GANs: conheça as redes adversárias generativas de IA

Você já se perguntou como a inteligência artificial (IA) pode criar conteúdo novo e inovador, como imagens, textos, áudios ou vídeos, que parecem reais e podem enganar um observador humano sobre sua autenticidade? Se sim, então você precisa conhecer as GANs, uma classe da IA que trabalha com geração de conteúdo que pode ser usada para diversos fins, como arte, design, engenharia, marketing, entre outros. Neste artigo, você vai aprender o que são as GANs, como elas funcionam, quais são suas aplicações, vantagens, desafios e implicações éticas. Vamos começar?

O que são as GANs?

Em suma, é uma classe da inteligência artificial que trabalha com geração de conteúdo. As GANs são redes generativas adversárias, um termo que foi proposto pela primeira vez em 2014 pelo pesquisador Ian Goodfellow e seus colegas. As GANs são formadas por dois componentes principais: um gerador e um discriminador, que competem entre si para melhorar suas habilidades. O gerador tenta criar conteúdo falso, como imagens, textos, áudios ou vídeos, a partir de dados reais, enquanto o discriminador tenta distinguir o que é real do que é falso. O objetivo das GANs é fazer com que o gerador produza conteúdo tão realista que o discriminador não consiga diferenciar .

As GANs são consideradas um avanço importante na pesquisa de IA, pois elas são capazes de criar conteúdo novo e não apenas memorizar o que já existe. Além disso, elas podem ser condicionadas a gerar conteúdo de acordo com certos atributos ou informações fornecidas pelo usuário. Por exemplo, uma GAN pode gerar uma imagem de um rosto com determinada cor de cabelo, idade ou expressão facial.

Como as GANs funcionam?

As GANs funcionam através de um processo de competição entre duas redes neurais: o gerador e o discriminador. O gerador recebe um vetor de ruído aleatório como entrada e gera uma saída falsa. O discriminador recebe uma amostra real e uma falsa e tenta classificá-las corretamente. O gerador recebe um feedback do discriminador sobre o quão convincente foi sua saída e tenta melhorar seu desempenho. O discriminador também recebe um feedback sobre o quão acurado foi sua classificação e tenta melhorar seu desempenho. Esse ciclo se repete até que as duas redes alcancem um equilíbrio, onde o gerador consegue enganar o discriminador na metade das vezes .

O treinamento das GANs é feito de forma iterativa, alternando entre as duas redes. Primeiro, o gerador gera uma saída falsa e o discriminador a avalia. Depois, o discriminador avalia uma saída real e o gerador a observa. Em seguida, o gerador gera outra saída falsa e o discriminador a avalia novamente. E assim por diante, até que as duas redes aprendam a se adaptar uma à outra .

O treinamento das GANs é um desafio, pois envolve encontrar um ponto de equilíbrio entre as duas redes, que estão em constante competição. Se uma rede avança mais rápido que a outra, o treinamento pode falhar. Para exemplificar: se o gerador produz saídas muito ruins, o discriminador pode aprender facilmente a diferenciá-las e não dar um feedback útil para o gerador. Por outro lado, se o discriminador é muito fraco, o gerador pode se acomodar e não produzir saídas variadas e realistas. Por isso, é necessário ajustar os parâmetros, as arquiteturas e as funções de perda das redes para garantir um treinamento estável e eficiente .

Quais são as aplicações das GANs?

As GANs têm diversas aplicações práticas, como geração de arte, modelos 3D, remoção de ruídos, identificação de fraudes, entre outras. Elas também podem ser condicionadas a gerar conteúdo de acordo com certos atributos ou informações fornecidas pelo usuário. Por exemplo, uma GAN pode gerar uma imagem de um rosto com determinada cor de cabelo, idade ou expressão facial. As GANs são consideradas um avanço importante na pesquisa de IA, pois elas são capazes de criar conteúdo novo e não apenas memorizar o que já existe.

Algumas das aplicações práticas das GANs são:

• Geração de imagens de dígitos (0 – 9) utilizando DCGAN e WGAN;
• Transformação de imagens de satélites em mapas utilizando a arquitetura Pix2Pix;
• Transformação de zebras em cavalos utilizando a arquitetura CycleGAN;
• Transferência de estilos entre imagens utilizando pinturas de artistas famosos como Van Gogh, Cezanne e Ukiyo-e;
• Aplicação de super resolução para melhorar a qualidade de imagens utilizando a arquitetura ESRGAN;
• Criação de novos rostos de pessoas com alta qualidade e definição utilizando ProGAN e StyleGAN;
• Geração de imagens por meio de descrições textuais;
• Restauração de fotos antigas utilizando GFP-GAN;
• Completar partes faltantes de imagens utilizando a arquitetura Boundless;
• Geração de deepfakes para trocar rostos com SimSwap;

Essas são algumas das possíveis aplicações das GANs, mas existem muitas outras. As GANs são uma ferramenta poderosa e versátil para gerar conteúdo novo e inovador, mas também requerem cuidado e responsabilidade no seu uso.

Quais são as vantagens das GANs?

As vantagens das GANs são diversas, dependendo do tipo de conteúdo que se deseja gerar ou manipular. Em geral, as GANs permitem:

• Criar conteúdo novo e inovador, que não depende apenas de dados existentes, mas também de criatividade e aprendizado.
• Reconstruir conteúdo perdido, danificado ou incompleto, utilizando o conhecimento adquirido pelas redes sobre os dados reais.
• Melhorar a qualidade e a resolução de conteúdo, utilizando técnicas de super-resolução, remoção de ruídos, transferência de estilos, entre outras.
• Conduzir resultados a partir de condições ou atributos definidos pelo usuário, utilizando redes condicionais ou informativas.
• Explorar a criatividade, a inovação e as novas tendências em diferentes áreas de negócios, como arte, design, engenharia, marketing, entre outras.
• Essas são algumas das vantagens do uso das GANs, mas existem muitas outras. As GANs são uma ferramenta poderosa e versátil para gerar conteúdo novo e inovador, mas também requerem cuidado e responsabilidade no seu uso. 

