Generatiivinen kilpaileva verkosto

Generatiivinen kilpaileva verkosto (engl. Generative Adversarial Network = GAN) on neuroverkkoarkkitehtuuri, jonka Ian Goodfellow ja hänen kollegansa kehittivät vuonna 2014.(https://fi.wikipedia.org/wiki/Generatiivinen_kilpaileva_verkosto) Siinä kaksi neuroverkkoa kilpailee keskenään pelaamalla. Toinen neuroverkko yrittää luoda aitoja datapisteitä ja toinen yrittää erottaa aidot ja neuroverkon luomat datapisteet toisistaan. Lopputuloksena luova neuroverkko oppii luomaan esimerkiksi erittäin aidon oloisia valokuvia, deepfake-videoita tai kieltä. Generatiiviset kilpailevat verkostot kehitettiin alun perin generatiiviseksi malliksi ohjaamattomaan oppimiseen, mutta ne ovat osoittautuneet hyödyllisiksi myös puoliohjatussa oppimisessa, ohjatussa oppimisessa ja vahvistusoppimisessa.

GAN on syväoppimiseen (deep learning) pohjautuva algoritmi, joka on suunniteltu tuottamaan uusia data-esimerkkejä olemassa olevan datan perusteella. GAN koostuu kahdesta keskeisestä osasta: generaattorista (engl. Generator) ja diskriminaattorista/"erottimesta" (engl. Discriminator). 

Generaattori on verkko, joka pyrkii luomaan uusia data-esimerkkejä. Tässä yhteydessä luominen tarkoittaa sitä, että verkko yrittää tuottaa esimerkkejä, jotka ovat samankaltaisia kuin olemassa olevat data-esimerkit, mutta jotka eivät ole identtisiä niiden kanssa. Esimerkiksi, jos käytämme valokuvia koulutusdatana, generaattori pyrkii luomaan uusia kuvia, jotka näyttävät samanlaisilta kuin olemassa olevat valokuvat, mutta jotka eivät ole kopioita niistä.

Diskriminaattori puolestaan on verkko, jonka tehtävänä on erotella generaattorin luomat esimerkit oikeista data-esimerkeistä. Toisin sanoen, se yrittää oppia, mitkä esimerkit ovat aitoja ja mitkä ovat keinotekoisia.

GAN-tekniikka perustuu näiden kahden verkon väliseen kilpailuun. Generaattori pyrkii jatkuvasti parantamaan kykyään luoda uskottavia data-esimerkkejä, kun taas diskriminaattori pyrkii parantamaan kykyään erotella aitoja ja keinotekoisia esimerkkejä toisistaan. Tätä prosessia jatketaan, kunnes generaattori pystyy luomaan data-esimerkkejä, jotka ovat niin uskottavia, että diskriminaattori ei pysty erottamaan niitä oikeista esimerkeistä.

Esimerkkejä GAN-tekniikan sovelluksista:

1. Taide: GANeja voidaan käyttää luomaan uusia taideteoksia, jotka jäljittelevät tiettyjä tyylejä tai aikakausia. Esimerkiksi, verkko voi oppia tunnistamaan kuuluisien taiteilijoiden tyylit ja sitten luoda omia maalauksia, jotka jäljittelevät näitä tyylejä.

2. Kasvosynteesi: Yksi tunnettu GAN-sovellus on kasvojen generointi. Esimerkiksi NVIDIA:n StyleGAN on algoritmi, joka pystyy luomaan erittäin realistisia kuvia ihmiskasvoista, joita ei ole olemassa todellisuudessa.

3. Datasynteesi ja vahvistaminen: GANeja voidaan käyttää myös syntetisoimaan dataa koulutusta varten, mikä voi olla erityisen hyödyllistä, kun saatavilla oleva data on rajoitettua tai epätäydellistä. Esimerkiksi lääketieteellisessä kuvantamisessa, jossa datan saaminen voi olla haastavaa, GANeja voidaan käyttää luomaan lisäkuvia, jotka auttavat parantamaan diagnostisia algoritmeja.

4. Robottien liikkumisstrategiat: GANeja voidaan käyttää opettamaan robotteja kehittämään monimutkaisia liikkumisstrategioita. Esimerkiksi, generaattori voi luoda erilaisia liikkumismalleja, ja diskriminaattori arvioi, kuinka tehokkaasti nämä mallit vastaavat todellisia liikkumisvaatimuksia. Tämä mahdollistaa sen, että robotit voivat oppia monimutkaisia liikkeitä ja navigointistrategioita ilman manuaalista ohjelmointia. 

5. Pelinkehitys ja testaus: GANeja voidaan käyttää myös automaattisesti generoimaan pelin sisältöä, kuten tasoja, tehtäviä ja haasteita, ja testaamaan niitä. Diskriminaattori voi arvioida, ovatko luodut tasot haastavia ja mielenkiintoisia, ja antaa palautetta generaattorille, joka parantaa niitä.