Instituto Pensar - GANs uma das esperanças para a inovação da Inteligência Artificial

GANs uma das esperanças para a inovação da Inteligência Artificial

por Jakub Langr e Kasia Borowska em 15/02/2019.


Jakub Langr faz palestras na Universidade de Oxford sobre GANs, membro da rede global de cientistas de dados Brainpool.ai.

Continuando o tema da inova√ß√£o e √©tica em IA, perguntamos a Jakub Langr, um palestrante convidado regular na Universidade de Oxford sobre GANs e um membro da rede global de cientistas de dados Brainpool.ai , para contribuir com seus pensamentos sobre algumas das mais recentes AIs. inova√ß√Ķes - GANs - e o que isso significa para a ind√ļstria e para todos n√≥s.

Para um profissional de Inteligência Artificial (AI), ou cientista de dados, a barragem de marketing de IA pode evocar sentimentos muito diferentes do que para uma audiência geral.

Por um lado, a ind√ļstria da IA ​​√© incrivelmente ampla e tem muitas formas e fun√ß√Ķes diferentes, de modo que os profissionais da ind√ļstria tendem a se concentrar mais profundamente em quais ramos da IA ​​est√£o sendo estimulados hoje. Isso tamb√©m √© verdade, porque h√° v√°rios graus de progresso nas diferentes √°reas da IA.

Alguns subcampos, como a vis√£o computacional, viram apenas um progresso marginal, enquanto outras √°reas est√£o crescendo a cada seis meses. Uma dessas √°reas √© a Generative Adversarial Networks (GANs), que se desenvolveu a partir da sintetiza√ß√£o de imagens 28x28 pixels, que n√£o s√£o interessantes, para imagens full-HD de rostos humanos em cerca de tr√™s anos. S√£o imagens completamente novas que exigem toda a criatividade e habilidades de um pintor. A parte importante √© que, para um praticante de IA, isso muda a natureza de como pensamos em capacidades de IA, porque significa que a IA √© capaz de criatividade. Isso significa que a IA pode deixar um pouco da criatividade mais mec√Ęnica para as m√°quinas e permitir que os humanos voltem a focar em diferentes tarefas.

GANs s√£o apenas uma ferramenta como qualquer avan√ßo algor√≠tmico, embora extensivamente aplicado em diferentes setores. Por exemplo, na medicina, as GANs t√™m sido usadas para ajudar na detec√ß√£o do c√Ęncer - criando novos scans realistas; eles foram aplicados tanto defensivamente quanto ofensivamente na seguran√ßa cibern√©tica; e - enganando as expectativas de muitos - GANs foram usados ​​no art. Na verdade, uma das pe√ßas de arte geradas por essa t√©cnica foi vendida por US $ 432.500 . Existem agora v√°rios artistas dedicados exclusivamente a GANs, um dos quais √© Helena Sarin, cujo trabalho √© retratado neste artigo.

A inova√ß√£o da Generative Adversarial Networks √© simples em seu n√ļcleo. Come√ßa com duas redes, uma √© o gerador (da√≠ a generativa) e a outra √© chamada de discriminador, porque discerne o trabalho do gerador. As redes competem umas contra as outras (da√≠ adversarial), numa tentativa de superar o desempenho umas das outras. No exemplo da arte, o gerador atua como o estudante de arte tentando enganar o discriminador, aceitando suas obras como sendo as obras 'reais' de grandes artistas. Enquanto isso, o discriminador, como um professor de arte severo, tenta distinguir entre obras de arte aut√™nticas e aquelas feitas pelo estudante. Atrav√©s desta competi√ß√£o e feedback, ambos melhoram no seu of√≠cio. Desta forma, as GANs imitam a criatividade e o racioc√≠nio contrafactual.

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Na medicina, em meados de 2018, foram publicados 63 artigos m√©dicos que usaram GANs em alguma capacidade. Estes tendem a se concentrar na segmenta√ß√£o ou s√≠ntese na maioria dos casos e h√° exemplos de GANs que apresentam um desempenho impressionante ao descobrir, de forma criativa, informa√ß√Ķes ausentes no diagn√≥stico de doen√ßas card√≠acas, por exemplo. A abordagem baseada em GAN levou o campo adiante, fornecendo um novo algoritmo de classifica√ß√£o robusto que combina todos os outros algoritmos de ponta. Especulativamente, √© plaus√≠vel acreditar que as GANs possam gerar procedimentos cir√ļrgicos candidatos no futuro para aumentar o trabalho dos cirurgi√Ķes. Da mesma forma, as GANs t√™m sido aplicadas em aplica√ß√Ķes de descoberta de drogas e dobra de prote√≠nas e em odontologia, onde as pessoas j√° est√£o usando isso na pr√°tica.

