IT思维

英伟达的研究人员建立了一个全球性的生成对抗网络（GAN），通过让两个人工智能系统相互竞争的方式来创造出更高质量的模拟人的“照片”。机器不是单纯地去进行无休止的战斗，而是将整体的工作分成“创造图像”和“判断图像”两个方面，以便对结果进行更细致的微调。

科学家们给人工智能提供了真实的名人人物图像让它们开始制作，让人工智能开始逐步提高照片的分辨率，直到它们能够制作出相当逼真的人物照片。这些图像存在一些问题，如果你有一双敏锐的眼睛可能会注意到一些瑕疵，而专家们轻易地会忽略它们。

但是，当模拟的图片底下没有介绍人物的上下文时，一般人可能不会注意到其与真实人物的图片的不同。让我们不难想象的是，上面的图片会被适当地裁剪以被用于某个人的简介。

开发人员已经教会了人工智能来模拟我们的声音，能让我们的脸在演讲中动起来，也可以把平面图像变成3D图像。他们正在建造一个真实的人，每次都在研究一种人类的特质，就像弗兰肯斯坦博士与他的怪物出现在一千个好奇的程序员的研究项目中。

人工智能是否能让所有人类混淆视听已不再重要，在这个关键时刻，需要知道的重点是，它已经足够好并且可以让一些人觉得受到了愚弄和惊讶。

在人工智能领域，我们可能还需要几十年的时间才能看到收益递减，即便是最悲观的观察者也会承认，我们在这一领域打下了非常良好的早期的基础。由此可见，在一年或十年，计算机将学会更好地模拟人类。如果模仿这种行为是最真诚的恭维的话，我们可以期待未来会有一些非常值得称赞的机器人霸主。

正如2002年的电影《S1MONE》中的以人工智能名义所写的那样：我的死亡是真实的。