通過「對練」提升功力，這就是對抗性神經網路的奧秘所在

整理 | 呂夢

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近日，美國《麻省理工學院技術評論》評選出2018年全球十大突破性技術，其中就有一項名為「對抗性神經網路（GAN）」技術。

要知道，人工智慧的識別依賴的是海量的數據樣本，比如要給它「餵養」數以百萬計的貓類圖片，它才學會「辨認」貓類，而當貓換一個姿勢，和一般的形態有所不同時，機器就難以識別了。

可對於那些本來就缺乏海量樣本的事物，機器就麻煩了，由於無法「灌輸」更多的樣本，所以阻礙了它的進一步發展，特別是朝著想像力、創造力這種更高層次的能力的進階。

伊恩·古德費洛（Ian Goodfellow）

於是，一位名叫伊恩·古德費洛的美國人在2014年加拿大蒙特利爾大學讀博士的時候想了這樣一個方案，也就是說，在兩個神經網路中進行「貓鼠遊戲」，一個不斷地「造假」，一個不斷「驗真」，彼此相互追逐，在對抗中不斷提高自身的本領。

在這之前，研究人員利用「生成模型」來創建數據，但結果總是不能令人滿意：電腦生成的人臉圖像過於模糊，時常產生耳朵丟失等錯誤。

古德費洛的朋友們計劃對構成照片的元素進行複雜的統計分析，來幫助計算機自己製作圖像。這就需要大量的數字運算，古德費洛否定了這一方法。

但是，如果讓兩個神經網路相互博弈會怎麼樣呢？儘管備受質疑，但是古德費洛還是決定試一試。

一邊，負責「造假」的「生成網路」要從過往「看」過的圖片里尋找規律，甚至發揮想像力和創造力以生成新的圖片；另一邊，負責「驗真」的「判別網路」則要根據從前的「經驗」，來判斷圖片是真實事物，還是實際根本就不存在的「贗品」。

當然啦，「造假」的一方並非一開始就知道如何避開「驗真」搜查，而是隨著機器學習的不斷深入和反覆練習，以及對事物理解的加強，才能最終達到「以假亂真」的效果。

而這種看似有趣的方法事實上早就出現在了中外文學作品中。比如在金庸的武俠小說《射鵰英雄傳》里，王重陽的師弟周伯通被東邪「黃藥師」困在桃花島的地洞里。

為了打發時間，周伯通就用左手與右手打架，自娛自樂。其武功決竅在於要先「左手畫圓、右手畫方」，分心二用，保證可以同時使出兩種武功，從而使得武力倍增。

在國外，奧地利小說家斯蒂芬·茨威格的小說《象棋的故事》里，主人公長期囚禁在納粹集中營里。為了擺脫空虛和絕望的日子，他將麵包做成國際象棋，開始自己和自己下棋，最終他棋力大漲。甚至在出獄後擊敗了當時的世界冠軍。

斯蒂芬·茨威格

而對抗性神經網路的原理是「自己跟自己比賽」，以減少它們對人類的依賴。

正因為GAN網路的機理是「雙手互搏、一心兩用」，所以，能通過「對練」把自己的功力提升一個檔次。除了在機器翻譯、人臉識別、信息檢索等諸多方向的具體應用，這套對抗性的思想還有助於改進現有人工智慧演算法。

在今年的人工智慧頂級會議IJCAI、機器學習頂級會議ICML和NIPS、深度學習著名會議ICLR上，光讀參會論文的標題，就能發現大量GAN網路的工作痕迹。圖像處理、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、智能駕駛、安全監控……似乎GAN已經無所不能了。

比如自動駕駛領域，人工智慧如果創造出海量接近真實的合成圖片，包含各種情形下的行人、障礙物等路況，自動駕駛系統使用這些圖片展開自我訓練，將有助於大幅提高應用性。

在多視角人臉識別、跨視角步態識別領域，採用類似的機理，實現對人臉角度和步態角度的自動旋轉，從而有效提高了多視角、跨視角人臉和步態識別的精度。

從技術上看，對抗性神經網路已經接近成熟。來自美國晶元企業英偉達的研究人員用明星照片訓練出一套系統，進而生成了數百張根本不存在、但看起來很真實的人臉照片。還有研究團隊讓系統生成出看起來十分逼真的梵高油畫。

自從古德費洛等人在2014年發表了第一篇相關研究論文以後，已經有上百篇與GANs相關的論文。還有粉絲專門為此創建了「GAN zoo」的網頁，專門用來跟蹤該技術的進展。

不過，任務事物都有兩面性，「對抗」不好還容易出現問題。比如不法分子可能利用此類系統製造出圖片甚至視頻來混淆視聽，給監管、安全帶來新挑戰。

目前，古德費洛正在帶領谷歌團隊專註於更安全的機器學習，他警告，人工智慧必須從以往的創新浪潮中吸取教訓，將安全和隱私作為首要的考慮。他說：「很明顯，我們已經取得了進步，但希望我們能在安全問題上更進一步。」

2018年全球十大突破性技術的完整榜單是：給所有人的人工智慧(雲端 AI)、對抗性神經網路、人造胚胎、「基因占卜」、感測城市、巴別魚耳塞、完美的網路隱私、材料的量子飛躍、實用型 3D金屬印表機、零碳排放天然氣發電。

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