REALIZZATO DA: CUOMO CARLOTTA, D'AGOSTO ANGELICA, de FRANCESCO FEDERICO MARIA, PROTO SALVATORE E STRIANO ALFONSO MARIA LICEO CLASSICO G.B. VICO IIICC
INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL DEEPFAKE
INDICE
- INTELLIGENZA ARTIFICIALE: DI COSA SI TRATTA ?
- LA STORIA: COME NASCE L'AI ?
INTELLIGENZA ARTIFICIALE: DI COSA SI TRATTA ?
L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono tipicamente l'intelligenza umana.
Tali sistemi sono in grado di apprendere dai dati, trarre conclusioni, riconoscere modelli e adattarsi a nuove situazioni.
L'IA ha diverse applicazioni pratiche in settori come la medicina, l'automazione industriale, il marketing e molto altro.
UN PO' DI STORIA...
L’intelligenza artificiale ha una data di nascita “ufficiale”: il 1956, ovvero l’anno in cui l’informatico John McCarthy propone il termine al grande pubblico e in cui l’IA diventa ufficialmente una disciplina di studio all’interno del Dartmouth College di Hanover.
Provare a ricostruire la storia dell’intelligenza artificiale sarebbe oltremodo complesso. Basti pensare che la prima descrizione di un processo in qualche modo riconducibile all’IA attuale risale ai tempi degli antichi greci. Il riferimento è alla storia di Talos del celebre poeta Esiodo che descrive la creazione, da parte dell’essere umano, di un essere artificiale a sua immagine e somiglianza.
Frank Rosenblatt con il suo Perceptron (1928) sviluppò un esemplare primordiale di rete neurale a uno strato. Questo dispositivo che avrebbe dovuto essere in grado di eseguire compiti complessi fu un vero e proprio fiasco: si dimostrò incapace di andare al di là dei compiti più elementari. Per questo motivo Frank Rosenblatt non viene ricordato dalla storia come inventore dell’IA.
Prima di lui Alan Turing, matematico, logico, crittografo e filosofo britannico, ha svolto un ruolo fondamentale nel plasmare il campo con il suo lavoro. Nel 1950 Turing introdusse l’idea di un test per determinare l’intelligenza artificiale, noto come Test di Turing. Questo test proponeva che una macchina potesse essere considerata intelligente se il suo comportamento fosse indistinguibile da quello di un essere umano quando osservato da un altro essere umano.
I contributi di Turing hanno suscitato un notevole interesse per l'intelligenza artificiale all'interno della comunità scientifica, portando allo sviluppo di vari approcci. Tra questi, i principali sono stati la logica matematica per la dimostrazione di teoremi e l’inferenza della conoscenza, nonché le reti neurali, che si sono evolute in tecnologie come il Deep Learning all’interno del Machine Learning. Tuttavia, il primo sistema della storia che utilizza l’intelligenza artificiale è datato 1955. Si chiama Logic Theorist ed è stato sviluppato da uno scienziato politico e sociologo di nome Herbert Simon insieme all’informatico Allen Newell e il programmatore Clifford Shaw.
Il deepfake (parola coniata nel 2017) è una tecnica per la sintesi dell'immagine umana basata sull'intelligenza artificiale, usata per combinare e sovrapporre immagini e video esistenti con video o immagini originali, tramite una tecnica di apprendimento automatico, conosciuta come rete antagonista generativa.[1] È stata anche usata per creare falsi video pornografici ritraenti celebrità e per il revenge porn[2], ma può anche essere usato per creare fake news, bufale e truffe, per compiere atti di cyberbullismo o altri crimini informatici di varia natura[3][4][5] oppure per satira
Lo sviluppo della tecnica ha avuto luogo principalmente in due ambiti: ricerca nelle istituzioni accademiche e sviluppo amatoriale nelle comunità online.
La ricerca accademica relativa ai deepfake si trova prevalentemente nel campo della visione artificiale, un ramo dell'informatica spesso basato sull'intelligenza artificiale, che si concentra sull'elaborazione al computer di immagini e video digitali. Un primo progetto di riferimento fu il "Video Rewrite", pubblicato nel 1997, che ha modificato un video esistente di una persona che parla, raffigurando quella persona in modo che sembrasse che stesse pronunciando le parole appartenenti a una traccia audio differente da quella originale.[7] Era il primo sistema che riuscì completamente ad automatizzare questo tipo di animazione facciale, usando le tecniche del machine learning per creare connessioni tra i suoni prodotti dal soggetto del video e la forma della sua faccia.
