麻省理工將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Nets)視為18年AI技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）？微軟亞洲研究院將GAN定義為一個(gè)博弈式的訓(xùn)練過程，以圖片為例，由生成模型（人工智能A）生成圖片，判別模型（人工智能B）學(xué)習(xí)其與目標(biāo)圖片的區(qū)別，再由生成模型進(jìn)行改進(jìn)，如此反復(fù)直至判別模型無法區(qū)別圖片差異。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型類型的訓(xùn)練過程即為生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

通過這種對(duì)抗，AI可以創(chuàng)造出非常逼真的圖像或者聲音；這樣既減少了AI對(duì)人類的依賴，也能夠極大的提升AI的創(chuàng)造力。Google Brain， DeepMind以及Nividia是GAN的主要研究和應(yīng)用機(jī)構(gòu)；GAN的應(yīng)用主要在語音合成、人臉識(shí)別領(lǐng)域。

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