یہ شخص موجود نہیں ہے 2019 کا بہترین ایک آف ویب سائٹ ہے

ایک نظر میں، ویب سائٹ پر موجود تصاویر، اس شخص کو موجود نہیں ہے شاید بے ترتیب ہائی اسکول کے پورٹریٹس یا بے حد غیر فعال لنکڈینٹ سر شاٹس کی طرح لگیں. لیکن سائٹ پر ہر ایک کی تصویر پیدا کی گئی ہے جس میں تخلیقی مشیر نیٹ ورک (GANs) نامی خاص قسم کی مصنوعی انٹیلی جنس الگورتھم استعمال کرتے ہیں.

ہر بار اس وقت سائٹ تازہ ہوجاتا ہے، ایک جھٹکے سے حقیقت پسندانہ - لیکن کسی شخص کے چہرے کی مکمل طور پر جعلی تصویر ظاہر ہوتی ہے. سابق ابر سافٹ ویئر انجنیئر فلپ وانگ نے اس صفحہ کو اس صفحہ کو تخلیق کیا ہے کہ GAN کو کس قسم کا قابل بنایا جائے، اور اس کے بعد منگل کو عوامی فیس بک گروپ "مصنوعی انٹیلی جنس اور گہری سیکھنے" میں پوسٹ کیا جائے.

یہ بھی ملاحظہ کریں: یہ شخص موجود نہیں ہے خالق کی وضاحت کرتا ہے کہ اس نے اس سائٹ کو کیوں بنایا

بنیادی کوڈ جس نے ممکنہ طور پر، عنوان انداز عنوان دیا، نوڈیا کی طرف سے تحریر کیا اور ایک کاغذ میں شامل کیا جس نے ہم مرتبہ جائزہ لیا. نیورل نیٹ ورک کی یہ صحیح قسم ہے ویڈیو ویڈیو اور 3D ماڈلنگ ٹیکنالوجی کو انقلاب دینے کی صلاحیت ہے، لیکن، تقریبا کسی بھی قسم کی ٹیکنالوجی کے ساتھ، یہ زیادہ سنجیدہ مقاصد کے لئے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے. Deepfakes، یا کمپیوٹر کی تخلیقی تصویر موجودہ تصاویر یا ویڈیوز پر سپرد ہوئیں، جعلی نیوز داستانوں یا دیگر ہاکوں کو دھکا دینے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے. یہی وجہ ہے کہ وانگ نے mesmerizing بلکہ ویب سائٹ کو بھی بنانے کا انتخاب کیا ہے.

انہوں نے اپنی پوزیشن میں لکھا "میں نے اپنی جیبوں میں کھینچنے اور اس ٹیکنالوجی کے لئے کچھ عوامی بیداری بڑھانے کا فیصلہ کیا ہے." "چہرے ہمارے سنجیدگی سے زیادہ اہم ہیں، لہذا میں نے اس مخصوص پری تربیت یافتہ ماڈل کو قائم کرنے کا فیصلہ کیا ہے. ہر بار آپ سائٹ کو تازہ کر دیتے ہیں، نیٹ ورک 512 جہتی ویکٹر سے سکریچ سے نیا چہرے کی تصویر پیدا کرے گا."

GAN کیسے کام کرتے ہیں؟

GANs کا تصور سب سے پہلے 2014 میں معزز کمپیوٹر سائنسدان ایان گڈفیلو کے ذریعہ متعارف کرایا گیا تھا، اور اس کے بعد سے، نائڈیا ٹیکنالوجی سے آگے بڑھ چکا ہے. کمپنی کے پرنسپل ریسرچ سائنسدان ٹرو کرراس نے کئی GAN مطالعہ کی قیادت کی ہے.

ان کے بنیادی پر، GANs دو نیٹ ورکس پر مشتمل ہیں: جنریٹر اور تبعیض. یہ کمپیوٹر پروگرام ایک دوسرے لاکھوں سے زائد بار کے مقابلے میں مقابلہ کرتے ہیں تاکہ ان کی تخلیقی صلاحیتوں کو بہتر بنائے جاسکتا ہے جب تک وہ مکمل تصاویر تیار نہ کریں.

محققین نے اس طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے اعلی معیار کو، 1024x1024 تصاویر، حال ہی میں - دیر سے 2017 تک پیدا کرنے میں کامیاب نہیں تھے. جب NVIDIA نے اپنے مشہور پروگن کاغذ میں بیان کردہ ایک تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے کوڈ کو توڑ دیا. مخصوص بصری خصوصیات پر محققین کو مزید کنٹرول دینے کے ذریعہ ہالی ووڈ اس تصور پر بنا دیتا ہے.

NVIDIA کیوں گانوں میں اچھا ہے؟

NVIDIA کاروبار کی پہلی لائن گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs یا گرافکس کارڈز) ڈیزائن اور فروخت کر رہا ہے. GPUs مشین سیکھنے کے لئے انجن ہیں جس میں الارگتھیم کی تربیت، جیسے انداز گان کی طرح، اختتام کے اختتام کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. مختصر طور پر، GPU بہت تیزی سے ضائع کر رہے ہیں بڑے پیمانے پر قطاروں اور نمبروں کے کالم، جو ہڈ کے تحت کیا ہو رہا ہے اس وقت جب ایی تربیت یافتہ ہوتی ہے.

کمپنی کے پاس اس کے سب سے کم GPU کے حصول کا فائدہ ہے، اس کے محققین کو نیور نیٹ ورکوں کو تربیت دینے کے لئے سب سے زیادہ جدید وسائل کے اضافی فائدہ.

گانوں کا مستقبل

نیویڈیا، فیس بک، گوگل، اور بہت سے دیگر ٹیک کمپنیوں نے اس ای کے محققین کے محققین کے محققین کے سکواڈرن ہیں. تکنیک آخر مقصد یہ استعمال کرنا مشکل طریقے سے کوڈنگ کے بجائے خود کار طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے، مکمل طور پر VR میں، مجازی دنیا کو مکمل طور پر پھیلانے کے لئے استعمال کرنے کے لئے ہے. لیکن اس وقت، گانوں کو مجازی سماجی میڈیا کے متاثرین کے لئے متحرک مارکیٹ تیار کرنے کے لئے پہلے ہی استعمال کیا جا رہا ہے.

کمپیوٹر کے تخلیق حروف کے اشتہارات فیشن برانڈز اور طرز زندگی کمپنیوں نے پہلے سے ہی انٹرنیٹ بھر میں لاکھوں پیروکاروں کو سراہا ہے. وینچر کیپٹل کمپنیوں نے تصور میں لاکھوں سرمایہ کاری کیے ہیں، اور GANs ان 3D ماڈلوں کو کم مزدوروں کے ساتھ زیادہ حقیقت پسندانہ بنانے کے لئے کام کر سکتا ہے.

اس وقت تک، آپ ہمیں وقفے وقفے سے تازہ کاری کرنے میں کامیاب ہو جائیں گے، اس شخص کا وجود نہیں ہے، اس کے گمراہ طور پر روحانی جعلی چہرے کی آنکھوں میں غفلت سے گریز کرنا. یہ ایک دلچسپی ہے، لیکن ابھی تک اس کی مثال یہ ہے کہ مستقبل کے جعلی دنیا کے بارے میں حقیقت پسندی کی مثال ہے.