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admin 娱乐早知道 2019-12-10 157 0

俗话说“眼见为实,耳听为虚”,而当科技开展至今,人们亲眼所见也不必定便是“本相”。前一段时间反常火爆的换脸 app ZAO,用户只需上传自己的面部相片,就能在 AI 的协助下替换掉影视剧中艺人的脸,让明星们变成用户的“替身”。尽管 ZAO 没有发表运用的技能细节,但其与开源的 Deepfakes“换脸”技能有着极强的相似性。

而 Deepfakes 技能最早起源于两年前,现在有九成以上的运用都落在色情范畴。在 2017 年,第一批运用该技能制造的换脸视频被用户传到了 Reddit 论坛上。只需有脸部相片,这项技能就能将视频中的人脸替换成任何一个你想看的人,并且作用非常传神,肉眼难辨真假。

跟着 AI 技能的飞速开展,其在一些运用范畴带来的安全危险日积月累。特别是人脸辨认,作为 AI 技能落地最广泛的场景之一,面对的安全、品德和品德等应战益发严峻。人脸信息作为个人隐私中非常重要且灵敏的一部分,现已和智能设备解锁、付出,乃至一些公共设施、政府类等事务的身份验证直接绑定在一起。一旦呈现问题,不论是在金融、仍是公共安全等范畴都将形成巨大要挟。

针对该问题,美国学术界、政府机构和一些企业现已着手研讨反制办法。经过规划一起的图画与视频验证技能、标记技能等手法,比方在拍照时主动增加时间、定位等信息内容,来对立“AI 换脸”带来的要挟。

在我国,也现已有研讨人员对此打开深化探究。近来,IEEE(电气与电子工程师协会)在北京举行了年度媒体交流会,约请到了 IEEE 高档会员、我国科学院主动化研讨所副研讨员、 我国人工智能学会理事董晶博士,对外共享如何故 AI 技能赋能图画辨认,经过视频内容取证来应对要挟。会后,董晶也承受了 DeepTech 的独家专访。

图 | 董晶博士(来历:IEEE)

内容取证以反制“AI 赝品”

“换脸”技能现在益发群众化的原因,在于其打破了传统技能特色,传统的“换脸”技能以核算机图形学为根底,技能门槛较高,模型具有必定商业价值,所以算法的源码或模型并没有揭露。一起,其对人员的专业技能水平缓设备要求都很高,模型也多为公共干涉生成。

而现在的“换脸”则运用生成对立网络(GANs)技能,以其为根底的算法源代码、数据库和练习模型也有许多都现已揭露,然后降低了运用门槛和操作难度。生成对立网络有两个模块,一个担任生成伪图,另一个担任区分生成图片的质量,并经过对立博弈的办法不断进化,然后到达以假乱真的水平。

这样一来,有必定核算机专业根底、把握函数接口调用的人就能够上手操作规划出相关运用。总归,生成对立网络将“换脸”变得智能、自主,并且可进化。

生成对立网络的提出也是继深度神经网络之后的又一革命性开展,在 2018 年被《麻省理工科技谈论》评为当年“全球十大打破性技能”(10 Breakthrough Technologies 2018)。

图 | DeepFake(来历:董晶)

董晶现在的研讨方向是从视觉体系与数字成像体系的认知差异性动身,面向海量数据的视觉内容取证的理论与运用办法。简略来说,人们肉眼判别视觉内容的实在程度和完好度,是经过感官剖析和片面认识来进行判别的。但运用核算机,能够经过数据获取、特征剖析,以及分类辨认的办法进行视觉内容取证并判别。

“关于现已揭露的算法模型,现在选用针对性的方法辨认(反制)的作用是很好的,因为现已‘知己知彼’了么。但该方向的学术研讨含义较小,在学术界没有老练。”董晶说,“而通用性的方法辨认办法,现在来说是可行的,但难度较大。”

通用性方法辨认的要害,在于找到生成的“赝品”数据方针中难以做到与“正品”一起的部分。便是说,即使是“换脸”视频制造得非常精巧,很好地仿照了人眼视觉体系(Human Visual System,HVS),在感观层面做到以假乱真,但在其他方面却未必如此。

董晶带领她的课题组,从传统的取证办法中“取其精华”,将像素层、场景层和语义层三种取证剖析办法相结合,在深度取证范畴取得了必定打破。她表明:“咱们首要要确认人类视觉体系和核算机视觉体系在辨认特定信息的认知特性、机理与核算办法;然后从两者的认知差异性动身,经过核算的差异性和关联性来区分图画真伪。”

现在,董晶的研讨能够运用 AI 经过商场上一般的摄像头长途剖析出人的心率、呼吸频率等生理特征,然后区分视频中人像的真伪。在 AI 的协助下,本来肉眼无法看到的人脸颊上极为细小的崎岖改变等生理信号,也能以数据化的方法显示出来,打破人眼视觉体系的盲区,然后到达深度区分的意图。

但假如想真实地在信息内容真伪辨认中广泛且有效地运用 AI 技能,就和杀毒软件与病毒之间的联系相同,需求不断研讨“魔高一尺,道高一丈”的 AI 反制技能,经过不断地研制晋级,为信息安全筑建“固若金汤”。

图 | 经过一般摄像头进行心率监测(来历:IEEE)

