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真的和假的作为现象都是真的

谢选骏:真的和假的作为现象都是真的
   
   《从深度学习到深度造假》(那福忠 2018-06-04)报道:
   
   CGI是计算机图画的应用,在加强与制造印刷、动画、广告、影视的视觉效果。莉亚公主的重现,是借用一个面貌与身材颇为相似的替身,以1977年的莉亚做蓝本,经计算机多次调整,使面部表情与声音皓似原来的人物。

   
   CGI是计算机图画的应用,在加强与制造印刷、动画、广告、影视的视觉效果。莉亚公主的重现,是借用一个面貌与身材颇为相似的替身,以1977年的莉亚做蓝本,经计算机多次调整,使面部表情与声音皓似原来的人物。
   
   下图两小段相同的片段,出现的是“星际大战”莉亚公主,是1977年原始“星际大战”中的灵魂人物,由Carrie Fisher饰演。但上面的片段是2016年“星际大战外传:侠盗一号”的结尾,莉亚公主接到侍卫的信件,侍卫问是什么,公主说一声“希望”影片就结束。
   
   两部影片相隔39年旧景重现,仍是同一个人,最简单的办法可能是把原片数字化修整,插到新片里,但好莱坞却用了简称CGI的“计算机合成影像”(Computer Generated Imaginry)技术,由面貌相似的Ingvild Deila饰演让重现的莉亚公主。而饰演原来莉亚公主的Carrie Fisher,也恰在2016年去世,年60岁。
   
   CGI是计算机图画的应用,行之有年,在加强与制造印刷、动画、广告、影视的视觉效果。莉亚公主的重现,是借用一个面貌与身材颇为相似的替身,以1977年的莉亚做蓝本,经计算机多次调整,使面部表情与声音皓似原来的人物。下图是替身预备CGI,脸部戴上取像传感器,每一小点之间都可以调整,来对应原来人物的脸部动作。
   
   莉亚公主替身准备CGI戴上脸部取像感应工具。
   
   CGI之后1977莉亚公主重现。
   
   莉亚公主的重现,镜头很少,好莱坞特别强调的是另一主要人物的2016重现,就是塔金总督。塔金总督在1977星际大战由英国性格演员Peter Cushing饰演,但在2016影片中镜头也不少,尤其是峭瘦脸孔的薄嘴唇动作,复制的唯肖唯妙,被认为是技术上一大成就,当然电影观众未必体验得到。Peter Cushing已于1994年去世,由英国戏剧演员Guy Hentry担任2016替身。
   
   塔金总督替身Guy Henry准备CGI戴上取像感应等仪器。
   
   CGI之后1977塔金总督重现。
   
   下图是1977年原「星际大战」中的莉亚公主与塔金总督,与替身经过CGI制作的比较,几乎难以分辨。
   
   1977年原“星际大战”中的莉亚公主与塔金总督。
   
   CGI所以制造出精密的替身,是用AI的“深度学习”(Deep Learning),一次又一次的模仿原样,再一次一的修正,直到接近似原样。这是一个有趣的运作方式,使用两个神经网络相互博奕进行学习,一个生成、一个判别,生成网络尽量模仿真实样本,判别网络则分辨与真实样本的差异。
   
   两个网络角力称之为“生成对抗网络”(Generative Adversarial Network),生成网络要尽量模仿真实样本,最好骗过判别网络,而判别网络却硬要挑生成网络的毛病,两个网络相互对抗、不断调整参数,最终判别网络无法判断生成网络的结果是否真实。于是有了新名词,“深度造假”(Deep Fake),也有人把这项技术叫“假新闻的未来”。
   
   一位叫Jordan Peele的演员,制作了一段美国前总统奥巴马的影视,月前在BuzzFeed播出,引发了假新闻的话题。奥巴马举例说了一些骂人的话,然后说他不可能当众说这些话,这时Jordan Peele露面,与奥巴马一起说同样的话,音调、嘴型完全相同。
   
   《从深度学习到深度造假,AI开始玩残人类》(2019-04-19 解滨,CISSP, CISA)报道:
   
   人工智能(AI)是不是可以用来杀人?这个问题最近有了答案。答案是:AI不但可以用来杀人,而且杀人的办法都找好了。
   
   我经常写点“动态分析”之类的“小报告”,作为 cybersecurity threat intelligence briefing 的一部分。通常我也就是写点黑客小打小闹那一类的事。上个星期我讲的那件事跟人工智能有关,是一起最近在医学界和信息世界发生的大事。人类第一次把人工智能(AI)直接进行一项临床试验,没有事先做动物试验。而这项试验不是检验某项新药或新技术的疗效,而是证明某项新技术可以用来杀人。此事千真万确。
   
   这项新技术说出来大家并不陌生,这就是“Deep Learning”,也就是AI中的“深度学习”的意思。你以为这项试验是深度学习如何去治病吗?错!恰恰相反,这是深度学习如何去造假,让医生出错,以至于通过医生的手把病人给杀了。听上去这是很坏的一件事,但这也是人工智能(AI)的一个新的应用。
   
   这个新技术的概念不难理解。各位都知道,如今在医院里使用的MRI和CT都是计算机3D成像,靠计算机把2D扫描结果合成为3D图像。要读懂这些3D图像,需要牢固扎实的专业知识和丰富的临床经验,任何疏忽都有可能导致误诊或漏珍,可能造成病人死亡。所以呢,十几年前就有专家们苦思冥想,试图依靠AI 来辅助读片,以提高精准率,减少误读。这方面已经大有斩获,例如这一篇去年发表的论文:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29777175
   