I progetti accademici contemporanei si sono concentrati sulla creazione di video più realistici e sulla realizzazione di tecniche più semplici, veloci e accessibili. Il progetto “Synthesizing Obama”, pubblicato nel 2017, modifica video dell'ex presidente americano Barack Obama, raffigurandolo mentre pronuncia parole che appartengono a una traccia audio separata.[8] Il programma "Face2Face", pubblicato nel 2016, modifica video raffiguranti la faccia di una persona, raffigurandola mentre imita le espressioni facciali di un'altra persona in tempo reale.[9]
SVILUPPO AMATORIALE Il termine deepfake è nato alla fine del 2017 da un utente di Reddit chiamato deepfakes.[10] Lui, come altri utenti nella sezione r/deepfakes di Reddit, condividevano i deepfake che creavano; in molti dei video venivano scambiati i volti delle celebrità con quelli di attrici in video pornografici, mentre i contenuti non pornografici includevano molti video ritraenti il volto dell'attore Nicolas Cage inserito in svariati film.[11] Nel dicembre 2017, Samantha Cole pubblicò un articolo su r/deepfakes su Vice, il quale ha attirato la prima attenzione sui deepfake che venivano condivisi nelle comunità online.[12] Sei settimane dopo, Cole scrisse in un articolo dell'incremento della falsa pornografia assistita dall'intelligenza artificiale.[10] Nel febbraio del 2018, r/deepfake fu bannato da Reddit a causa della condivisione di pornografia involontaria, e altri siti web bannarono a loro volta l'uso dei deepfake per pornografia involontaria, incluso Twitter e il sito Pornhub.[13]
Altre comunità online rimasero comunque, incluse comunità di Reddit che non condividevano pornografia, come ad esempio r/SFWdeepfakes (abbreviazione di "safe for work deepfakes"), in cui i membri condividevano deepfake raffiguranti celebrità, politici, e altri in scenari non-pornografici.[14] Altre comunità online continuano a condividere pornografia su piattaforme che non hanno bannato l'utilizzo dei deepfake pornografici.[13]
Deepfake: tra scienza, goliardia e crimine
Esistono, oggi, quattro filoni principali nell'universo deepfake: quello accademico di chi crea questi video per studiare il fenomeno, quello goliardico di chi li crea per divertimento e per "allenare" le proprie capacità, quello criminale vero e proprio, di chi usa i deepfake per scopi illeciti, e infine quello giornalistico, cioè l'uso dei deepfake da parte dei media per mettere il mondo al corrente dei pericoli dei deepfake stessi.
Un esempio di deepfake accademico è "Synthesizing Obama", del 2017: i ricercatori dell'Università di Washington hanno preso una clip audio di un discorso di Obama e sono riusciti a creare diversi video diversi, in cui il presidente americano pronunciava le stesse parole con un perfetto sincronismo tra audio e video.
Per farlo hanno usato una rete neurale ricorrente artificiale, cioè una serie di algoritmi che imitano il funzionamento dei neuroni del cervello per migliorare, passaggio dopo passaggio, il risultato ottenuto: "Data la forma della bocca in ogni istante - spiegano i ricercatori di "Synthesizing Obama" - sintetizziamo la trama della bocca di alta qualità e la incrociamo con la corretta corrispondenza della posa 3D per modificare ciò che sembra dire in un video di destinazione, in modo che corrisponda alla traccia audio in ingresso. Il nostro approccio produce risultati fotorealistici".
Un esempio dei deepfake goliardici e "amatoriali", invece, sono i già citati video di Nicolas Cage che recita in film diversi. In questo caso si tratta di esperimenti fatti di solito da giovani programmatori, che fanno esperimenti per affinare le proprie capacità.
Poi ci sono i deepfake criminali, come i montaggi pornografici (che ovviamente non vi mostreremo) delle star di Hollywood su scene per adulti. In questo caso il fine dei video è spesso l'estorsione: si chiede al VIP di pagare affinché il video non venga diffuso in rete.
Infine, ci sono i deepfake realizzati dalla stampa, per alzare l'attenzione del loro pubblico su questo tema. Un ottimo esempio è il finto messaggio di Natale mandato in onda dall'emittente britannica Channel 4: un video in cui una finta regina Elisabetta II parlava ai sudditi dicendo cose ai limiti dell'incredibile e facendo balletti per TikTok
Oggi, l’intelligenza artificiale rappresenta un punto focale nella ricerca informatica, guidando innovazioni in vari settori. Le aziende investono sempre più nelle tecnologie di intelligenza artificiale, sfruttando i progressi per migliorare la produttività e l’efficienza. Il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale richiede una pianificazione strategica per un’implementazione di successo e per sfruttarne i benefici in modo efficace.
