11 aug. 2020 | 13:54

Adobe folosește inteligența artificială ca să descopere pozele mincinoase trecute prin Photoshop

ACTUALITATE
Adobe folosește inteligența artificială ca să descopere pozele mincinoase trecute prin Photoshop

Adobe, compania din spatele omniprezentului program de editare foto Photoshop, a prezentat un nou instrument de inteligență artificială capabil să detecteze dacă imaginile au fost modificate.

Cercetarea, care a pornit dintr-un parteneriat cu oameni de știință de la UC Berkeley și finanțare de la DARPA, se concentrează pe modificările făcute cu instrumentul “face aware liquify” din Photoshop, care poate remodela în mod subtil și atinge părți ale unei imagini, potrivit unei postări pe blogul Adobe.

Pentru a pregăti rețeaua neurală care detectează editarea, oamenii de știință din Adobe au alimentat-o ​​cu perechi de imagini – o fotografie brută a feței cuiva și o versiune care a fost modificată cu instrumentul din Photoshop.

După suficient antrenament, plasa neurală a putut observa fața editată în 99% dintre cazuri. Acest lucru este impresionant, deoarece oamenii care încearcă să facă același lucru au ghicit corect doar 53%. Acest lucru demonstrează cât de bine se pot modifica imaginile, astfel încât nici să nu-ți dai seama cu ochiul liber.

„Trăim într-o lume în care devine din ce în ce mai greu să avem încredere în informațiile digitale pe care le consumăm și aștept cu nerăbdare să explorăm în continuare acest domeniu de cercetare”, a spus omul de știință Richard Zhang, în comunicat.

Inteligența artificială ar putea fi alimentată prin fotoni

Sistemele de inteligență artificială funcționează cu ajutorul unor rețele neurale. Acestea încearcă să reproducă funcțiile creierului uman legate de procesul de învățare, pentru diferite aplicații. Și suntem abia în primele faze de dezvoltare a tehnologiei. Vom vedea o explozie în următorul deceniu.

O nouă abordare a fost propusă publicului, prin care calculele necesare rețelei neuronale vor fi realizate cu ajutorul luminii, și nu al electricității. În acest mod, un centru vectorial fotonic va putea multiplica în paralel matricea, îmbunătățind atât viteza, cât și eficiența modelelor curente de învățare computerizate.