A realidade artificial é o próximo passo além da Inteligência Artificial, e a mente humana pode ser completamente reconectada no processo. Provas judiciais poderiam ser falsificadas, a lavagem cerebral seria permanente, memórias poderiam ser criadas. O maior perigo será para crianças cujas mentes estão apenas descobrindo o que a realidade é e o que não é. O mecanismo de entrega mais poderoso serão os dispositivos de realidade virtual que estimulam vários sentidos durante a simulação. ⁃ TN Editor
O uso de especialistas em inteligência artificial criou uma 'falsa realidade' que é tão semelhante à vida real que você pode não ser capaz de dizer que é uma simulação.
Novos avanços nas manipulações gráficas feitas por redes neurais significam que simulações artificiais se parecem enganosamente com a coisa real.
Os desenvolvedores dizem que, no futuro, cenas geradas pela IA podem ser usadas para criar dados de treinamento para carros autônomos.
No entanto, essa tecnologia também tem um lado mais sombrio e pode nos levar a uma estranha hiper-realidade, onde a simulação se torna indistinguível da vida real.
Pesquisadores da empresa de tecnologia Nvidia, sediada em Santa Clara, criaram imagens que mostram cenas geradas pela IA criadas a partir de reais.
"Apresentamos resultados de tradução de imagens de alta qualidade em várias tarefas desafiadoras de tradução de imagens não supervisionadas, incluindo tradução de imagens de cenas de rua, tradução de imagens de animais e tradução de imagens faciais", disse o site da empresa.
Pesquisadores liderados por Ming-Yu Liu usaram traduções de 'imagem a imagem' para transformar uma imagem externa de inverno em uma cena de verão gerada por IA.
Eles também poderiam transformar o tempo ensolarado em tempo chuvoso.
O sistema depende de redes adversárias generativas (GAN).
Os pesquisadores do laboratório Google Brain AI desenvolveram primeiro o GAN, que consiste em duas redes neurais que aprendem olhando dados brutos.
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Ele usa a entrada para 'ensinar' um algoritmo sobre um assunto específico, alimentando-o com grandes quantidades de informações.
Um analisa os dados brutos - neste caso, a cena da vida real - enquanto o outro gera imagens falsas com base no conjunto de dados.
'O uso de GANs não é novo no aprendizado não supervisionado, mas a pesquisa da NVIDIA produziu resultados - com sombras aparecendo através da folhagem densa sob céus parcialmente nublados - muito à frente de qualquer coisa vista antes', escreveram pesquisadores liderados por Lui em um blog.
“Somente para carros que dirigem sozinhos, os dados de treinamento podem ser capturados uma vez e, em seguida, simulados em uma variedade de condições virtuais: sol, nublado, neve, chuva, noite, etc”, escreveram os pesquisadores.
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