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INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL DEEP FAKE
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Created on April 15, 2024
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REALIZZATO DA: CUOMO CARLOTTA, D'AGOSTO ANGELICA, de FRANCESCO FEDERICO MARIA, PROTO SALVATORE E STRIANO ALFONSO MARIA LICEO CLASSICO G.B. VICO IIICC
INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL DEEPFAKE
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INTELLIGENZA ARTIFICIALE: DI COSA SI TRATTA ?
L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono tipicamente l'intelligenza umana. Tali sistemi sono in grado di apprendere dai dati, trarre conclusioni, riconoscere modelli e adattarsi a nuove situazioni. L'IA ha diverse applicazioni pratiche in settori come la medicina, l'automazione industriale, il marketing e molto altro.
UN PO' DI STORIA...
L’intelligenza artificiale ha una data di nascita “ufficiale”: il 1956, ovvero l’anno in cui l’informatico John McCarthy propone il termine al grande pubblico e in cui l’IA diventa ufficialmente una disciplina di studio all’interno del Dartmouth College di Hanover.
Provare a ricostruire la storia dell’intelligenza artificiale sarebbe oltremodo complesso. Basti pensare che la prima descrizione di un processo in qualche modo riconducibile all’IA attuale risale ai tempi degli antichi greci. Il riferimento è alla storia di Talos del celebre poeta Esiodo che descrive la creazione, da parte dell’essere umano, di un essere artificiale a sua immagine e somiglianza.
Frank Rosenblatt con il suo Perceptron (1928) sviluppò un esemplare primordiale di rete neurale a uno strato. Questo dispositivo che avrebbe dovuto essere in grado di eseguire compiti complessi fu un vero e proprio fiasco: si dimostrò incapace di andare al di là dei compiti più elementari. Per questo motivo Frank Rosenblatt non viene ricordato dalla storia come inventore dell’IA.
Prima di lui Alan Turing, matematico, logico, crittografo e filosofo britannico, ha svolto un ruolo fondamentale nel plasmare il campo con il suo lavoro. Nel 1950 Turing introdusse l’idea di un test per determinare l’intelligenza artificiale, noto come Test di Turing. Questo test proponeva che una macchina potesse essere considerata intelligente se il suo comportamento fosse indistinguibile da quello di un essere umano quando osservato da un altro essere umano.
I contributi di Turing hanno suscitato un notevole interesse per l'intelligenza artificiale all'interno della comunità scientifica, portando allo sviluppo di vari approcci. Tra questi, i principali sono stati la logica matematica per la dimostrazione di teoremi e l’inferenza della conoscenza, nonché le reti neurali, che si sono evolute in tecnologie come il Deep Learning all’interno del Machine Learning. Tuttavia, il primo sistema della storia che utilizza l’intelligenza artificiale è datato 1955. Si chiama Logic Theorist ed è stato sviluppato da uno scienziato politico e sociologo di nome Herbert Simon insieme all’informatico Allen Newell e il programmatore Clifford Shaw.
Il deepfake (parola coniata nel 2017) è una tecnica per la sintesi dell'immagine umana basata sull'intelligenza artificiale, usata per combinare e sovrapporre immagini e video esistenti con video o immagini originali, tramite una tecnica di apprendimento automatico, conosciuta come rete antagonista generativa.[1] È stata anche usata per creare falsi video pornografici ritraenti celebrità e per il revenge porn[2], ma può anche essere usato per creare fake news, bufale e truffe, per compiere atti di cyberbullismo o altri crimini informatici di varia natura[3][4][5] oppure per satira
Lo sviluppo della tecnica ha avuto luogo principalmente in due ambiti: ricerca nelle istituzioni accademiche e sviluppo amatoriale nelle comunità online.
