Обнаружение ненастоящих и специально измененных фотографий и видеороликов становится действительно важным моментом для большинства спецслужб и специальных органов управления – однако не все современные технологии и стандарты могут обнаружить такие материалы. Именно с целью предложить значительно более эффективный и многофункциональный вариант нейросети, умеющей отличать настоящие материалы от ненастоящих, команда специалистов по искусственному интеллекту из Университета Калифорнии сегодня представила первоначальный прототип своей новой нейросети, которая пока что еще не успела обзавестись собственным названием.
Тем не менее, результаты, достигнутые уже в ходе предварительного ее испытания, продемонстрировали, что алгоритмы, лежащие в основе новой нейросети, вполне эффективно справляются с обнаружением подделанных и ненастоящих фото и видеоматериалов. Как объясняет руководитель проекта, Амит Чадхурри, все дело кроется в том, что на измененных материалах виднеются так называемые “пиксельные паттерны” – особого рода сглаживания пиксельного типа, сигнализирующие о том, что материал был явно изменен и что в него был добавлен тот или иной объект.
Стоит отметить, что далеко не все современные алгоритмы аналогичного характера одинаково хорошо справляются с идентификацией подобных подделанных материалов, однако новая нейросеть специалистов из Калифорнийского Университета вполне может стать первой наиболее комплексной, которая умеет в режиме реального времени анализировать пиксельную сетку и соотношение пикселей на изображении либо видео и, на основании ранее просмотренных материалов, составить тот или иной вывод.
Специалисты предварительно тренируют нейросеть для того, чтобы она могла быстрее и эффективнее замечать подделанные материалы – что достигается преимущественно за счет предварительного анализа некоторых схожих материалов, часть из которых также является поддельной, а часть являет собой оригинальные материалы безо всяких цифровых изменений и манипуляций со стороны пользователей. В особенности, если речь идет о правильном подборе материалов.
