恶搞奥巴马演讲(恶搞奥巴马搞笑视频)

随着修图软件的迭代升级，在社交媒体上我们知道，有图已经不一定有真相了。

而且随着现在科技的发展，就连视频都不一定是真的了，特别是在人工智能的加成下，就像我们上次说到的盖尔加朵的小视频。

而且最近，在美国的社交媒体上，还有一段奥巴马的演讲视频，也是吓坏了不少人。

视频中的声音和面部表情完全和奥巴马本人一致。但如果现在告诉你整个视频完全是由人工智能伪造合成的，你怎么想？

这项技术已经引发了美国国防部高级研究计划局的关注和思考。这种伪造最可怕的地方在于，想要掌握它太容易了。

过去，伪造图片或者视频也是可以完成的，不过这些图片无论是通过巧妙的拼接，或者逼真的CG动画，都需要专业人士和大量的时间成本。

而现在，人工智能把这项专业又高深的技术拉到了普通人的面前。现在，任何一个普通人，只要掌握某个公众人物几百张照片，就能通过人工智能伪造出一张照片出来。

是的，只要几百张。一般来讲，要让人工智能熟练掌握一项技能，需要海量的数据。拿伪造照片这种事情来举例，过去需要几万张照片才能把人工智能训练好。

给你们看看学习之后的伪造效果

但是人工智能也在迭代和进步。用业内术语来讲，就是人工智能的模型在不断更新。其中最厉害的一种叫做：

生成式对抗式网络

（GenerativeAdversarial Networks）

英文缩写是GAN。这个模型被今年的《麻省理工科技评论》评选为了全球十大突破性技术。上榜的理由是：它给机器带来一种类似想象力的能力，而且让它们变得不再那么依赖人类，但是与此同时，也把它们变成了一种能力惊人的造假工具。

通过GAN生成手写数字

简单来说一下GAN的原理。它由两个神经网络组成，一个叫做“生成网络”（Generator Network），一个叫做“判别网络”（Discriminator Network）。

生成网络要做的事情就是，学习一组图像，然后加入一个“噪声”，这个噪声可以理解为一种不确定性，把这个变化融入到图像里，然后生成一个新的图像。“生成网络”的唯一目的是，骗过“判别网络”。而“判别网络”要做的事情就是，这张图是不是原图，是否被动过手脚。

就像你女朋友要你把她拍成盖尔加朵，这时候你就是“生成网络”，你的女朋友就是“识别网络”，你拍了无数张照片，每一张都被你的女朋友指出哪个地方拍的不对，这根本不是盖尔加朵，进行一点一点的改进，直到最后女朋友看不出和盖尔加朵有什么不同。

这两套网络好像是在互相博弈，而且都在通过这个过程不断提高。最终的结果会是，“判别网络”永远无法区分出真假，这意味着，被做过假的图片，已经可以以假乱真。

这个过程就好像两个人玩儿撒谎游戏，小王负责编谎话，而小李负责揪出谎言。两个人不断博弈不断提高，当有一天，小李再也区分不出来真假的时候，小王就成了说谎大师。

现在GAN的说谎能力有多强了呢？它能把黑夜变成白天，把哭的变成笑的，想象出一个地方一年四季的景色变化，哪怕是“灵魂画手”就在画布上随便划拉了一道子，它能把这条线，变成一副像莫奈画出的美丽风景。

看上去很棒是吧？吓人的应用也有。把人物脸上的墨镜P掉，把一张模糊的或者打了码的图片高清还原，伪造一个人的签名字体。

通过GAN可以将图片从低分辨率还原成高分辨率，最右是原图

当然还有最开头说到的那个，伪造视频。

现在谷歌的语音人工智能已经可以通过图灵测试欺骗真人，把声音和图像结合起来。今后有视频，也没有真相了。

谷歌的人工智能可以帮你打电话，而且对方分辨不出它是人是机器

人工智能领域的专家们表示，不久之后就会很难知道一张照片、一段视频或一段音频是否是真实的。在这样的趋势下，“当务之急是保护民众。”

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