La ricerca accademica relativa ai deepfake si trova prevalentemente nel campo della visione artificiale, un ramo dell'informatica spesso basato sull'intelligenza artificiale, che si concentra sull'elaborazione al computer di immagini e video digitali. Un primo progetto di riferimento fu il "Video Rewrite", pubblicato nel 1997, che ha modificato un video esistente di una persona che parla, raffigurando quella persona in modo che sembrasse che stesse pronunciando le parole appartenenti a una traccia audio differente da quella originale.[7] Era il primo sistema che riuscì completamente ad automatizzare questo tipo di animazione facciale, usando le tecniche del machine learning per creare connessioni tra i suoni prodotti dal soggetto del video e la forma della sua faccia. I progetti accademici contemporanei si sono concentrati sulla creazione di video più realistici e sulla realizzazione di tecniche più semplici, veloci e accessibili. Il progetto “Synthesizing Obama”, pubblicato nel 2017, modifica video dell'ex presidente americano Barack Obama, raffigurandolo mentre pronuncia parole che appartengono a una traccia audio separata.[8] Il programma "Face2Face", pubblicato nel 2016, modifica video raffiguranti la faccia di una persona, raffigurandola mentre imita le espressioni facciali di un'altra persona in tempo reale.[9]
SVILUPPO AMATORIALE Il termine deepfake è nato alla fine del 2017 da un utente di Reddit chiamato deepfakes.[10] Lui, come altri utenti nella sezione r/deepfakes di Reddit, condividevano i deepfake che creavano; in molti dei video venivano scambiati i volti delle celebrità con quelli di attrici in video pornografici, mentre i contenuti non pornografici includevano molti video ritraenti il volto dell'attore Nicolas Cage inserito in svariati film.[11] Nel dicembre 2017, Samantha Cole pubblicò un articolo su r/deepfakes su Vice, il quale ha attirato la prima attenzione sui deepfake che venivano condivisi nelle comunità online.[12] Sei settimane dopo, Cole scrisse in un articolo dell'incremento della falsa pornografia assistita dall'intelligenza artificiale.[10] Nel febbraio del 2018, r/deepfake fu bannato da Reddit a causa della condivisione di pornografia involontaria, e altri siti web bannarono a loro volta l'uso dei deepfake per pornografia involontaria, incluso Twitter e il sito Pornhub.[13]
Altre comunità online rimasero comunque, incluse comunità di Reddit che non condividevano pornografia, come ad esempio r/SFWdeepfakes (abbreviazione di "safe for work deepfakes"), in cui i membri condividevano deepfake raffiguranti celebrità, politici, e altri in scenari non-pornografici.[14] Altre comunità online continuano a condividere pornografia su piattaforme che non hanno bannato l'utilizzo dei deepfake pornografici.[13]
Deepfake: tra scienza, goliardia e crimine Esistono, oggi, quattro filoni principali nell'universo deepfake: quello accademico di chi crea questi video per studiare il fenomeno, quello goliardico di chi li crea per divertimento e per "allenare" le proprie capacità, quello criminale vero e proprio, di chi usa i deepfake per scopi illeciti, e infine quello giornalistico, cioè l'uso dei deepfake da parte dei media per mettere il mondo al corrente dei pericoli dei deepfake stessi. Un esempio di deepfake accademico è "Synthesizing Obama", del 2017: i ricercatori dell'Università di Washington hanno preso una clip audio di un discorso di Obama e sono riusciti a creare diversi video diversi, in cui il presidente americano pronunciava le stesse parole con un perfetto sincronismo tra audio e video.
Per farlo hanno usato una rete neurale ricorrente artificiale, cioè una serie di algoritmi che imitano il funzionamento dei neuroni del cervello per migliorare, passaggio dopo passaggio, il risultato ottenuto: "Data la forma della bocca in ogni istante - spiegano i ricercatori di "Synthesizing Obama" - sintetizziamo la trama della bocca di alta qualità e la incrociamo con la corretta corrispondenza della posa 3D per modificare ciò che sembra dire in un video di destinazione, in modo che corrisponda alla traccia audio in ingresso. Il nostro approccio produce risultati fotorealistici".
Un esempio dei deepfake goliardici e "amatoriali", invece, sono i già citati video di Nicolas Cage che recita in film diversi. In questo caso si tratta di esperimenti fatti di solito da giovani programmatori, che fanno esperimenti per affinare le proprie capacità.
Poi ci sono i deepfake criminali, come i montaggi pornografici (che ovviamente non vi mostreremo) delle star di Hollywood su scene per adulti. In questo caso il fine dei video è spesso l'estorsione: si chiede al VIP di pagare affinché il video non venga diffuso in rete.
Infine, ci sono i deepfake realizzati dalla stampa, per alzare l'attenzione del loro pubblico su questo tema. Un ottimo esempio è il finto messaggio di Natale mandato in onda dall'emittente britannica Channel 4: un video in cui una finta regina Elisabetta II parlava ai sudditi dicendo cose ai limiti dell'incredibile e facendo balletti per TikTok
Oggi, l’intelligenza artificiale rappresenta un punto focale nella ricerca informatica, guidando innovazioni in vari settori. Le aziende investono sempre più nelle tecnologie di intelligenza artificiale, sfruttando i progressi per migliorare la produttività e l’efficienza. Il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale richiede una pianificazione strategica per un’implementazione di successo e per sfruttarne i benefici in modo efficace.
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