金沙登录地址app:由于训练需要大量数据集

人工智能领域的算法创新不仅仅出现在自然语言处理中。生成对抗网络(GANs)也有很多创新，展示了科学家在创造艺术和伪造图像方面的非凡成就。

GANs最先由加拿大蒙特利尔大学(University of Montreal)的人工智能学者伊恩·古德费勒(Ian Goodfellow)提出，由于训练需要大量数据集，因此训练和调整也很复杂。

但是科学家的创新大大减少了创建GANs所需的数据量。例如，美国NVIDIA公司展示了一种提高gan训练效率的新方法，该方法比以前的方法需要更少的数据。这使得GANs被广泛应用于许多领域，从医学应用(如合成癌症组织图像)到更深层的“深度假”。

“深假”是一种高能黑色技术，利用最新的人工智能技术，让普通人通过电脑编辑一些视频，视频中的人脸可以变成任何人的脸。“所谓的成功也是小和，失败也是小和”，而视频《变脸》引起了巨大的关注，也引发了巨大的争议。在上线仅5天之后，这项黑色技术就遭到了整个网络的拒绝，然后在全球范围内被屏蔽。

随着低代码工具的流行，人工智能创造者也呈现出年轻化的特征。现在，一个小学生和中学生可以为自己创造人工智能——从分类文本到绘制图像。美国高中已经开设了人工智能课程，初中也不落后。

例如，在2020年硅谷Synopsys科学博览会上，31%获奖的软件项目在创新中使用了人工智能。更令人印象深刻的是，这些人工智能中有27%是由6-8年级的学生创造的。获胜者之一是一名八年级学生，他创建了一个卷积神经网络，可以通过眼部扫描检测糖尿病视网膜病变。