全球最大生物医药股权投资诞生！高瓴认购百济神州逾10亿美元股份
06-17
如果你还记得前段时间Deepfakes（深度换脸）的代表事件——杨幂换脸，今天，雷锋网计划向读者介绍人工智能诈骗的一些新进展。
事实上，Deepfakes（深度换脸）已经给人一种很不好的感觉，而现在AI“造假”的“模拟”能力已经从脸部蔓延到了人的“周边”。
最近，特拉维夫大学的一组研究人员开发了一种神经网络，可以读取食谱并生成熟食产品的图像。
换句话说，如果您在 Instagram、Facebook 和其他社交媒体上看到美食博主分享的照片，请不要嫉妒。
也许它是假的，可能是人工智能生成的假图像。
雷锋网了解到，由研究人员 Ori Bar El、Ori Licht 和 Netanel Yosephian 组成的特拉维夫团队使用了名为 StackGAN V2 的改进版生成对抗网络（GAN），并结合了 StackGAN V2 和庞大食谱中的 52K 图像1M数据集。
，创建了他们的人工智能系统。
该团队开发的人工智能模型可以列出几乎任何食物的成分和说明，并找到并生成成品食物的样子。
研究员奥里·巴尔·埃尔 (Ori Bar El) 说：“这一切都是从我向祖母询问番茄酱鱼片的传统食谱开始的。
由于她年事已高，她不记得确切的食谱。
所以，我想知道是否可以建立一个给出食物图像的系统可以输出食谱。
在思考这个想法一段时间后，我得出的结论是，对于一个系统来说，用真实、准确数量的“隐藏”成分来获得精确的食谱是太过分了（例如，盐、胡椒、黄油、面粉等）嗯，我想知道我是否可以做相反的事情，例如，根据食谱生成食物图像，我们认为这项任务对人类来说非常具有挑战性，尤其是对计算机而言。
因为大多数当前的人工智能系统都试图在人类容易完成的任务中取代人类，所以我们认为解决甚至超出人类能力的任务会很有趣所以正如你现在所看到的，这个模型可以。
同时，该团队的研究人员在白皮书中也承认该系统目前并不完美：值得一提的是，recipe1M数据集中的图像与recipe1M数据集中的图像相比质量较低。
CUB 和牛津数据集。
这体现在图像模糊的很多方面，比如光照条件差、“粥状图像”、图像不正方形等。
这也使得训练模型变得困难。
例如，这一事实可以解释这两种模型能够成功生成“粥状”食物图像的能力。
面食、米饭、汤、沙拉。
但生成具有独特形状的食物图像很困难，例如汉堡、鸡肉和饮料。
这是我们所知道的唯一的同类人工智能，所以不要指望它很快就会成为你手机上的应用程序。
然而，言语终究只是表面。
此外，如果这只是一个食谱。
特拉维夫团队的人工智能可以将其变成看起来足够好的图像。
根据研究论文，人类有时更喜欢它而不是真实的照片。
当然，团队打算继续开发该系统，并希望将其扩展到其他领域，Ori Bar El Institute 表示：“我们计划通过在剩余菜谱上训练我们的系统来扩展工作（我们有大约 35 万张图像），但是问题是当前的数据集质量较低，我们还没有找到适合我们需求的任何其他可用数据集，但我们可以自己构建一个包含儿童书籍文本和相应图像的数据集，因此，这些有天赋的研究人员可能会推荐。
Instagram上一张令人垂涎欲滴的美食照片，就像一个美食家一样，是由AI机器人通过配料和原材料的整合生成的，事实上，从新年伊始，AI造假。
雷锋网也关注过换脸、不存在的假脸、假猫、假Airbnb、假外福动漫、假指纹等问题。
刷新时间”迎来了众多模仿者。
最近，一个新网站可以在十秒钟内创建一份虚假简历。
具体技术是基于神经网络的人工智能系统，该系统整合从公共招聘委员会提取的信息来创建新的求职者简历。
您可以点击此链接刷新生成的假简历。
该简历不存在。
值得注意的是，每份简历都为其虚构的“主题”提供了一个电子邮件地址，并且这些电子邮件是在现实生活中注册的。
这些简历提供了真实 Facebook 和 Instagram 账户的链接，这表明简历制作者可能只是简单地复制了真实人物的姓名和联系信息。
当然，这些人工智能造假简历有时在职位描述方面可能与他们的个人介绍相冲突。
人工智能接下来还会打造什么？让我们等着看。
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