早在80年代，人工智能科学家Hans Moravec就 悖论：对人类而言容易的事情对于机器而言是困难的。
他谈到视觉和听觉上的理解，不难想象他当时考虑的机器有多正确。
从那时起，情况发生了很大变化。 如今的AI系统更能够理解他们所看到或听到的一切。 而这些只是人工智能在人类身上获得广泛应用的众多参数中的两个。
当我们想到AI时，总是被认为是纯粹的自动化。 根本不是真的。 一方面：您认为AI不能取代摄影师和肖像画家吗？ 错误。 他甚至不再需要肉与血的模特来拍照。
今天，人工智能能够“想象”，也就是说，它可以代表现实中不存在的事物。
该视频显示了AI学会获得的结果，该AI学会生成不存在的人的照片。 在质量方面，世界上只有少数艺术家能够以照相精度发明面孔。
GAN，人工智能的秘密
“想象”的能力是由 生成网络反对 （英文GAN），这是AI领域中探索最多的方法之一。 GAN的部分灵感来自于神经科学研究。
在实践中，GAN将两个相互学习的实体放在“竞争”中：一个学习生成假货，另一个学习识别假货。
识别伪造品的能力越强，产生的伪造品（纠正先前缺陷的缺陷）就越好。 这是神经科学家发现的强大的学习机制，它是人脑固有的，被称为 行为批评模型.
想象力将不再仅仅是人类心灵的特权：我们如何利用人工智能获得的这种能力？
这是一篇有关GAN在全球实验室中发生的事情的文章。
将夜晚变成白天
想象力的实际含义？ 能够以不同的方式表示主题或将一种表示转换为另一种表示。 例如 这个AI 想象一下照片的绘图可能是什么样，或者黑白照片的彩色版本。
运用这种能力可以帮助我们以不同的方式看待世界，或者超越我们所能看到的东西。 拍一张晚上拍摄的照片，然后将其转换为白天的照片。
强大的质量将有助于自动驾驶汽车，即使在黑暗，雾天或其他不利条件下，它们也可以精确行驶。
这些发展使军事部门（经常发生）经常成为驱动力，并且已经开发出第一个解决方案 人工智能辅助夜视设备.
通过看着他们穿好衣服来建立一个人的形状
当甚至看不到某物时，GAN会“想象”（并以视觉方式表示）智能且更加精确的重建。 让我们以所谓的人工智能为例 体网，能够根据穿着打扮的人来建立一个人的身材。
例如，一种非常有用的功能，无需进行手动测量或人体扫描仪即可设计量身定做的西服。
看穿墙壁
另一个AI可以从字面上找到并“看见”某人，即使他们已经越过墙。 利用类似于蝙蝠的方法，这种人工智能可以解释由在物体上反弹的设备发出的信号（在这种情况下为wifi）。
发现病毒和杀毒软件，或疾病和医学
AI的想象力不仅限于创建图像或对其进行转换。 想象力是引导我们发现新事物的工具，而3d人工智能在计算机安全或药物开发等领域也不例外。
现代网络安全工具包括可以以一千种方式检测威胁的AI。 研究人员设计了一种GAN，用于学习如何生成可入侵防病毒软件的恶意代码。 这听起来可能令人毛骨悚然，但是好消息是GAN还正在完善识别日益复杂的病毒的能力。 当“病毒”不是计算机时，这甚至更有价值，而学习与之抗争就意味着研发或发现越来越有效的药物。
这一切将带给我们什么？
第四次工业革命与自动化无关，而是人与机器之间的协作和共生。 GAN是人工智能发展的转折点，它将帮助我们赋予我们的智力能力真正的超能力。
即使想象力不总是创造力，它仍然是一种工具，可以让您发现新事物：在这些事物中，是否有某些事物可以使机器在创造力方面超越我们？