Le reti generative avversarie (GAN) in breve
Una rete generativa avversaria (Generative Adversarial Network, GAN) è un modello avanzato di apprendimento automatico che sfrutta due reti neurali in competizione tra loro per creare dati artificiali estremamente realistici. Le GAN possono generare immagini, testi e persino musica, trovando applicazione in diversi campi, ad esempio la produzione di foto e video, l’arte, il design e l’aumento dei dati.
Cosa significa rete generativa avversaria?
Le reti generative avversarie (GAN) sono un modello di apprendimento automatico usato per creare dati artificiali. Le GAN servono principalmente ad addestrare altre reti con modelli di apprendimento non supervisionato. Il loro funzionamento si basa su due reti neurali artificiali: generatore e discriminatore, che operano in competizione tra loro.
- Generatore: il compito del generatore è quello di creare nuove istanze di dati il più possibile reali, avvicinandosi sempre di più al set di dati originale. La rete neurale generativa inizia con del rumore, cioè un insieme di dati completamente casuali. I risultati migliorano progressivamente grazie al continuo addestramento. Il generatore impara a mappare un vettore di variabili latenti nell’ambito di risultati specifici, ovvero crea dati secondo una certa distribuzione. L’obiettivo finale del generatore è produrre dati artificiali così realistici da ingannare il discriminatore, facendogli credere che i dati artificiali siano invece reali.
- Discriminatore: la rete generativa avversaria (GAN) viene addestrata utilizzando un set di dati reali, in modo tale che il discriminatore possa distinguere tra dati autentici e sintetici. Il discriminatore valuta l’autenticità delle istanze di dati fornite e determina se queste appartengono al set di dati originario oppure se sono false e quindi provengono dal generatore.
L’addestramento delle due reti in concorrenza avviene in parallelo. Il generatore cerca di ingannare il discriminatore creando dati sempre più realistici, mentre il discriminatore tenta di migliorare la sua capacità di identificare i dati falsi. A ogni ciclo di addestramento, i pesi delle reti vengono ottimizzati tramite un algoritmo di retropropagazione (backpropagation). In questo modo, entrambe le reti migliorano in continuazione: il generatore diventa sempre più abile nel creare dati realistici, mentre il discriminatore affina le sue capacità di distinzione. Quando l’addestramento raggiunge un livello soddisfacente, il generatore può produrre autonomamente dati sintetici che somigliano in tutto e per tutto a quelli reali.
Originariamente, le reti generative avversarie venivano usate per l’apprendimento non supervisionato, ma con il tempo il loro uso si è affermato anche per l’apprendimento semi-supervisionato, l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento per rinforzo.
Le GAN a confronto con altri modelli di apprendimento automatico
Le reti generative avversarie (GAN) presentano numerose differenze con gli altri metodi di apprendimento automatico. Operano come modelli generativi impliciti: questo significa che non creano una funzione di verosimiglianza diretta né offrono strumenti per identificare la variabile latente.
A differenza di altre reti che usano approcci incrementali, le GAN possono produrre un campione completo in un unico passaggio e non presentano restrizioni sul tipo di funzione che la rete può utilizzare.
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Il processo di addestramento: come funzionano le reti generative avversarie?
Il processo di addestramento delle reti generative avversarie (GAN) si suddivide in vari passaggi. Di seguito ti spieghiamo come avviene:
- Inizializzazione: prima di tutto si creano le due reti neurali (il generatore e il discriminatore) inizializzandole con parametri casuali.
- Generazione di dati falsi: il generatore riceve un input pari a un vettore casuale e lo utilizza per produrre dati sintetici. Inizialmente (a causa della mancanza di addestramento) l’output generato è solo rumore.
- Valutazione da parte del discriminatore: il discriminatore riceve sia record di dati reali, sia dati creati dal generatore. Il suo compito è distinguere tra dati veri e falsi. Tuttavia, anche il discriminatore deve essere addestrato per poter fornire risultati accurati. In poche parole: anche questa rete inizia con un output impreciso.
- Feedback e aggiornamento dei pesi: i parametri di entrambi le reti sono adattati tramite retropropagazione. Mentre il generatore impara a produrre dati più realistici, il discriminatore migliora le sua capacità di riconoscere le istanze reali da quelle artificiali.
- Iterazione: durante il processo si ripetono i passaggi 2, 3 e 4 finché il generatore produce dati talmente realistici che il discriminatore non riesce più a identificarli come artificiali o, in alternativa, fino al raggiungimento della qualità desiderata.
Ambiti di applicazione: in che situazioni si usano le GAN?
Le reti generative avversarie, appartenenti al campo dell’intelligenza artificiale trovano già ampio uso in numerosi campi. Alcuni dei principali ambiti di applicazione sono:
- Generazione di immagini e video: nell’ambito della produzione cinematografica e dello sviluppo di videogiochi le GAN vengono usate per creare immagini e sequenze video altamente realistiche. Questa capacità consente alle aziende di visualizzare meglio i loro prodotti e servizi, ad esempio calzature e abbigliamento. Inoltre, le GAN vengono usate anche per la creazione di ambienti virtuali.
- Medicina: nel campo dell’imaging medico, le GAN sono usate per formare i medici e migliorare le procedure diagnostiche. Poiché l’accesso alle immagini mediche è spesso limitato da problemi di privacy, è difficile poterle sfruttare a scopo di ricerca. Le reti generative avversarie offrono una soluzione a questo problema.
- Aumento dei dati: questo framework può fornire dati di addestramento supplementari per i modelli di apprendimento automatico, risultando particolarmente utile in situazioni con pochi esempi reali.
- Riconoscimento e sintesi vocale: le GAN si usano per generare linguaggio naturale e ottimizzare i sistemi di sintesi vocale, con la possibilità di produrre nuovi campioni a differenza delle implementazioni audio tradizionali.
- Scienza: le GAN forniscono un importante sostegno anche in ambito scientifico, come nella ricostruzione della velocità e dei campi scalari nei flussi turbolenti. Ad esempio, sono state utilizzate per generare nuove molecole per target proteici associati a infiammazione, cancro e fibrosi.
- Arte e design: artisti e designer si avvalgono delle architetture GAN per creare opere d’arte e design innovativi.
Vantaggi e svantaggi delle reti generative avversarie
Le reti generative avversarie (GAN) offrono opportunità straordinarie nella generazione di dati artificiali realistici, in particolare nel campo delle immagini e dei video. Uno dei loro principali vantaggi è la capacità di generare dati di alta qualità senza dover utilizzare modelli di probabilità espliciti, caratteristica che le distingue da molti altri modelli di apprendimento generativo. Inoltre, le GAN consentono di integrare numerose funzioni, ampliando così la gamma di possibili applicazioni.
Tuttavia, uno dei problemi principali riguarda la stabilità del processo di addestramento. Durante questa fase c’è il rischio che si verifichi un problema noto come collasso di modalità, in cui il generatore produce una varietà limitata di dati. Questo problema si verifica frequentemente quando il generatore viene addestrato troppo a lungo senza che il discriminatore venga aggiornato. Inoltre, si teme che le GAN possano essere sfruttate in modo improprio per scopi illeciti, come la creazione di deepfake assolutamente realistici, azioni di disinformazione o furto di identità.
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| ✓ Dati di alta qualità | ✗ Processo di addestramento instabile |
| ✓ Modello flessibile | ✗ Uso improprio per deepfake e disinformazione |
| ✓ Adatto per numerosi casi d’uso |