人工智能非常擅長(zhǎng)識(shí)別物體。在100萬(wàn)張照片中，它可以準(zhǔn)確指出哪張照片中有行人正在過(guò)馬路。然而，人工智能并不適合繪制一張圖片，顯示有行人正在過(guò)馬路。如果能做到這一點(diǎn)，那么人工智能就能創(chuàng)造出非常逼真的模擬環(huán)境，讓無(wú)人駕駛汽車在這樣的模擬環(huán)境中訓(xùn)練。

問(wèn)題在于，創(chuàng)造新東西需要想象力，而想象力是人工智能所不擅長(zhǎng)的。

2014年，蒙特利爾大學(xué)博士生伊安·古德費(fèi)羅（Ian Goodfellow）在一家酒吧的學(xué)術(shù)辯論中首先想到了這個(gè)解決方案，這被稱作“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN）。GAN讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字版的“貓鼠游戲”中相互對(duì)抗。

兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都使用相同的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練。其中一個(gè)名為“生成器”，任務(wù)是利用所看到的圖像去創(chuàng)建不同版本，例如3只手的人。而另一個(gè)名為“鑒別器”，任務(wù)是識(shí)別所看到的圖像是否是生成器制造的假圖像。

通過(guò)這樣的過(guò)程，生成器將非常善于產(chǎn)生圖像，導(dǎo)致鑒別器無(wú)法判斷哪些是真實(shí)圖像，哪些是假的。從本質(zhì)上來(lái)看，生成器被訓(xùn)練去識(shí)別并制作看起來(lái)真實(shí)的圖像。

過(guò)去10年，GAN成為了人工智能最有前景的領(lǐng)域之一，幫助機(jī)器生成能迷惑人眼的結(jié)果。

GAN已被投入使用，用于制作聽起來(lái)很逼真的語(yǔ)音和圖像。例如，英偉達(dá)的研究者向GAN提供了大量明星照片，隨后創(chuàng)造出數(shù)百?gòu)埐⒉淮嬖诘念^像。另一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)則生成了類似梵高作品的假畫。更進(jìn)一步，GAN可以以不同方式來(lái)重新想象畫面，例如將陽(yáng)光燦爛的道路變成一條雪路，或是將馬變成斑馬。

結(jié)果并不總是完美的：GAN或許會(huì)給自行車安上兩個(gè)車把，或是把眉毛放在頭像錯(cuò)誤的地方。不過(guò)，由于生成的圖像和聲音往往非常真實(shí)，因此專家認(rèn)為，從某種意義上來(lái)說(shuō)，GAN已經(jīng)開始了解所看到和聽到的世界的底層結(jié)構(gòu)。這意味著除了想象力之外，人工智能還能獲得更獨(dú)立的能力，理解所見的世界。