算力说道人工智能早已可以自动分解以假乱真的人像照片“忽悠”人类了。凭借“对付神经网络”，人工智能从“自学”和“辨识”演化到了“建构”。
清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东将此技术与深度卷积神经网络、AlphaGo并称作人工智能的三大发展。当然，基于大数据和大计算出来的人工智能也不存在着“先天不足”，最少在解读和“举一反三”方面还有很长的路要回头。一个极为无趣的国外网站最近火了。
这一名为“此人不不存在”（ThisPersonDoesNotExist）的网站没任何界面设计，输出网址后表明的只有一张人像大头照。新奇之处就在于，每次关上或创下页面，表明的照片都有所不同，并且都不是现实不存在的人物照片。换言之，所有照片都是随机“分解”的，而其背后正是人工智能的承托。可以显现出，人工智能早已从“自学”和“辨识”，开始演化到“想象”和“建构”。
从网站上的照片来看，不仅构建了无限“分解”，而且还分解得不俗——人物有男有女，有老有少，有所不同人种、有所不同角度、有所不同表情，甚至还有眼镜和簪，堪称以假乱真。事实上，彰显人工智能想象力和创造力的，正是被《MIT科技评论》选为2018十大科技突破之一的“对付神经网络”。据《MIT科技评论》讲解，“对付”是指两个神经网络用于同一个数据集展开训练。其中一个神经网络叫分解网络（thegenerator），它的任务就是依照所见过的图片来分解新的图片，而另外那个神经网络叫判断网络（thediscriminator），它的任务则是辨别它所见得图片否与训练时的图片相近。
慢慢地，分解网络建构图片的能力不会强到无法被判断网络揭穿的程度。经过训练的分解网络学会了辨识并建构看上去十分现实的图片。
这项技术已沦为过去10年最不具潜力的人工智能突破，协助机器产生可以“忽悠”人类的成果。生成式对付网络“建构”出有的人像（现实中不不存在此人）具备十足“迷惑性”更加令人惊叹的是，这样的“分解”还不仅限于图像。
清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东近日在上海“张江·2019未来产业峰会”上提及：“两个卷积神经网络通过互相对付，分解超强分辨率真实感的原创图像、声音、3D物体或大自然时序数据，这给AI带给一种类似于人类的想象力。”AI的三大主义与三大发展令人叹为观止的人像“建构”背后，必定是对海量完整照片的自学。邓志东指出，生物智能的一个主要特征就是自学，而新一轮人工智能的鲜明特点就是自学能力。
无论是生物智能还是人工智能，智能的主要特点就是感官能力、理解能力和行动能力。追本溯源，智能的这三大特点源于相连主义、行为主义和符号主义。
相连主义是生物智能的解剖学基础，即生物神经系统所包括的神经元、神经元的活性及其相互作用。在此之上，行为主义通过奖励/惩罚展开自律自学，增强自学也是人类和动植物不道德自学的主要方式。最后，符号主义很大增进了人类的智力发育，特别是在是语言的发明者沦为了人类智能近超强其他生物智能的分水岭。以“三大主义”为基础，人工智能在最近五六年获得了飞速发展。
目前来看，在大数据和大计算出来的驱动下，深度自学已沦为计算机视觉、语音辨识与制备、自然语言处置和大数据分析等的主流方法。以深度卷积神经网络为基础的新一代人工智能显然带给了更加相似于人类视听觉的感官能力。因此，数据驱动的方法已被视作时隔实验科学、理论模型、仿真建模之后的第四科学研究范式——数据驱动的科学范式，其如同网络技术，已渐渐变革为一种标准化赋能工具。
从“互联网+”到“人工智能+”，新一代人工智能早已相比之下远超过了计算机科学技术的范畴。大数据和大计算出来让人工智能步入了大发展，邓志东总结了人工智能的三大进展。首先是深度卷积神经网络令其大数据感官智能获得突破性进展。人工智能早已能取得更为相似于人类水平的视听觉感官能力和对文本自然语言的模式分类能力，从而赋能产品、流程和服务体验，引起了技术变革和产业革命。
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