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当人工智慧（AI）学习成为人类会如何？ 一个图像产生器，可以将脸部粗糙的涂鸦变成跟真人一样的图像，这些图像在网络上被流传。
这系统使用了一种人工智慧叫做“生成对抗网络”（Generative Adversarial Network，GAN）来创造面孔，而现在，晶片制造商NVIDIA已经开发出一个采用GAN创造出最逼真人脸图像的系统。
人造神经网络是开发用于模拟人脑中神经元活动的系统。 在GAN中，两个神经网络会彼此挑战。
其中一个网络作为一种产生的演算法，另一个挑战了第一个结果，发挥对抗作用。
作为它扩展人工智慧应用的一部分，NVIDIA创造了一个GAN，它使用CelebA-HQ的名人照片资料库来产生不存在的人物图像。
这个想法是，如果两个网络相互对抗来产生它们，人工智慧创造的面孔将更加逼真。
首先，生成网络将以较低的画素创造一个图像。 然后，鉴别器网络将评估它的作品。
根据NVIDIA团队的文章: 随着系统的发展，工程师增加了处理更高画素细节的新层次，直到GAN终于产生了“前所未有品质”的图像。
NVIDIA发表了他们GAN影片，人工智慧创造的面孔都是非常不可思议和令人毛骨悚然的。 如果一般人不知道这些面孔是机器产生的，他们会很容易相信他们是属于活人的。
的确，人与机器生成之间的界线模糊是人工智慧需要被讨论的主题范围之一，而NVIDIA的GAN并不是第一个令人信服地模拟人类的人造系统。
许多人工智慧采用深度学习技术，发出像人类般的声音。 Google DeepMind的WaveNet，现在可以完美地复制人类言语。 同时，新公司Lyrebird的演算法能够使用一分钟的音频来合成人的声音。
更令人不安或迷人的是（根据你对人工智慧的看法）是可以理解和表达人类情感的人工智慧机器人。 其中包括Hanson Robotics的Sophia和SoftBank的Pepper。
显然，智能机器的时代已经来临，而且由于人工智慧慢慢取代人类的能力，人与机器之间的界线将会持续模糊。 现在，唯一的问题是界线是否会最终消失。
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