2019年04月12日

敵対的生成ネットワーク(GAN)が創り出すフェイクな世界

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

突然ですが、敵対的生成ネットワークをご存知でしょうか?
英語では「Generative Adversarial Networks」、略して「GAN」。
敵対的生成ネットワーク(以下GAN)とは、ディープラーニングのしくみの一つなのですが、
これが今、画期的なAI技術として注目を浴びているらしいので、取り上げてみたいと思います。

GANは、教師なし学習の一つの手法です。

教師あり学習とは、質問と回答を同時に教えて学ばせる方法。
例えば、犬の画像に「犬」というラベルを付けて、犬について学習させる方法が「教師あり学習」。
一方、教師なし学習は、特に正解を教えません。
自らがその特徴や法則性を学んでいくのが「教師なし学習」です。

では、なぜGANが注目されているのかというと、
GANは、教師なし学習によって自らデータの特徴を学んだ結果として、
実在しないが本物に近いデータを創り出すことができる技術だからなのです。

その仕組みは、こうです。
GANは、ジェネレーター(Generator)と言われる「生成器」と、
ディスクリミネーター(Discriminator)と言われる「識別器」の2つのネットワークで構成されます。
この関係は、紙幣の偽造に例えられるようなので私も引用させていただきますが、
ジェネレーターは「偽造者」、ディスクリミネーターは「警察」とします。
ジェネレーター(偽造者)は偽札を造りますが、ディスクリミネーター(警察)はそれを見破ります。
ジェネレーターは更に精巧な偽札を造ろうとしますが、ディスクリミネーターはまたもやそれを見破る・・・
これを繰り返していくと、かなりリアルな偽札が造られるようになります。
このように、互いに競わせてそれぞれの能力を上げていくのがGAN
敵対的生成ネットワーク」と言われる所以です。

と、ここまで説明してきましたが、
「一体なんのことやらさっぱり・・・」
「で、結局どういうこと?」
という方もいらっしゃるかもしれません。
私もにわかにインプットした知識なので、上手く説明できているとは言えませんからね(苦笑)
では、GANとは一体どんな技術なのか、実際の例をいくつかご紹介していきましょう。


■Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio
Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio

最も有名なのはこちらの動画ではないでしょうか。
一瞬、オバマ氏本人がしゃべっているように見えますが・・・


■アイドル自動生成AI
「クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発」
出典:株式会社データグリッド

「あれ?どこかで見たことある」と思っても、実際にはいないんですよね・・・


将来的にはモンタージュも自動で生成できるようになる・・・?


いかがでしたでしょうか?

もう「凄い!!」の一言に尽きますね。
ここまでくると、もうフェイクを見破る自信が全くありません。
“フェイク”というより“限りなくリアル”??

これは果たして、夢のある世界なのか、それともホラーな世界なのか・・・


posted by CBIT池田 at 17:15 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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