Mas com a capacidade de gerar novos dados ou imagens, as GANs tamb√©m t√™m a capacidade de serem perigosas. Uma t√©cnica relacionada, mas algoritmicamente muito diferente, tem feito as rondas recentemente sob o nome "DeepFakes¬Ē, como em imagens falsas de aprendizagem profunda. As implica√ß√Ķes √©ticas e geopol√≠ticas s√£o vastas devido √† sua capacidade de criar v√≠deos falsos de, digamos, l√≠deres pol√≠ticos que discutem o uso da for√ßa militar contra um pa√≠s. Muito tem sido discutido sobre a dissemina√ß√£o e os perigos de not√≠cias falsas, mas o potencial das GANs de criar imagens falsas e confi√°veis ​​√© preocupante. Se houver imagens p√ļblicas suficientes, em breve poder√° ser poss√≠vel sintetizar cenas de eventos que nunca aconteceram. Pense nisso como o Photoshop da pr√≥xima gera√ß√£o.

Ian Goodfellow, o criador da t√©cnica GANs, foi recentemente nomeado como um dos Global Thinkers 2019 pelos Neg√≥cios Estrangeiros. Este √© um passo importante para a IA ser reconhecida como uma for√ßa determinante, especialmente √† luz das aspira√ß√Ķes da China para a ind√ļstria de IA valer US $ 150 bilh√Ķes at√© 2030 e com os Estados europeus e outros estados gastando dezenas de bilh√Ķes de d√≥lares em or√ßamentos de IA. Quantidades semelhantes foram gastas apenas pelos EUA, com fontes alegando que em "seu or√ßamento n√£o classificado para 2017, o Pent√°gono gastou aproximadamente US $ 7,4 bilh√Ķes em IA e nos campos que a suportam". Claramente, dado o n√ļmero de fundos investidos e o enorme potencial deste tecnologia para moldar as futuras rela√ß√Ķes geopol√≠ticas, o reconhecimento dos Neg√≥cios Estrangeiros n√£o deve ser uma surpresa.

Estas s√£o algumas das raz√Ķes pelas quais a √©tica √© um tema central na mente de todos. Eu abordei este t√≥pico em meu livro, " GANs in Action: Deep learning com Generative Adversarial Networks ", com meu co-autor Vladimir Bok. GANs podem fazer muito bem para o mundo, mas todas as ferramentas t√™m uso indevido. Aqui a filosofia tem que ser de consci√™ncia: uma vez que √© imposs√≠vel "n√£o inventar¬Ē uma t√©cnica, √© crucial certificar-se de que as pessoas relevantes est√£o cientes da r√°pida emerg√™ncia desta t√©cnica e do seu potencial substancial.

Da mesma forma, com esse tipo de crescimento e investimento em todas as frentes da IA, grupos consultivos e profissionais est√£o come√ßando a surgir onde os profissionais da ind√ļstria podem se reunir, colaborar e discutir os benef√≠cios e os perigos das t√©cnicas, como a rede global constru√≠da pela Brainpool.ai. No futuro, espero que esses grupos definam a pol√≠tica p√ļblica de IA mais do que a percep√ß√£o p√ļblica da IA ​​e seus perigos. Dada a experi√™ncia limitada de pol√≠ticos globalmente com a IA, √© vital que a ind√ļstria informe o debate.

Apesar dos aspectos mais geopol√≠ticos da tecnologia das GANs, as GANs representam uma nova e empolgante tecnologia que pode trazer criatividade para um cen√°rio de Intelig√™ncia Artificial aparentemente pseudo-determinista. Em √ļltima an√°lise, as GANs podem liberar as pessoas da preocupa√ß√£o com a log√≠stica de baixo n√≠vel de como realizar tarefas e permitir que elas se concentrem em ideias de alto n√≠vel. Para esse fim, as GANs s√£o uma das esperan√ßas mais brilhantes na inova√ß√£o da IA  .

Fontes

Korkinof, D., Rijken, T., O'Neill, M., Yearsley, J., Harvey, H. e Glocker, B. (2018). Síntese de mamografia de alta resolução usando Redes Adversariais Generativas Progressivas. Obtido em https://arxiv.org/pdf/1807.03401.pdf

¬≤ badi, M. & Andersen, DG (2016). APRENDENDO A PROTEGER AS COMUNICA√á√ēES COM CRIPTOGRAFIA NEURAL ADVERS√ĀRIA. Obtido em https://arxiv.org/pdf/1610.06918.pdf

³ Rigaki, M. e Garcia, S. (2018). Trazendo uma GAN para uma luta de facas: adaptando a comunicação de malware para evitar a detecção. Em 2018 Workshops de Segurança e Privacidade do IEEE (SPW) (pp. 70-75). IEEE https://doi.org/10.1109/SPW.2018.00019

Eu sou MD e co-fundador da Brainpool.ai, uma rede mundial de mais de 300 especialistas em inteligência artificial e aprendizado de máquina de nível superior.

Fonte: www.forbes.com



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