NVIDIA používa umelú inteligenciu na „výcvik“ videnia autonómnych áut

Autonómne autá dlhodobo testované na cestách za dobrých poveternostných podmienok, môžu zostať zaskočené v prostredí uprostred hustého dažďa, sneženia, či iných druhov zníženej viditeľnosti.

Výhodné je preto testovať a dolaďovať programy pre autopilotov aj za nepriaznivého počasia. To však môže byť v niektorých krajinách problém. Jednou z nich je napríklad Kalifornia s veľkým počtom slnečných dní, pričom sa tu autonómne autá intenzívne testujú.

Výskumníci zo spoločnosti NVIDIA majú na tento problém originálne riešenie. Tento týždeň publikovali podrobnosti o systéme s umelou inteligenciou (UI), ktorý umožňuje počítačom predstaviť si, ako vyzerá slnečná ulica počas dažďa, alebo zasypaná snehom.

Výskum je založený na metóde UI, ktorá je obzvlášť dobrá pri vytváraní vizuálnych dát. Reč je o metóde s názvom generative adversarial network  (GAN), alebo generatívna „súperiaca“ sieť. GAN pracuje s kombináciou dvoch samostatných neurónových sietí – jednej, ​​ktorá vytvára dáta a druhej, ktorá ich posudzuje a odmieta zábery, ktoré nevyzerajú hodnoverne.

Týmto spôsobom sa UI učí, takže časom vytvára lepšie a lepšie výsledky. Tento druh programov je síce nový, ale v rôznych odvetviach sa už používa na generovanie najrôznejších snímok, od falošných tvárí celebrít, až po nové návrhy oblečenia, alebo interiérový dizajn.

Výskum firmy NVIDIA má však jednu veľkú výhodu oproti existujúcim GAN: učí sa oveľa jednoduchšie. Za bežných okolností tieto programy potrebujú veľké súbory dát na generovanie odvodených údajov. Ako vysvetlil výskumník spoločnosti NVIDIA Ming-Yu Liu, znamená to, že ak tvoríte GAN, ktorý premení dennú scénu na nočnú, musíte ho nakŕmiť dvojicami záberov nasnímaných na rovnakom mieste v noci a cez deň. Sieť potom študuje rozdiel medzi týmito dvojicami, aby dokázala vytvoriť nové príklady.

Nový program však nepotrebuje túto prípravu. Funguje bez označených množín údajov, ale dokáže poskytnúť výsledky podobnej kvality. To by mohlo byť veľkou výhodou pre výskumných pracovníkov umelej inteligencie, pretože im to ušetrí čas, ktorý by inak museli venovať triedeniu dát a ich príprave.

Ming-Yu a jeho kolegovia testovali nový systém nielen pri generovaní obrazov mokrých a zasnežených ciest, ale aj na obrázkoch mačiek a psov,aj ľudí. Menili pritom zábery jedného druhu zvierat na druhý a naopak, alebo sa zamerali na zmenu výrazu ľudí na fotografiách.

Podobná technológia je už využívaná aj v iných aplikáciách. V časoch čoraz rozšírenejších hybridných vojen a dezinformačných kampaní existujú oprávnené obavy pred jej zneužitím. Ak dnes dokážeme generovať falošné správy vrátane fotiek, pomocou falošných videí  sa budú dať možno pohodlne manipulovať voľby.

Viac informácií nájdete v správe, ktorú vydal výskumný tím. Výsledky výskumu budú vedci prezentovať na aktuálnej konferencii NIPS AI conference v kalifornskom  Long Beach.