Un’intelligenza artificiale creativa, in grado di inventare parole e visi umani credibili, è già  tra noi


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Artificial Intelligence in grado di creare neologismi? àˆ possibile – e non finisce qui!

Si potrebbe tradurre (forse) con la parola suggestiva anticipaticità , e in inglese corrisponderebbe anticipacy: un termine nuovo, una sorta di neologismo che indicherebbe “pregiudizio o disturbo risultante da sovraesposizione o sforzo eccessivo“. Sembrano parole quasi da psicologo navigato, ma il termine originale presenta una caratteristica fondamentale: è stato inventato da un’intelligenza artificiale. Una AI in grado, in altri termini, di creare neologismi credibili, con la stessa facilità  con cui qualcuno, qualche tempo fa, tirò fuori la parola petaloso, e su cui varrà  la pena di spendere qualche parole dal punto di vista linguistico e formale.

La stessa “intelligenza” che snocciola neologismi mai sentiti, e spesso intraducibili, come ad esempio phytogram (uno strumento per registrare o interpretare la voce), kittenfoot (un cagnolino di piccola taglia, innocuo), trumbolio (un tipo di cravatta lunga con papillon da usarsi al posto di un fiocco), decortaminase (un gruppo ciclico fosfato formato dall’unione di due composti salini calcinanti) e via dicendo.

Quelle elencate sono, per stessa ammissione del suo programmatore, parole che non esistono, che sono state inventate, definite ed utilizzate mediante un algoritmo di machine learning. Ha messo online il risultato (nel sito thisworddoesnotexists.com) e non solo, ha anche pubblicato il codice su GitHub perchè chiunque possa scaricarlo, analizzarlo e creare nuove versioni dello stesso (o branch). Da quello che si capisce dalla documentazione, l’algoritmo lavora essenzialmente in Python e si basa su un dataset di parole divise in tre gruppi (blacklist, parola->definizione e definizione parola), che poi è in grado di istanziare un semplice oggetto che genera la parola con una chiamata del tipo:

word_generator.generate_word()

Ma non solo: l’algoritmo si mostra anche in grado di definire una parola che gli dai in input, anche se la stessa è inventata, perchè ciò che è in grado di simulare la “macchina” in questione è il criterio con si definisce una parola, alla fine. Per cui posso passare un parametro alla funzione con la parola da definire, e naturalmente non possiamo che provarci, la prima volta, con la celebre supercazzola antani di Ugo Tognazzi, che secondo l’algoritmo ha la seguente definizione:

ovvero un pronome che indica “un’infezione antiamericana o antisifilide“. Se preferite, una supercazzola al quadrato, oppure – tanto per ricordarlo – una parola inventata, a word that does not exist; it was invented, defined and used by a machine learning algorithm.

Immagini di persone che non esistono

Non finisce qui, chiaramente: negli scorsi mesi tutti abbiamo potuto vedre l’effetto impressionante dei deepfake, i video realistici realizzati artificialmente, entrati ormai nella normalità , ed in grado di far sembrare che una persona abbia detto o fatto qualcosa che non ha mai realizzato. Non solo: la potenza del deep learning si spinge anche nella possibilità  di creare fotografie di esseri umani che non esistono nella realtà , come avviene nel sito ThisPersonDoesNotExists.

Nella galleria foto che riportiamo di seguito nessuno di questi visi corrisponde a persone reali, eppure senza saperne nulla saremmo portati a pensare il contrario.

Il progetto originale si chiama StyleGAN2 ed è un tipo di architettura software basata su reti neurali, utili per la modellazione avanzata di immagini, utili ad esempio per correggere immagini con artefatti grafici e ricostruire dettagli mancanti. Il lavoro è stato oggetto di una pubblicazione scientifica per via della particolare accuratezza con cui ha dimostrato di riuscire a funzionare, tanto da spingersi alla creazione di visi artificiali.

Foto di Philipp Marquetand da Pixabay

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