   虽然进展可观,但那距离真正的临床普及应用还有相当的距离。N年前我给老东家MD安德森打工时曾经做过针对IBM Watson(IBM设计制造的一种智能机器)在医学上应用的系统的信息安全评估。那个投资十亿美元的玩意儿直到今天也还基本上在扯淡。
   或许是受到来自某种邪恶势力的灵感的启发,有人转而一想,玛的老子辛辛苦苦干点正事总是不成,那干脆整点歪门邪道好了。说做就做!在使用AI辅助诊断还起色不大的同时,用AI在医学领域进行捣乱破坏的研究却风生水起,进展迅猛。这不,就在2019年4月3日,一篇惊世骇俗的论文出笼了。三名以色列的研究人员应用AI中的一个重要算法“深度学习”,成功地训练了一组恶意代码去偷看医院放射科网络(PACS - 图片存档和通信系统)中的新生成的MRI或CT图像。如果在图像中显示病人根本就木有患癌症,这恶意代码就自作主张地弄个癌症放到那图像中去。那么如果那些初始图像表明病人已经患了癌症呢?这一组恶意代码就自动地、神不知鬼不觉地把癌症从图像中给抹去。这样一来,本来没啥事的病人,被医生诊断为身患癌症,然后开始进行昂贵和痛苦的治疗,去治愈那根本就不存在的癌症。而那些已经患有癌症的病人,会被医生诊断为“十分健康”,而不采取任何治疗措施,直至他们一命呜呼。
   
   这不是害人吗?这岂止是害人,简直是伤天害理!
   
   这一划时代的研究成果于4月3日发表在一个学术期刊上,其链接在这里:
   https://arxiv.org/pdf/1901.03597.pdf
   
   这三位以色列学者治学十分严谨。他们把接受试验的专家们分为两组。第一组专家,让他们看的图像包括造假过的图像和没有经过造假的图像,不告诉这一组经验丰富的放射专家这些图像已经鱼龙混杂了。结果是,对于那些被植入虚假癌症的图像,专家们被欺诈的比例是99.2%。对于那些癌症被抹去的图像,欺诈成功率是95.8% (the attack had an average success rate of 99.2% for cancer injection and 95.8% for cancer removal)。另一组具有同样资历的专家们,他们被事先告知他们阅读的图像中有些已经被造假,然后让他们去从那些鱼龙混杂的图像中鉴别真伪。结果呢?那些专家们也是蒙查查,大体上还是无法有效地识别那些假货,尽管他们个个都是读片高手[knowledge of the attack did not significantly affect cancer removal (90% from 95.8%). However, the success of the cancer injection was affected (70% from 99.2%).]。
   
   因为事先知道有假,有的专家们还使用了他们的AI软件进行辅助读片。结果这些AI读片软件也被同样是使用AI技术的造假代码给懵了:无法识别出那些深度造假的图像,其效率甚至还不如人工!
   
   好的AI居然被坏的AI给打败了!什么叫邪门呢?这就是!
   
   这件事情很快就在美国医学界的许多IT工作者中掀起轩然大波。如果这样的恶意代码被植入各大医院的放射科网络,那么就意味着将会有成千上万,甚至上百万的病人被误诊,乃至于死亡。这岂止是恶意代码,这简直就是一场大规模恶意屠杀!
   
   至此,AI开创了一个令人不敢想象的新的功能:玩残人类。
   
   人工智能(AI)的起源,可以追朔到希腊古代的神話传说中,技艺高超的工匠可以人工造人,并为其赋予智能或意识。用金属打造一个人型机器并不难,难的是给这个机器人安装一个具有人类智慧的大脑。上个世纪40年计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。八十年代,AI蓬勃发展,但课题局限在人机对话,翻译语言,图像解释,机器推理等方面。当年有些课题早已完成。我们今天使用的谷歌翻译以及各种翻译机就是其中一例,其中“深度学习”是关键算法之一。过去十年中,得益于大数据和计算机技术的快速发展,AI日趋成熟,开始渗透到越来越多的领域,如生态学模型训练、经济数据分析、疾病预测、新药研发等。其中一个重要的领域“深度学习”极大地推动了图像和视频处理、文本分析、语音识别等问题的研究进程。
   
   就跟人类的任何发明既可以造福于人类也可以用于危害人类那样,或早或晚,或多或少, 新的技术不可避免地会被应用到不道德甚至罪恶的领域。炸药被用来制造杀人的枪炮, 核能被首先用来制造杀人的原子弹,化工产品被用于制造化学武器,计算机代码被用来制造计算机病毒,这都是典型的例子。但把AI用于犯罪,一直到两年前还是仅限于纸上谈兵,没有任何设计方案出笼。一年半以前,一个划时代的历史性转折终于到来,发生在您无法想象的一个领域。
   
   在2017年12月的某一天,在一个叫做“Reddit”的网站上,一个匿名作者上载了一个色情视频,这个视频的女主角是Daisy Ridley,她是知名的英国影视演员,《星球大战》的女主角。几个小时后这个色情视频就在网上炸开了锅。人们几乎不相信这位驰名欧美影坛的正妹居然会出演一个A片。但没有谁可以看出这个A片是伪造的,里面的女主角无论是声音还是造型或表情都跟Daisy Ridley一模一样,让人无可挑剔——就是她!惊恐之余,当人们看了这个视频的作者的笔名后,都会心地笑了:“Deepfakes”。这个笔名是“深度造假”的意思。这是从“Deep Learning”(深度学习)衍生过来的一个新词。这个以假乱真的视频的制作,就是充分使用了“深度学习”的一个新算法。虽然这一造假技术到了炉火纯青的水准,但由于其“产品”毕竟还是个假货,所以作者还算有点良心,把笔名冠之以“深度造假”。

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