Три человека, которых вы не встретите в реальной жизни и почему

Три человека, которых вы не встретите в реальной жизни и почему

Каждый день мы встречаемся и общаемся с десятками людей в реальной жизни… покупаем утренний кофе, приветствуем коллег в офисе, заказываем обед, навещаем нового клиента, забираем детей из школы, стоим в очереди в продуктовом магазине. . Ожидаемая продолжительность жизни в США составляет почти 79 лет, и если вы встречаетесь или общаетесь хотя бы с одним новым человеком в день, это более 28 000 человек за всю жизнь!

Мы все больше и больше взаимодействуем с людьми в киберпространстве. Виртуальная телефонная конференция, обсуждение статьи в LinkedIn или игра в онлайн-видеоигру. Иногда онлайн-взаимодействия могут в конечном итоге привести к разговорам в реальном мире. Но в большинстве случаев мы остаемся связанными только битами и байтами в киберпространстве.

Вот три человека, которых вы никогда не встретите в реальной жизни.

Эми

Эми работает детской медсестрой. Она много работает, но любит свою работу. Она не проводит много времени в сети, хотя у нее есть аккаунт в Facebook, чтобы не отставать от своих племянниц.

Эми надеется, что когда-нибудь у нее будет собственная семья, но сейчас она сосредоточена на своих профессиональных целях и на том влиянии, которое она каждый день оказывает на жизнь своих пациентов. Эми часто начинает свой день с пробежки на 3 мили, чтобы оставаться энергичной во время длительных смен.

Исаак

Исаак владеет бутик-кафе. Несколько лет назад он уволился с работы налоговым юристом, потому что не был удовлетворен работой. Теперь, занимаясь своим бизнесом и воспитывая двух дочерей со своей женой Анной, Исаак любит пешие прогулки и прогулки на свежем воздухе.

Исаак также ведет блог и является активным членом местной торговой палаты. Через несколько лет он планирует открыть вторую кофейню.

Триша

Триша работает администратором в средней школе. Она посвящает свое время улучшению благополучия подрастающих взрослых. Триша помнит, как тяжело может быть взросление, и понимает, какое новое давление оказывают на детей социальные сети.

Она помогает руководить родительско-учительской ассоциацией своей школы и недавно купила свой первый дом. Триша любит расслабиться в конце недели, выпив бокал красного вина и погуляв со своим лабрадором по кличке Бейли.

Эми, Исаак и Триша замечательные люди. Но это люди, которых вы никогда не встретите. Нет, они не исчезли. И нет, они не живут в отдаленном экзотическом месте, которое вы никогда не посетите.

По правде говоря, Эми, Исаак и Триша не существуют.

Их лица и цифровые портреты были созданы с помощью алгоритма машинного обучения, называемого генеративно-состязательной сетью или GAN. Я скачал их фотографии с https://thispersondoesnotexist.com/ после того, как картинки были сгенерированы случайным образом. Их имена и биографии были придуманы мной для целей этой статьи.

GAN — относительно новая технология в семействе искусственного интеллекта. Бывшему исследователю Google Brain и нынешнему сотруднику Apple по имени Ян Гудфеллоу приписывают изобретение GAN, когда он противопоставил друг другу два генеративных алгоритма. Генеративные модели существовали некоторое время, но их результаты часто были плохими. Путем введения в архитектуру состязательной модели, известной как дискриминатор, обеспечивается игра в кошки-мышки между двумя моделями.

В новаторской статье 2014 года Генеративно-состязательные сети исследователи приводят простую аналогию:

Генеративную модель можно рассматривать как аналог группы фальшивомонетчиков, пытающихся произвести фальшивую валюту и использовать ее без обнаружения, в то время как дискриминационная модель аналогична полиции, пытающейся обнаружить фальшивую валюту. Конкуренция в этой игре побуждает обе команды совершенствовать свои методы до тех пор, пока подделки не станут неотличимы от настоящих.

В феврале 2018 года MIT Technology Review написал статью, назвав Гудфеллоу GANFather, в которой более подробно описано происхождение технологии и то, как она работает.

С момента своего появления в конце 2014 года технология становилась все более и более сложной. Ранее в этом году Гудфеллоу написал в Твиттере о прогрессе.

Текущее состояние техники может обмануть неопытный глаз. Даже если вы знаете, что ищете, это все равно может быть сложно. Проверьте свои способности обнаружения ИИ здесь: http://www.whatfaceisreal.com/

Последствия технологии GAN являются глубокими и тревожными. Улучшения развиваются быстро, и в сочетании с аудио- и видеовозможностями будет все труднее и труднее отличить реальных людей от синтетических. Если злоумышленники объединят технологию GAN с мошенничеством с синтетической идентификацией, это может оказаться проблематичным для финансовых учреждений, которые уже пытаются отличить хороших клиентов от плохих в цифровых каналах.

Это видео завораживает. В нем объясняется еще одна техника, Архитектура генератора на основе стилей для генеративно-состязательных сетей, и, как вы видите, она весьма волшебна.

Спасибо, что прочитали. Если вам понравилась эта статья, похлопайте в ладоши и подпишитесь.

Также подписывайтесь на меня в LinkedIn. Я делюсь мыслями о финансовых технологиях, проверке личности, искусственном интеллекте, биометрии, блокчейне, будущем работы, гибкой разработке программного обеспечения, высокопроизводительных командах, создании культуры и многом другом.

Первоначально опубликовано наhttps://www.linkedin.com/pulse/three-people-you-wont-meet-real-life-why-steve-craig/