General

Ця нейросеть знає, як ви будете виглядати через 50 років. Як вона працює?

Не секрет, що зараз нейромережі найчастішевикористовуються в фотографії. Ми вже бачили, як вони здатні працювати з анімацією на звичайному комп'ютері, а картини, написані штучним інтелектом, йдуть з молотка дорожче творів іменитих художників. Не дивно, що саме нейромережі лягли в основу програми FaceApp, яке за лічені дні завоювало популярність у всьому світі, штурмуючи магазини App Store і Google Play.

Ілон Маск після того, як колонізував Марс

Чому саме фотографія? Відповідь насправді простий - знімків і різноманітних зображень в Мережі дуже багато. Та не просто багато, їх мільярди! Ймовірно, кількість фото давно перевищила число населення Землі, і нехай не всі знімки викладаються в інтернет, їх все одно дуже багато. Тому нейросеть набагато простіше навчати на основі фотографій: їй можна «згодувати» безліч даних, які знаходяться у відкритому доступі. Саме так розробникам FaceApp вдалося досягти вражаючої точності в обробці відео - додаток дуже добре вміє штучно «старіють» і омолоджувати людей, змінювати зачіску, наносити макіяж - можливостей там досить багато.

За розробкою FaceApp варто наш співвітчизник- Ярослав Гончаров, виходець з «Яндекса», який заснував компанію Wireless Lab. Кілька проектів нової компанії були пов'язані з глибинним навчанням нейромереж, а «вистрілив» саме FaceApp, адже саме фото і відео стануть найважливішим типом інформації в найближчому майбутньому. За допомогою аналізу закономірності в зовнішності людей FaceApp створює нові зображення, на яких людина виглядає більш молодим, дорослим або, наприклад, усміхненим.

Джеф Безос після того, як продав Amazon

Додаток стало популярним вже через кількамісяців після виходу на початку 2017 року. FaceApp тримався в топі App Store і Google Play в Росії, США, Великобританії, Франції, Німеччини та багатьох інших країнах. Незабаром додаток досягло позначки в 40 мільйонів скачувань. Цікаво, що новий виток популярності FaceApp приніс саме фільтр «старіння». Багатьом молодим людям було цікаво, як вони будуть виглядати через 30, 40 і навіть 60 років, а FaceApp за рахунок точності своїх алгоритмів дозволив їм це зробити.

Розробники не розкривають використовуваний алгоритм(Що не дивно). Можливо, в основі проекту лежить алгоритм генеративних нейронних мереж StyleGAN, розроблений компанією Nvidia. Саме він був задіяний у проекті thispersondoesnotexist, який генерував реалістичні особи, які насправді ніколи не існували. Правда, в тому випадку мала місце робота відразу двох нейромереж: одна з них відповідала безпосередньо за створення зображення, після чого друга аналізувала образ на предмет реалістичності. При генерації особи нейросеть використовує риси відразу декількох людей, а потім адаптує їх з потрібним віком, мімікою, довжиною волосся і іншими параметрами.

У випадку з FaceApp, ймовірно, генератор спочаткувизначає атрибути людського обличчя (від посмішки до волосся і навіть ластовиння), а потім накладає на нього атрибути старого / молодого особи (на кшталт зморшок або, навпаки, гладкої шкіри) - але так, щоб зображення виглядало як справжнє.

26-річний автор Hi-News.ru після того, як вирішив зустріти старість в Швейцарії

Читайте також - Нейросеть Яндекса написала п'єсу для симфонічного оркестру

Як завантажити FaceApp

Додаток можна завантажити безкоштовно для iPhone (ось тут) і Android (тут). Спочатку доступний початковий набір інструментів, але якщо отримання дозволу, отримаєте просунуті фільтри.

FaceApp збирає дані користувачів?

Коли ви користуєтеся сервісами, в основі якихлежать нейромережі, повинні розуміти, що кожен «згодований» їм мегабайт даних використовується для подальшого навчання нейромережі. Так що в деякому сенсі додаток дійсно збирає призначені для користувача дані. І тут є дві сторони медалі: з одного - свої фотографії хочеться тримати тільки у себе; з іншого - нейросеть потрібно якось навчати, адже без цього FaceApp не зміг би так реалістично змінювати фотографії.

Звичайно, по хорошому розробники повинніпопереджати про те, що збирають дані, інакше хтось може подумати, що згодом їх перепродадуть і будуть використовувати маркетологи для контекстної реклами. Або фото автора Hi-News.ru з'явиться в рекламі одного банку для пенсіонерів (сподіваюся, що немає).

Цікаво, як далеко просунуться нейромережі внайближчі кілька років. Всього два роки тому компанія Lyrebird з Монреаля створила мовної синтезатор на основі ІІ, здатний відтворити будь-який голос. Для наслідування голосу системі досить лише кількох секунд аудіозапису голосу необхідного людини, на основі яких і буде створений звуковий фрагмент. Точне наслідування голосу можливо завдяки використанню нейронних мереж на основі штучного інтелекту, які працюють за тими ж принципами, що нейронні мережі людського мозку. ІІ вчиться розпізнавати особливості мови людини, а потім ці дані вже використовуються для синтезу штучного голосу. Так що Селфі - далеко не межа використання нейромереж.

Але про збір даних варто задуматися.