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 学習プロセスを加速、弱点を補う「敵対的生成ネットワーク」

  AI（人工知能）は多種多量なデータを「深層学習」することで賢くなる。この学習プロセスを加速し、弱点を補えるのが「敵対的生成ネットワーク（GAN）」だ。 敵対するAIを「だます」ことで賢く成長し、従来のAIにはない「想像力」を獲得する。（日経ビジネス2018年2月5日号より転載）　

実在するセレブの写真を基に「存在しそうなセレブ」の画像を大量に作り出す──。米半導体大手エヌビディアがユーチューブで公開した動画が、注目を集めている。AI（人工知能）の新技術である「敵対的生成ネットワーク（GAN）」の威力を見せつけたからだ。　

エヌビディアが用意したのは約3万枚の顔写真。これをAIに読み込ませると、別のAIとの“知恵比べ”が始まった。　

片方のAIが目や口などのパーツを微妙に変えた画像を作ると、もう一方のAIはその画像が本物かどうかを判定する。

AIが生成した偽の画像だと見破られた場合は失敗原因を分析し、新たな画像を生成して再挑戦する。

最初は顔がゆがんだり肌の色が不均一になったりして、明らかに不自然な画像になったが、試行錯誤を続けることで精度が向上。

20日程度すると「いかにもセレブ」な雰囲気を持った画像をAIが生成できるようになったという。　　

「敵対」するAI同士が切磋琢磨し、お互いの能力を高められるのがGANの最大の特徴だ。

あるAI研究者は「学会では2017年、GANが最も話題に上る技術だった」と語る。

昨今のAIブームの主役である「ディープラーニング（深層学習）」の弱点を補えるからだ。

AIを成長させるためのデータを、実世界だけではなく、コンピューター上の仮想空間からも獲得できるようになる。