为了让自动驾驶汽车在白天也能懂得夜的黑，英伟达用AI造了一段假视频

让电脑想象如果一个阳光明媚的街道在下雨、下雪、甚至是漆黑一片会是什么样子。

据TheVerge消息，美国计算机图形硬件厂商英伟达近日发布了一组对比视频。这个视频原版是加州公路在阳光明媚的天气中路况，但经过AI处理后，www.zr-kuka.com，视频中道路两旁铺满了雪，一些树木也只剩下光秃秃的树干。

除了改变天气，英伟达的图像技术还能从稀薄的空气中生造出人的形象，把白天变成黑夜等。

英伟达方面表示，这项图像技术开始是为提供多种模拟环境来训练自动驾驶汽车的。加州天气以晴天居多，良好的能见度很适合自动驾驶汽车行驶，www.zr-kuka.com，但当它遇到一点雨或雪时会发生什么呢？

人们可以等到雷雨天才出去训练驾驶汽车，但很难从晴天等到下雪天（或者说从夏天等到冬天）。对此，英伟达提出了这项解决方案，让电脑想象如果一个阳光明媚的街道在下雨、下雪、甚至是漆黑一片会是什么样子。

这个方案是基于一种叫GAN（生成的对抗性网络）的人工智能技术，它常用于生成可视化数据。GAN的工作原理是将两个独立的神经网络结合起来一个是制造数据模型（G），另一个是判断数据模型（D）。

以制造一张高仿真的猫图片为例。生成数据模型G的目标就是尽量生成逼真的图片去欺骗判断数据模型D。GAN一般的工作逻辑是给G一系列猫的图片，来训练它生成一张全新的逼真的猫图，而后D负责把G状态下，G可以生成足以以假乱真的图片，这样，我们的目的也就达成了。生成的图片和真实的图片分别开来，这样，G和D就构成了一个循环的博弈。最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，G可以生成足以以假乱真的图片，这样人们的目的就达成了。

值得注意的是，英伟达的这项研究相对于现有的GAN有一个优势：它能更好地进行无监督学习。一般来说，人们需要标记数据集来生成数据（即D）。英伟达的研究员Ming-YuLiu解释道，这意味着，如果你要制作一个把白天的场景变成夜晚场景的GAN，那么你就需要在同一位置分别拍摄足够多的照片。而后，工业机器人维修，G才可能研究两者的区别来生成新的图片。

但英伟达在没有标记数据集的情况下也能够产生类似结果，具体实现方式英伟达未透露。

这项技术既可用于自动驾驶汽车，但英伟达相信它还可以有更多的应用场景。比如图像编辑等，Ming-YuLiu说，我们正在为我们的产品团队和客户提供这项技术。

但这项AI生造技术也引发了人们对AI被用来制造虚假图像的担忧，《连线》杂志的OliFranklin-Wallis说：人工智能最大的受害者或许不是失去工作的人，而是所有人对自己所看到或听到的任何事情很难再彻底信任。