L'intelligenza artificiale è capace non soltanto di riconoscere i volti ma anche di crearli

Il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno aperto praterie sconfinate. Un ingegnere software dipendente di Uber, Philip Wang, ha presentato un sito web dal nome curioso: This person does not exists ovvero “Questa persona non esiste“.
Provate a visitarlo e premere per un po’ di volte il tasto F5 sulla tastiera, in modo tale da ricaricare velocemente la pagina.

A ogni reload un nuovo volto: ebbene, nessuno dei visi che vi si pareranno dinanzi corrispondente a una persona in carne ed ossa. Le persone raffigurate, insomma, non esistono.

Non c’è trucco e non c’è inganno: Wang spiega di aver utilizzato StyleGAN, implementazione ufficiale realizzata dai tecnici di NVIDIA Research Projects e costruiti a partire da TensorFlow, libreria software open source per l’apprendimento automatico sviluppata nei laboratori di Google (ne abbiamo parlato più volte in passato) per richiedere la generazione di ciascuna nuova foto a partire da un vettore a 512 dimensioni.

Le reti neurali per la generazione dei volti sono state addestrate utilizzando alcuni database fotografici preesistenti (CelebA-HQ e FFHQ) per la durata di un’intera settimana usando 8 GPU NVidia Tesla V100.

Il video che ripubblichiamo di seguito riassume l’approccio che è stato utilizzato per generare i volti in maniera pseudocasuale:

Le reti antagoniste generative, o in inglese generative adversarial networks (GAN), sono impiegate nelle attività di apprendimento automatico non supervisionato: esse si basano su due sistemi di reti neurali che si sfidano l’uno con l’altro.

In questo caso StyleGAN è stato sfruttato per generare delle foto di persone con un look assolutamente plausibile. Altri ricercatori hanno però usato lo stesso strumento per creare in automatico versioni differenti di fonti di carattere già note, graffiti e molto altro ancora.
Inutile dire che gli appassionati di morphing scopriranno in StyleGAN uno strumento dalle ottime potenzialità una volta addestrato a dovere.

Una descrizione puntuale del lavoro svolto è disponibile a questo indirizzo.

#LatentFonts as the next iteration of #VariableFonts? Tried #StyleGAN on a 50k fonts dataset collected by @fulhack – Now I'm stuck watching this loop pic.twitter.com/UKCexhJKiF

— Cyril Diagne (@kikko_fr) 13 febbraio 2019