تصور کنید نگاه اجمالی به آینده دارید تا ببینید فرزندتان چگونه ممکن است به نظر برسد. با پیشرفت های هوش مصنوعی (AI)، این تصور زمانی خیالی برای بسیاری تبدیل به یک واقعیت فریبنده شده است. توانایی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی چهره نوزاد با استفاده از عکس‌های والدین، فقط یک ترفند مهمانی نیست. این یک تعامل پیچیده از فناوری است که کنجکاوی و شگفتی را در ذهن والدین در سراسر جهان برانگیخته است. پلتفرم هایی مانند یادآوری نگاهی گذرا به این فرآیند جذاب ارائه دهید، اما این پیش‌بینی‌ها چقدر دقیق هستند؟
فرآیند پشت چهره های نوزاد تولید شده توسط هوش مصنوعی
فناوری که چهره های کودک تولید شده توسط هوش مصنوعی را تقویت می کند، هم پیچیده و هم جذاب است. این شامل مدل های پیشرفته یادگیری ماشینی مانند StyleGAN، یک شبکه متخاصم مولد که یاد می گیرد ویژگی های صورت را تقلید و ترکیب کند.
این سیستم‌های هوش مصنوعی عکس‌های والدین را با تمرکز بر ویژگی‌های متمایز مانند رنگ چشم، شکل صورت و سایر نشانگرهای ژنتیکی تجزیه و تحلیل می‌کنند. این فرآیند شامل یک فناوری به نام pixel2Style2pixel، امکان استخراج سریع و دقیق ویژگی از تصاویر را فراهم می کند.
این ترکیبی از فناوری‌ها تضمین می‌کند که چهره کودک تولید شده فقط یک خلقت تصادفی نیست، بلکه ترکیبی از ویژگی‌های هر دو والدین است. اما این سیستم‌ها همیشه ترکیب خاصی از داده‌های تصادفی را شامل می‌شوند، اما طبیعت نیز همانطور که داروین استدلال می‌کند، همینطور است. برای سرعت بخشیدن به فرآیند و ارائه یک تولیدکننده هوش مصنوعی بدون هزینه به شما، این برنامه ها داده های تصادفی بیشتری را برای سرعت بخشیدن به فرآیند و ارائه نتایج فوری اضافه می کنند. این بر خلاف است SeeYourBaby.AI، که از روشی متفاوت برای نتیجه بهتر استفاده می کند حتی اگر آنی نباشد.
چگونه می توانید این کار را خودتان به صورت رایگان انجام دهید
ایجاد چهره کودک آینده با استفاده از هوش مصنوعی با StyleGAN یک فرآیند پیشرفته است و نیاز به درک خوبی از یادگیری ماشینی و برنامه نویسی دارد. همچنین اگر قبلاً ندارید، به سرمایه گذاری در قالب زمان و یک رایانه خوب نیاز دارد. در اینجا یک نمای کلی از کل فرآیند ارائه شده است، زیرا یک آموزش کامل از محدوده این مقاله فراتر خواهد رفت:
آ. دانش پایه در پایتون و یادگیری ماشین.
یک کامپیوتر قدرتمند با پردازنده گرافیکی پیشرفته، زیرا StyleGAN به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.
ب تنظیم محیط:
1. پایتون را روی سیستم خود نصب کنید.
2. با استفاده از Anaconda یا virtualenv یک محیط راه اندازی کنید.
3. TensorFlow را که برای اجرای StyleGAN ضروری است نصب کنید.
ج StyleGAN را بدست آورید:
کد StyleGAN را از مخزن NVlabs StyleGAN GitHub دانلود کنید.
د آماده سازی داده ها:
تصاویر چهره والدین را جمع آوری کنید و این تصاویر را از قبل پردازش کنید (تراز کردن، برش دادن، تغییر اندازه) برای اطمینان از سازگاری.
ه. آموزش مدل:
از مجموعه داده خود برای آموزش مدل StyleGAN استفاده کنید. این شامل تنظیم پارامترها و تمرین بالقوه برای ساعت ها، روزها یا هفته ها، بسته به سخت افزار شما است.
برای مثال‌های کد خاص و راهنمایی‌های عمیق، به مخزن StyleGAN GitHub. به یاد داشته باشید، این یک کار پیچیده است و به مهارت هایی در برنامه نویسی و هوش مصنوعی نیاز دارد.
دقت و محدودیت های هوش مصنوعی
علیرغم قابلیت‌های چشمگیر هوش مصنوعی در ایجاد چهره نوزاد، درک محدودیت‌های آن و میزان دقت آن بسیار مهم است.
این مدل‌های هوش مصنوعی خطاناپذیر نیستند. آنها ابزارهایی هستند که بر اساس داده‌های موجود حدس‌های آموزشی می‌دهند. ژنتیک نقش پیچیده ای در ظاهر کودک بازی می کند و بسیاری از ویژگی ها نتیجه تعاملات پیچیده بین چندین ژن است.
در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند ویژگی‌های صورت را با جزئیات قابل توجه ترکیب کند، هنوز نمی‌تواند به طور کامل غیرقابل پیش‌بینی بودن وراثت ژنتیکی را توضیح دهد. این بدان معنی است که تصاویر تولید شده باید به عنوان یک امکان سرگرم کننده و جذاب به جای پیش بینی قطعی آینده در نظر گرفته شوند. پلتفرم های مختلف دارای نرخ های دقت متفاوتی هستند. از آنجایی که این پلتفرم‌های هوش مصنوعی بر روی تصاویر غرب آموزش داده شده‌اند، اگر اهل آسیا یا آفریقا هستید، ممکن است سطح مشخصی از تغییر در ویژگی‌های قومیتی در تصویر نهایی وجود داشته باشد. YourBabyAI را ببینید هدف این است که تا حدی با این موضوع مقابله کند و قومیت تصویر تولید شده را تا حد امکان نزدیک نگه دارد.
بسته بندی
همانطور که تولد هوش مصنوعی را در برنامه هایی مانند پیش بینی چهره کودک بررسی می کنیم، واضح است که ما فقط سطح پتانسیل آن را خراش می دهیم. در حالی که پلتفرم ها دوست دارند YourBabyAI را ببینید استفاده از فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی برای افزایش دقت، حفظ تعادل بین نوآوری‌های تکنولوژیکی و غیرقابل پیش‌بینی بودن ذاتی ژنتیک، این سوال باقی می‌ماند: هوش مصنوعی تا کجا می‌تواند در پیش‌بینی دقیق ویژگی‌های انسانی پیش برود؟
همانطور که در این تقاطع فناوری و کنجکاوی انسانی ایستاده ایم، از ما دعوت می شود تا در مورد امکانات و محدودیت های هوش مصنوعی در زندگی خود فکر کنیم. آیا هوش مصنوعی تا حدی به تکامل خود ادامه می‌دهد که بتواند پیچیدگی انسان‌ها را منعکس کند یا حوزه‌هایی از غیرقابل پیش‌بینی وجود دارد که برای همیشه فراتر از دسترس آن باقی می‌ماند؟