人工智能是如何帮助我们理解世界——或者根本误解它的

　　美国人已经开始学着不去相信他们在电视上看到的东西，但是人工智能的新发展可能会让他们更担心。目前，对图像进行数字化处理是很有可能的，但耗时、昂贵且往往效率低下。然而，全新的人工智能系统可以利用先进的神经网络“将”普通情况转化为不同寻常的环境，近乎瞬间产生一条“假”视频。一条有家猫的街道突然被美洲狮包围。夏威夷街头到处都是雪。你的脸在别人的身体上，在你从未去过的地方做你可能永远不会做的事情。　　这种技术正在以惊人的速度发展，因为神经网络学会了在没有看到它们的情况下想象事物。

　　英伟达是一家以未来总部为基地的价值数十亿美元的科技公司，总部位于加州圣克拉拉。该公司是人工智能和机器学习的市场领导者。今年10月，该公司因其面部生成技术而成为新闻头条，在这一技术中，一小部分名人被拼接在一起，创造出令人信服的新面孔。鼻子可能会让你想起伊娃·朗格利亚(Eva Longoria)或一组特别的眉毛，但每一张脸都是独一无二的。不可思议的山谷无处可寻。最近，类似的技术也被用来制作色情作品，将人们的脸移植到不同的人身上。

　　另一个全新的框架让机器想象在不同天气条件下的阳光街道，包括雪、雨或风。夏日街景变成了冬日仙境;黑暗之夜马上就会被照亮。同样的框架可以将一种狗转化为另一种(更有趣的应用)，或者把家养猫变成美洲豹和美洲狮。这个图像翻译使用了一种称为生成对抗性网络的算法，即GAN。两种神经网络一起工作，另一种神经网络协同工作，使用可用的数据生成图像或视频，另一种则告诉它是否有好处。通常情况下，神经网络需要提前看到一个范例，比如街道上的一对图片，一个是雪上的，另一个不是。这些甘人是第一个可以想象雪在街上的人，即使以前没有见过。

　　这一令人兴奋的技术有明显的应用。该网络的研究人员之一刘明宇(音译)说，在自动驾驶汽车方面，这一点尤其重要。例如，加州很少下雨，但我们希望我们的自动驾驶汽车在下雨时能正常运转。我们可以用我们的方法将阳光明媚的加州驾驶序列转化为下雨的汽车，来训练我们的自动驾驶汽车。但是，能够以这样的速度制作“虚假图像”，而且数据如此之少，就可以提供一系列令人担忧的错误应用，尤其是在新闻方面。不难想象，在像飓风或森林火灾这样的自然灾害发生后，类似的技术可以被用来淡化气候变化或破坏，或者误导人们远离救援和清理工作。

　　机器似乎还不善于生成足以欺骗我们的图像。然而，随着它的改善，可怕的后果迅速浮现在脑海中。“公民记者”提供给我们的明显的真实感可能很快就会被扭转，因为图片和视频显示的是从未发生过或者根本不存在的东西。当被阿特拉斯·蒙杜拉问到关于技术的更恶毒的误用，以及他们是如何被阻止的时候，刘强东拒绝发表评论。

　　该领域的一些科学家正在积极地利用这些进步。麻省理工学院媒体实验室最近向联合国儿童基金会(Unicef)展示了它的新项目，深表同情。这使用了一种深度学习的方法，叫做神经风格转移，来产生图像，将破坏的场景强加给世界各地的社区。突然，叙利亚的混乱和流离失所就在你的街区。希望该项目能帮助人们人士国际冲突的概念，以一种可能目前还不存在的方式，让人们了解自然和人类灾难。

　　研究人员Pinar Yanardag说:“除了叙利亚危机之外，我们还对地震和野火等不同类型的灾害进行了试验，并取得了可喜的成果。”他们目前正在要求人们投票决定哪些图像能激发更多的同理心，因此未来的人工智能将能够识别出同理心的图像。“这个算法可以被慈善机构使用，帮助他们将图片加入到他们的活动中，从而有更好的机会增加捐款!”另一名成员Iyad Rahwan说。

　　但团队成员曼努埃尔·西布莱恩(Manuel Cebrian)说，这种技术也有可能被滥用，即使它的重点是产生积极影响。不过，可能还有另一个应用程序——事实核查。他说:“我们相信，我们正在开发的技术有可能被用来从人工生成的照片中分辨出真实的照片。”“同样的技术可以用来过滤那些恶性元素试图在互联网上传播的合成图像。”