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Si l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine diffèrent sur bien des points, il semble que nous partagions une habitude commune : rêver de nourriture.
Dans une étude récente publiée sur arXiv, des chercheurs de Google DeepMind, en collaboration avec un expert de l’Université de Heriot-Watt, ont présenté ce qu’ils qualifient de plus grand et avancé des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Pour prouver son efficacité, ils ont demandé à ce système de créer des images photoréalistes de paysages, d’adorables animaux, et bien sûr, de succulents hamburgers.
QU’EST-CE QUI POUSSE À LA PLATTE ?
Les GANs sont parmi les algorithmes les plus sophistiqués utilisés en intelligence artificielle. En résumé, un réseau génère une image de la façon la plus réaliste possible tandis qu’un autre réseau évalue cette création en la comparant à des exemples réels. Ce processus de rétroaction permet aux deux réseaux de s’améliorer progressivement, à tel point que l’un devient vraiment efficace pour détecter les images générées par l’intelligence artificielle, tout en continuant d’être dupé par le travail de l’autre.
Ces réseaux sont souvent utilisés pour produire divers médias, comme des niveaux de jeux vidéo ou des modèles 3D. Leur capacité à tromper à la fois les humains et les machines crée certes des défis, mais elle peut également aider à lutter contre les deepfakes trompeurs.
Cette méthode a permis à la machine de DeepMind spécialisée dans la création de hamburgers d’évoluer, passant d’une création peu appétissante en 2016 à une image qui ressemble maintenant à un véritable hamburger, même si celui-ci est légèrement trop cuit.
PROTÉINES ALTERNATIVES
Bien que certains proposent de réduire notre consommation de viande rouge, l’intelligence artificielle n’est pas encore prête pour cette transition. L’algorithme qui génère des hamburgers est parvenu à de bons résultats, mais d’autres domaines posent encore problème. Par exemple, le tuyau de la trompette française a laissé la machine perplexe. De même, la génération d’images de papillons ne donne pas encore tout à fait satisfaction, et les photos de humains se transforment souvent en monstres difformes.
À LIRE AUSSI : En seulement deux ans, l’IA est parvenue à réaliser un cheeseburger un peu plus appétissant [Quartz]
FAQ
Qu’est-ce qu’un réseau antagoniste génératif (GAN) ?
Un GAN est un type de modèle d’intelligence artificielle conçu pour générer de nouvelles données en apprenant à partir d’exemples.
Comment les GANs sont-ils utilisés aujourd’hui ?
Ils sont largement utilisés dans la création d’images, de vidéos, et même dans la génération de musique, en améliorant constamment leur précision.
Quels sont les défis auxquels font face les GANs ?
Les GANs peuvent avoir des difficultés avec des objets complexes et des formes organiques, ce qui peut entraîner des résultats peu réalistes.
Les GANs peuvent-ils être utilisés pour détecter des deepfakes ?
Oui, grâce à leur capacité à comparer les images créées avec celles du monde réel, les GANs peuvent aider à identifier des contenus trompeurs.
L’IA va-t-elle remplacer la créativité humaine ?
Pour l’instant, l’IA est un outil puissant pour assister la créativité, plutôt qu’un substitut complet à l’imagination humaine.