμένοι υποψήφιοι αξιολογούνται από το διαχωριστικό. Οπισθοδιάδοση εφαρμόζεται και στα δύο δίκτυα έτσι ώστε το παραγωιγικό μοντέλο να παράγει καλύτερες εικόνες, ενώ το διαχωριστικό γίνεται πιο εξειδικευμένο στην ανίχνευση συνθετικών εικόνων. Το παραγωγικό μοντέλο είναι συνήθως ένα νευρωνικό δίκτυο ενώ το διαχωριστικό είναι ένα συνελικτικό νευρικό δίκτυο . Οι εφαρμογές των ΠΑΔ έχουν αυξηθεί ταχύτατα. Τα ΠΑΔ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία φωτογραφιών φανταστικών μοντέλων μόδας, χωρίς να χρειάζεται πρόσληψη μοντέλου, φωτογράφου, καλλιτέχνη μακιγιάζ ή δαπάνες για στούντιο και μεταφορά. Τα GAN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία διαφημιστικών εκστρατειών μόδας, συμπεριλαμβανομένων πιο ποικιλόμορφων ομάδων μοντέλων. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία πορτραίτων, τοπίων και εξώφυλλων άλμπουμ . Τα GAN μπορούν να βελτιώσουν τις αστρονομικές εικόνες και να προσομοιώσουν τον βαρυτικό φακό για την έρευνα για τη σκοτεινή ύλη. Χρησιμοποιήθηκαν το 2019 για να μοντελοποιήσουν με επιτυχία τη διανομή της σκοτεινής ύλης σε μια συγκεκριμένη κατεύθυνση στο διάστημα και να προβλέψουν τον βαρυτικό φακό που θα συμβεί. Τα ΠΑΔ έχουν προταθεί ως ένας γρήγορος και ακριβής τρόπος για τη μοντελοποίηση του σχηματισμού πίδακα υψηλής ενέργειας και για τη μοντελοποίηση ντους μέσω θερμιδομέτρων πειραμάτων φυσικής υψηλής ενέργειας . Τα ΠΑΔ έχουν επίσης εκπαιδευτεί ώστε να προσεγγίζουν με ακρίβεια τα σημεία συμφόρησης σε ακριβές υπολογιστικές προσομοιώσεις πειραμάτων σωματιδιακής φυσικής. Οι εφαρμογές στο πλαίσιο των παρόντων και προτεινόμενων πειραμάτων του CERN κατέδειξαν τις δυνατότητες αυτών των μεθόδων για την επιτάχυνση της προσομοίωσης και / ή τη βελτίωση της πιστότητας προσομοίωσης. Το 2018, τα αντιπαλικά δίκτυα έφθασαν στην κοινότητα modding ως μια μέθοδο κλιμάκωσης των δυδιάστατων υφών χαμηλής ανάλυσης στα παλιά βιντεοπαιχνίδια, αναδημιουργώντας τους σε αναλύσεις 4k ή μεγαλύτερες μέσω της κατάρτισης εικόνας. Με την κατάλληλη εκπαίδευση, τα ΠΑΔ παρέχουν μια σαφέστερη και ευκρινέστερη δυδιάστατη εικόνα υφής μακράν υψηλότερης ποιότητας από το πρωτότυπο, διατηρώντας πλήρως το επίπεδο των λεπτομερειών, των χρωμάτων, κλπ. Γνωστά παραδείγματα εκτεταμένης χρήσης GAN περιλαμβάνουν το Final Fantasy VIII, το Final Fantasy IX, το Resident Evil REmake HD Remaster και το Max Payne . Έχουν εγερθεί ανησυχίες σχετικά με την πιθανή χρήση της σύνθεσης εικόνων ανθρώπων με ΠΑΔ για κακόβουλους σκοπούς, π.χ. για την παραγωγή ψεύτικων και / ή ενοχοποιητικών φωτογραφιών και βίντεο. Τα GAN μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να δημιουργηθούν μοναδικές, ρεαλιστικές φωτογραφίες προφίλ ατόμων που δεν υπάρχουν, προκειμένου να αυτοματοποιηθούν οι δημιουργίες ψεύτικων προφίλ κοινωνικών μέσων. Το 2019 η πολιτεία της Καλιφόρνια συζήτησε και ψήφησε στις 3 Οκτωβρίου 2019 το νομοσχέδιο ΑΒ-602 που απαγορεύει τη χρήση των τεχνολογιών της σύνθεσης ανθρώπινης εικόνας για την δημιουργία ψεύτικης πορνογραφίας χωρίς τη συγκατάθεση των ατόμων που απεικονίζονται ενώ το νομοσχέδιο ΑΒ-730, το οποίο απαγορεύει τη διανομή παραποιημένων βίντεο πολιτικών υποψηφίων μέχρι 60 ημέρες πριν από εκλογές, υπογράφηκε από τον κυβερνήτη Gavin Newsom. Και τα δύο νομοσχέδια προτάθηκαν από το μέλος της Συνέλευσης Marc Berman . Οι νόμοι θα τεθούν σε ισχύ το 2020. Το πρόγραμμα Media Forensics της DARPA μελετά τρόπους αντιμετώπισης πλαστών ειδήσεων, συμπεριλαμβανομένων αυτών που παράγονται χρησιμοποιώντας GAN. Παραγωγικά αντιπαλικά δίκτυα που παράγουν φωτορεαλιστικές εικόνες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την απεικόνηση εσωτερικής διακόσμησης, βιομηχανικών σχεδιασμών, παπουτσιών , ρούχων ή αντικείμενων για σκηνές σε ηλεκτρονικά παιχνίδια. Τα δίκτυα αυτά έχουν αναφερθεί ότι χρησιμοποιούνται από το Facebook . Τα GAN μπορούν να αναδημιουργήσουν τρισδιάστατα μοντέλα αντικειμένων από εικόνες, και πρότυπα μοντέλα κίνησης σε βίντεο. Το 2016, χρησιμοποιήθηκαν GAN για τη δημιουργία νέων μορίων για μια ποικιλία πρωτεϊνικών στόχων που εμπλέκονται στον καρκίνο, τη φλεγμονή και την ίνωση. Το 2019 δημιουργήθηκαν μόρια από ΠΑΔ που ελέγχθηκαν πειραματικά σε ποντίκια.