关于 AI 研讨与运用的观念

人工智能,自 1956 年被提出,几经曲折,终究在 2012 年今后迎来迸发。而在 2018 ~ 2019 年里,AI 范畴的论文数量激增,所谓“灌水”之声也随之而来。

针对 AI 范畴学术论文“灌水”一说,董晶表明:“首要,‘灌水’这件工作是不或许长时间灌下去的。因为技能自身是有验证性的,一起,期刊和相关会议都有老练的审稿机制。但话说来,会呈现‘灌水’说法的原因其实是让业界科研人员比较欣喜的,阐明有越来越多的人重视这个范畴。”

“在这一年里,一些有关 AI 的会议从之前参会的三四百人,到现在开个大会至少有三四千人来参加。实践上,这个会议里有那么多专家么?没有的,有许多人是来探探风口,了解一下转到这个方向来是不是适宜。”董晶说。

她表明,首要要鼓舞更多的与 AI 相关的科研人员都来重视 AI 范畴,这样一些研讨才或许前进。个人的斗争在科研范畴是非常困难的工作,所以参加的人多了,是值得鼓舞的。并且,现在所谓的“灌水”,很大一部分原因是在于 AI 实在是一个触及面太广的范畴了。有些新观念的提出,专家也并不了解,或许就觉得风趣。但终究,时间会区分技能实力的真伪。

此外,董晶也说:“实践从科研力气上看,咱们的部队增加是没有那么快的。现在给咱们带来开展迅猛感觉的原因,是许多企业大量地投入到了相关 AI 运用的研制中,越来越多的工程师也进到这个范畴中。”

企业关于 AI 的重视,必定离不开它所能带来的商业价值。董晶对现在 AI 落地运用比较看好的仍是 AR 和 VR 范畴,这两个方向,已历经了从开始爆红的风口,再至被刺破泡沫的沉寂,现在又从头回归群众视界。“首要技能是需求堆集的,别的商场也有一个老练度问题。一些热门技能在刚冒头时分,或许会遭到危险投资的追捧,但终究仍是会趋于沉着地遵照技能的开展周期。”

“核算机视觉技能有许多内容,假如不经过 AR 和 VR 搭载的话,是完成不出来的。”她说道。

鉴于现在人们对交际网络媒体的需求,以及其背面包含的广泛商场空间,假如说短视频是当下继图文共享状况之后的一个“打破点”,那么未来下一个阶段的交际媒体打破点,极有或许要经过 VR 或许 AR 技能来表现。

(来历:Pixabay)

关于 AI 的未来开展计划

学术与工业的平衡问题,是许多科研学者都很难避开的,关于 AI 研讨也是如此。董晶表明,自己未来的开展重心仍然仍是在学术视点,会在核算机视觉方向进一步拓宽自己的认知。

为了反制 AI“换脸”而研讨出的人体生理信号检测,其实在商业运用视点也有很大的开展空间。即使现在一些手环等随身携带的电子设备现已能够做到实时监控个人心率等信息,但仍然存在必定的运用约束,比方需求充电、也要时间想着佩带等。但经过视频就能够检测人体生理信号,这关于行将步入“老龄化”社会的咱们,在家庭医疗视点或许会带来极大便当。

关于将技能转化为运用,董晶说:“一个人的精力是有限的,我更想深化探寻核算机视觉技能的美好。因为一旦进行商用化,就需求对相应场景进行定制化规划和研讨,这会很消耗精力。不过,这也是我课题组的研讨方向,仍是承受和外界进行协作的。当然,怎样挑选的话,看缘分。”

并且,关于触及核算机视觉的运用,她也表明:因为这些技能都运用了生物信息,而生物信息自身具有不行吊销性。因而,一旦发作信息走漏或许乱用等问题,都会给用户带来严峻且永久的结果。更有甚者,或许会对司法查询、稳妥判定等这些严厉、灵敏的范畴带来冲击。

但关于技能自身,她仍是希望能坚持“百家齐鸣、百家争鸣“的状况。董晶表明:“大环境在鼓舞立异时,那么每个当地或许都会开花。并且,技能自身并没有好坏之说,要看它运用在什么视点。所以,咱们应该鼓舞立异,但不能随意乱用。技能的运用是有鸿沟的。”

就以“换脸”技能来说,它从丰厚群众交际文娱视点,或是复原一些经典影视剧人物都会给人们带来优点,乃至其自身也是很好的“生物防伪”技能根底。但假如乱用,其结果也将非常严峻。

图 | 17 个可持续开展方针(Wiki)

一种技能假如想得到长时间的稳定开展,那么必定需求专家和相关人员达到一致。而这个一致是要考虑到社会群众等多方面的,靠咱们一起建立起一个杰出的技能生态。联合国在 2015 年正式经过的 17 个可持续开展方针(Sustainable Development Goals),就包含立异技能上的内容。该方针旨在到 2030 年将以归纳办法彻底解决社会、经济和环境三个维度的开展问题,转向可持续开展路途。

“科技是人类社会生态中重要的一分子,堕入单打独斗就会逐步变成一座孤岛。跟着技能的不断开展,特别像 AI 这种触及广泛的交叉学科,其带来的品德与安全问题必定要考虑周全,把品德规范与技能运用的鸿沟界说得清楚清晰。”董晶如是说。

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