Den siste nyvinningen innenfor maskinlæring er å lage falske portrettbilder.
Montasjen ovenfor er satt sammen av to portrettbilder. Det ene avbilder en venn av noen i redaksjonen. Det andre er laget av en algoritme utviklet hos et stort amerikansk teknologiforetak.
Svaret på hvilket bilde som er falsk finner du nederst i artikkelen.
En av de store snakkisene i medie- og teknologisfæren de siste årene har vært demokratiseringen av verktøy for lyd-, video- og bildemanipulasjon.
Fra systemer som Adobe Voco, som gjør det mulig å forfalske stemmen til vilkårlige mennesker; til FakeApp, som kan plassere hvem som helst inn i en pornofilm (eller NRK-serien Side om side) – det skjer mye på denne fronten.
VIDEO: Tidligere i år testet vi ut FakeApp, hvor vi flytta Bjarte Tjøstheim inn i TV-serien Side om side.
Nvidia la forrige uke fram en oppsiktsvekkende forskningsartikkel som viser deres nyeste gjennombrudd. Ved å trene en datamaskin på tusenvis av høykvalitetsportretter fra bildesamfunnet Flickr, har forskerne skapt et system som kan lage svært fotorealistiske portretter av mennesker.
Nettsamfunn som Facebook og Instagram har i årevis slitt med falske svindelprofiler, og det er sannsynlig at denne teknologien nå vil bli brukt for å gjøre disse profilene enda vanskeligere å avsløre.
Systemet er også selvlærende. Det betyr at forskerne ikke har forklart systemet hva som kjennetegner et ansikt, men at systemet selv har analysert såpass mange bilder av ansikter at det til slutt klarer å skille ut de ulike aspektene som til sammen utgjør et fjes.
En av grunnene til at disse fotorealistiske systemene nå dukker opp er at maskinvaren som kreves for å trene maskinlæringssystemene har blitt langt rimeligere. For bare få år siden behøvde man tilgang på skjermkort og datamaskiner til flerfoldige hundre tusen kroner for å gjennomføre en lignende treningsprosess.
Nå kan tilsvarende systemer trenes på spill-skjermkort til under 10.000 kroner, så fremt man aksepterer at treningen tar noe lengre tid. Systemet forskerne har brukt koster i overkant av en million kroner, og kunne gjøre unna hele treningsprosessen på en uke.
Et annet aspekt som forklarer hvorfor dette systemet er i stand til å generere så gode portretter, er at bildematerialet som systemet er trent på er av høy kvalitet. Etter at forskerne hadde lastet ned titusenvis av gode portrettbilder fra Flickr bearbeidet de hvert eneste bilde slik at utsnitt, fargebalanse og vinkel på bildene stemte med hverandre.
Nvidia har tidligere publisert lignende arbeider, da basert på portrettbilder fra filmdatabasen IMDb.
Resultatene ble ikke like overbevisende:
I forskningsartikkelen står det at både kildekoden og datasettet som systemet er trent opp på skal offentliggjøres. Det gjør at andre forskningsmiljøer kan videreutvikle teknologien.
Nedenfor kan du se en 6 minutter lang video som forklarer teknologien i detalj:
Og, til spørsmålet i tittel: Portrettet til venstre i toppbildet er ekte, og er tatt av Elisabeth Lien. Det til høyre er skapt av NVIDIAs datamaskiner.