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 inovação e ética 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. inovações - GANs - e o que isso significa para a indústria e para todos nós.
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 indústria da IA é incrivelmente ampla e tem muitas formas e funções diferentes, de modo que os profissionais da indústria tendem a se concentrar mais profundamente em quais ramos da IA estão sendo estimulados hoje. Isso também é verdade, porque há vários graus de progresso nas diferentes áreas da IA.
Alguns subcampos, como a visão computacional, viram apenas um progresso marginal, enquanto outras áreas estão crescendo a cada seis meses. Uma dessas áreas é a Generative Adversarial Networks (GANs), que se desenvolveu a partir da sintetização de imagens 28x28 pixels, que não são interessantes, para imagens full-HD de rostos humanos em cerca de três anos. São imagens completamente novas que exigem toda a criatividade e habilidades de um pintor. A parte importante é que, para um praticante de IA, isso muda a natureza de como pensamos em capacidades de IA, porque significa que a IA é capaz de criatividade. Isso significa que a IA pode deixar um pouco da criatividade mais mecânica para as máquinas e permitir que os humanos voltem a focar em diferentes tarefas.
GANs são apenas uma ferramenta como qualquer avanço algorítmico, embora extensivamente aplicado em diferentes setores. Por exemplo, na medicina, as GANs têm sido usadas para ajudar na detecção do câncer - criando novos scans realistas; eles foram aplicados tanto defensivamente quanto ofensivamente na segurança cibernética; e - enganando as expectativas de muitos - GANs foram usados no art. Na verdade, uma das peças de arte geradas por essa técnica foi vendida por US $ 432.500 . Existem agora vários artistas dedicados exclusivamente a GANs, um dos quais é Helena Sarin, cujo trabalho é retratado neste artigo.
A inovação da Generative Adversarial Networks é simples em seu núcleo. Começa com duas redes, uma é o gerador (daí a generativa) e a outra é chamada de discriminador, porque discerne o trabalho do gerador. As redes competem umas contra as outras (daí 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 autênticas e aquelas feitas pelo estudante. Através desta competição e feedback, ambos melhoram no seu ofício. Desta forma, as GANs imitam a criatividade e o raciocínio contrafactual.
Outro post
Na medicina, em meados de 2018, foram publicados 63 artigos médicos que usaram GANs em alguma capacidade. Estes tendem a se concentrar na segmentação ou síntese na maioria dos casos e há exemplos de GANs que apresentam um desempenho impressionante ao descobrir, de forma criativa, informações ausentes no diagnóstico de doenças cardíacas, por exemplo. A abordagem baseada em GAN levou o campo adiante, fornecendo um novo algoritmo de classificação robusto que combina todos os outros algoritmos de ponta. Especulativamente, é plausível acreditar que as GANs possam gerar procedimentos cirúrgicos candidatos no futuro para aumentar o trabalho dos cirurgiões. Da mesma forma, as GANs têm sido aplicadas em aplicações de descoberta de drogas e dobra de proteínas e em odontologia, onde as pessoas já estão usando isso na prática.
Mas com a capacidade de gerar novos dados ou imagens, as GANs também têm a capacidade de serem perigosas. Uma técnica relacionada, mas algoritmicamente muito diferente, tem feito as rondas recentemente sob o nome "DeepFakes, como em imagens falsas de aprendizagem profunda. As implicações éticas e geopolíticas são vastas devido à sua capacidade de criar vídeos falsos de, digamos, líderes políticos que discutem o uso da força militar contra um país. Muito tem sido discutido sobre a disseminação e os perigos de notícias falsas, mas o potencial das GANs de criar imagens falsas e confiáveis é preocupante. Se houver imagens públicas suficientes, em breve poderá ser possível sintetizar cenas de eventos que nunca aconteceram. Pense nisso como o Photoshop da próxima geração.
Ian Goodfellow, o criador da técnica GANs, foi recentemente nomeado como um dos Global Thinkers 2019 pelos Negócios Estrangeiros. Este é um passo importante para a IA ser reconhecida como uma força determinante, especialmente à luz das aspirações da China para a indústria de IA valer US $ 150 bilhões até 2030 e com os Estados europeus e outros estados gastando dezenas de bilhões de dólares em orçamentos de IA. Quantidades semelhantes foram gastas apenas pelos EUA, com fontes alegando que em "seu orçamento não classificado para 2017, o Pentágono gastou aproximadamente US $ 7,4 bilhões em IA e nos campos que a suportam". Claramente, dado o número de fundos investidos e o enorme potencial deste tecnologia para moldar as futuras relações geopolíticas, o reconhecimento dos Negócios Estrangeiros não deve ser uma surpresa.
Estas são algumas das razões pelas quais a ética é um tema central na mente de todos. Eu abordei este tópico 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 têm uso indevido. Aqui a filosofia tem que ser de consciência: uma vez que é impossível "não inventar uma técnica, é crucial certificar-se de que as pessoas relevantes estão cientes da rápida emergência desta técnica 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 estão começando a surgir onde os profissionais da indústria podem se reunir, colaborar e discutir os benefícios e os perigos das técnicas, como a rede global construída pela Brainpool.ai. No futuro, espero que esses grupos definam a política pública de IA mais do que a percepção pública da IA e seus perigos. Dada a experiência limitada de políticos globalmente com a IA, é vital que a indústria informe o debate.
Apesar dos aspectos mais geopolíticos da tecnologia das GANs, as GANs representam uma nova e empolgante tecnologia que pode trazer criatividade para um cenário de Inteligência Artificial aparentemente pseudo-determinista. Em última análise, as GANs podem liberar as pessoas da preocupação com a logística de baixo nível de como realizar tarefas e permitir que elas se concentrem em ideias de alto nível. Para esse fim, as GANs são uma das esperanças mais brilhantes na inovação 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
² badi, M. & Andersen, DG (2016). APRENDENDO A PROTEGER AS COMUNICAÇÕES COM CRIPTOGRAFIA NEURAL ADVERSÁRIA. 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
0 Comentário:
| Nome: | Em: | |
| Mensagem: | ||
