鉴于在互联网上流行通常是周期性的，因此在2017年首次亮相的应用再次受到欢迎也就不足为奇了。Faceapp对任何面部的形象都采用了各种转换，但是老化面部特征的选项特别受欢迎。但是，乐趣伴随着争议。由于生物识别系统正在替换访问密码，因此明智的是自由提供我们的图像和我们的个人数据吗？事实是，今天的面孔不再像以前那样不可转移，并且在短短几年内，它可能比一生的密码更容易入侵。
老化面部功能的选项是Faceapp最受欢迎的转换之一：Adam J. Manley
我们的面容是社会关系的最可识别的关键。在电话上听到声音时，我们可能会怀疑，但是当看着一个熟悉的人的脸时，我们从来没有。在1960年代，少数开创性的研究人员开始训练计算机以识别人的面孔，尽管直到1990年代才真正开始脱颖而出。面部识别算法的改善，以至于自1993年以来，其错误率每两年减半。当涉及到实验室实验中陌生的面孔时，当今的系统的表现要优于人类的能力。
如今，这些系统是人工智能（AI）最广泛的应用之一。每天，我们的笔记本电脑，智能手机和平板电脑在认识我们的面部特征时会用名字向我们致意，但与此同时，这项技术的用途引发了警报铃声，以侵犯隐私问题。在中国，面部识别系统领域的世界领导者，引入与监视摄像机相关的这项技术，即使是识别行人，西方也将其视为迈向全观察状态的大哥大局的又一步，乔治是乔治奥威尔（Orwell）在1984年描绘。
然而，近年来，在AI算法中使用面部已经远远超出了进入娱乐领域的范围。这开始拆除我们面部特征不可转移性质的基本前提，即无论我们的脸在哪里，这就是我们必然的地方。
面部表情娱乐
在2016年和2017年，揭示了某些算法修改一个人脸部视频的力量，以便可以将一个人的面部表情移植到另一个人或嘴唇的运动中，以使他们的嘴唇运动使他们说出他们从未说过的话。相机。一个著名的例子使用了前美国总统巴拉克·奥巴马（Barack Obama）的音频演讲，该演讲适应了他最初发表不同演讲的视频。同时，关于所谓的深击蛋糕引起了争议，一些业余程序员开始使用这些虚拟转换来将好莱坞女演员的面孔移植到色情视频中的表演者中。
但是，尽管这些深击需要使用大量原始模型的图像来重新创建其面部表情，但现在只有一张肖像就足够了。去年5月，来自莫斯科的Skolkovo科学技术研究所和三星AI中心的研究人员宣传了一个新系统，该系统设法从几个快照甚至单个快照中脱颖而出。为了展示其算法的力量，研究人员发表了一段视频，其中制作了玛丽莲·梦露，萨尔瓦多·达利和艾伯特·爱因斯坦的单一形象，甚至为莱昂纳多·达·芬奇的莫娜·丽莎（Mona Lisa）献出了生命。
正如研究的第一个签署人Egor Zakharov在视频的评论中解释说，这些系统的目的是在创建光真逼真的化身中进步，以促进增强和虚拟现实中的远程敏感和沟通。对于Zakharov而言，这些技术的“几种积极影响”包括“减少长途旅行和短途通勤”，“使教育民主化，改善残疾人的生活质量”，以及“在世界范围内更公平，更统一地分发工作”，“更好地联系了距离距离的亲戚和朋友。”
录像带是由玛丽莲·梦露，阿尔伯特·爱因斯坦或莫娜·丽莎的单一图像创建的。
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这些似乎是非常理想主义的目标，但自然而然地，扎哈罗夫也认识到他的技术有潜力创造出深层效果的潜力。研究人员指出，任何能够民主化特殊效果的新工具都会产生不良后果，但是由于资源的发展有助于解决这些恶意用途，因此净平衡是积极的。Zakharov说：“我们的信念得到了持续开发用于虚假视频检测工具的工具，并面对欺骗检测以及主要IT公司的隐私和数据安全转变。”
用声音重现面孔
同样令人惊讶的是，但也许更令人不安的是，它不再需要一个人的单个形象来重现自己的脸 - 声音就足够了。2014年，来自美国卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）（美国）的研究人员丽塔·辛格（Rita Singh）收到了美国海岸警卫队的要求，以确定一个曾在骗局打电话的恶作剧。辛格（Singh身高，体重，种族，年龄和中毒水平。”辛格告诉世界经济论坛。辛格和她的合作者在他们的研究中写道：“结果表明，我们的模型能够生成与说话者的几个生物特征特征相匹配的面孔，并导致匹配的精度比机会好得多。”
Speech2Face神经网络能够从声音中建立一个面孔。克雷迪托：马萨诸塞州理工学院
最近，马萨诸塞州技术学院的另一个团队推出了Seced2face神经网络，该网络能够在经过数百万YouTube视频和其他资源的培训后，可以从声音中建立一张面孔。研究人员在他们的研究中写道：“我们已经证明，我们的方法可以通过与真实图像相一致的面部属性来预测合理的面孔。”结果并不完美；作者本身清楚地表明，他们的系统会产生平均面孔，而不是特定人员的图像。但是，考虑到唯一的来源是一个简短的音频剪辑，我们都应该习惯于这样的想法，即即使是我们自己的脸也不再对我们安全。
哈维尔·亚纳斯（Javier Yanes）
@yanes68