Desafios das GANs

Os desafios das GANs são vários, mas alguns dos principais são:

• Estabilidade do treinamento: O treinamento das GANs é um processo de competição entre duas redes neurais que estão em constante evolução. Isso pode levar a problemas de convergência, oscilação, colapso de modo ou desbalanceamento entre o gerador e o discriminador. Para evitar esses problemas, é necessário ajustar cuidadosamente os parâmetros, as arquiteturas e as funções de perda das redes .
• Qualidade e diversidade da geração: As GANs buscam gerar conteúdo que seja realista e variado, mas nem sempre conseguem atingir esse objetivo. Às vezes, as GANs podem produzir artefatos, distorções ou inconsistências nas imagens, textos, áudios ou vídeos gerados. Outras vezes, as GANs podem ficar presas em alguns modos ou estilos e não explorar toda a diversidade dos dados reais. Para melhorar a qualidade e a diversidade da geração, é necessário desenvolver métricas, critérios e técnicas que possam avaliar e regular o desempenho das GANs .

Esses são alguns dos desafios das GANs, mas existem muitos outros. Para superar esses desafios, os pesquisadores estão constantemente desenvolvendo novas arquiteturas, algoritmos e métodos para as GANs, buscando melhorar sua eficiência, estabilidade e qualidade

Implicações éticas no uso das GANs

As implicações éticas no uso das GANs são diversas, dependendo do tipo de conteúdo que se deseja gerar ou manipular. Em geral, as GANs podem envolver questões como:

Autenticidade:

As GANs podem gerar conteúdo falso, como imagens, textos, áudios ou vídeos, que parecem reais e podem enganar um observador humano sobre sua origem, autoria ou veracidade. Isso pode afetar a credibilidade, a reputação e a segurança das pessoas envolvidas, além de influenciar a opinião pública e a democracia. Por exemplo, as GANs podem ser usadas para criar ‘DeepFakes’, que são imagens ou vídeos falsos que trocam o rosto de uma pessoa por outro . Um caso famoso envolveu um vídeo DeepFake de 2019 que viralizou na internet, apresentando o ex-presidente dos Estados Unidos, Barack Obama, fazendo críticas ao atual presidente, Donald Trump. Esse tipo de manipulação pode ter consequências políticas, sociais e jurídicas graves .

Direitos autorais:

As GANs geram conteúdo novo e inovador, com usos para diversos fins, como arte, design, engenharia, marketing, entre outros. No entanto, isso também pode gerar conflitos sobre a propriedade intelectual e os direitos autorais desses conteúdos. Quem é o autor ou a autora de uma obra gerada por uma GAN? A pessoa que criou a GAN, a pessoa que usou a GAN, a própria GAN ou ninguém? Essas questões ainda não têm uma resposta clara e podem variar dependendo da legislação de cada país .

Privacidade e consentimento:

As GANs podem gerar conteúdo a partir de dados reais, como imagens, textos, áudios ou vídeos, que podem conter informações pessoais ou sensíveis das pessoas envolvidas. Isso pode violar a privacidade e o consentimento dessas pessoas, que podem não saber ou não concordar com o uso de seus dados para fins de geração de conteúdo. Por exemplo, as GANs podem gerar imagens de rostos de pessoas que nunca existiram, mas que podem ser semelhantes a pessoas reais . Essas imagens podem ser usadas para fins legítimos, como ilustração, mas também para fins ilegítimos, como fraude, extorsão ou assédio .

Portanto, o uso das GANs requer cuidado e responsabilidade, pois pode envolver implicações éticas que afetam a sociedade e os indivíduos. É necessário estabelecer normas, leis e princípios que regulem o uso e a disseminação das GANs, bem como desenvolver mecanismos de detecção e prevenção de conteúdo falso.

Em última análise…

Neste artigo, você conheceu o que são as GANs, como elas funcionam, quais são suas aplicações, vantagens, desafios e implicações éticas. As GANs são uma classe da inteligência artificial que trabalha com geração de conteúdo que pode enganar um observador humano sobre sua autenticidade. Elas se baseiam em dois componentes principais: um gerador e um discriminador, que competem entre si para melhorar suas habilidades. O gerador tenta criar conteúdo falso, como imagens, textos, áudios ou vídeos, a partir de dados reais, enquanto o discriminador tenta distinguir o que é real do que é falso. O objetivo das GANs é fazer com que o gerador produza conteúdo tão realista que o discriminador não consiga diferenciar .

As GANs têm diversas aplicações práticas, como geração de arte, modelos 3D, remoção de ruídos, identificação de fraudes, entre outras. Elas também podem gerar conteúdo de acordo com certos atributos ou informações fornecidas pelo usuário. Por exemplo, uma GAN pode gerar uma imagem de um rosto com determinada cor de cabelo, idade ou expressão facial. As GANs representam um avanço importante na pesquisa de IA, pois elas são capazes de criar conteúdo novo e não apenas memorizar o que já existe.

Portanto, o futuro das GANs depende de seu uso e regulamento pela sociedade. As GANs podem ser uma ferramenta poderosa e versátil para gerar conteúdo novo e inovador, mas também requerem cuidado e responsabilidade no seu uso. É necessário estabelecer normas, leis e princípios que regulem o uso e a disseminação das GANs, bem como desenvolver mecanismos de detecção e prevenção de conteúdo falso. Assim, as GANs podem contribuir para o avanço da ciência, da arte, da tecnologia e da humanidade.