MIT Phát Triển AI Có Khả Năng Phát Hiện Và Tạo Ra Các Hình Ảnh Giả

Việc kết xuất và chỉnh sửa hình ảnh kỹ thuật số có thể phải mất đến nhiều giờ liên tục, và các nhà nghiên cứu đến từ MIT và IBM muốn thay đổi điều đó.

Khoảng đầu tháng 07/2019, theo trang Engadget, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện AI cách tạo ra những hình ảnh chụp từ con số 0 và chỉnh sửa những vật thể có mặt trong ảnh một cách thông minh. AI mới không chỉ sẽ mang lại những ưu thế cho các họa sĩ và nhà thiết kế, mà nó còn cho chúng ta thấy được phương thức các mạng lưới thần kinh nhìn nhận và học hỏi bối cảnh. Nhóm nghiên cứu hi vọng có thể nâng tầm công cụ thành một sản phẩm có khả năng phát hiện ra những hình ảnh giả mạo hay đã qua chỉnh sửa.

Được đặt tên là GANpaint Studio, công cụ mới hiện có bản demo cho phép tải về. Thay vì tự mình thêm một cái cây vào ảnh, người dùng có thể ra lệnh cho công cụ đặt vật thế vào vị trí mong muốn, và nó sẽ thêm cái cây phù hợp nhất với bối cảnh của hình ảnh. Người dùng còn có thể xóa các vật thể, như xóa một chiếc ghế khỏi tấm ảnh chụp phòng bếp chẳng hạn. Dù vẫn còn nhiều thứ phải hoàn thiện, nhưng nhóm nghiên cứu hi vọng GANpaint Studio trong tương lai sẽ có khả năng chỉnh sửa cả các video clip, để các nhà biên tập phim có thể dùng AI để thêm một yếu tố quan trọng nào đó đã bị bỏ lỡ khỏi khung hình trong khi quay.

Một điều khá thú vị là trong quá trình phát triển GANpain Studios, các nhà nghiên cứu đã vô cùng ngạc nhiên khi khám phá ra rằng hệ thống đã học được những quy tắc đơn giản về mối quan hệ giữa các vật thể - như việc một cánh cửa không thể đặt giữa bầu trời. Vì GANpaint Studio sử dụng GAN - một tập hợp các mạng thần kinh được phát triển để cạnh tranh lẫn nhau - nó buộc phải thể hiện những lý lẽ của mình đối với các quyết định đưa ra, như tại sao lại không thể đặt một đám mây lên bãi cỏ... Thông tin đó có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn các mạng thần kinh học về bối cảnh như thế nào, và những gì chúng suy nghĩ theo lý lẽ thông thường.

GANpain Studios giúp tạo ra những hình ảnh giả mạo dễ dàng hơn, và còn giúp các nhà khoa học máy tính phát hiện ra được ảnh giả mạo. Jun-Yan Zhu, đồng tác giả nghiên cứu cho biết: “Ta cần biết đối thủ trước khi có thể chống lại nó”