俄罗斯一家机器人公司 Promobot ,近日发起了一项天价买脸的活动。面向全世界征集合适的脸用在人形机器人产品上,并为最终采用的脸支付 20 万美元。
只要年满 25 岁,面相看起来“ 友善 ”,都有机会被这 20 万美元砸中,代价则是拿外形和声音等信息的永久使用权来交换。
至于买来的生物信息呢,会在 2023 年被应用在新款机器人上,并投放到北美和中东的机场、购物中心和零售店等地方,以提供智能服务。
至于今后有没有潜在用途,会不会告知脸的主人,Promobot 公司对此还未作出明确答复。
虽然听起来有点不靠谱,但是看在 20 万美元的面子上,网友热情高涨,短短几天就提交了两万多份申请,迫使 Promobot 公司提前关闭报名通道。
这个项目有多受欢迎?在一项投票中,3000+ 网友有九成选择了把自己的脸卖出 15 万英镑( 折合 20 万美元 )。
虽然我 拿不到 不理解,但我大受震撼。
公司开出天价,只为买一套真人脸,有必要吗?20 万美元的背后,一定有着不得不扒的秘密。
我们先来了解一下该公司的机器人产品,下图是去年在时代广场上出尽风头的防疫机器人 Promobot ( 对,它也叫这个名字 )。
机器人 Promobot 的主要任务就是四处巡逻,询问行人是否有发烧、干咳、头痛、腹泻等症状,并提出看医生或继续遵守防疫规则的建议。
这款机器人被媒体称为“ 安装了一个底座的笨重平板 ”,为了增加互动而设置的眨眼动作也有着“ 说不出的诡异 ”,因此广遭嫌弃。
至于这次需要用到人脸的仿真人形机器人产品, Robo-C ,则是为更高端的社交服务设计,可以提供迎宾、对话、介绍等功能。
为了让它看起来更加友好, Promobot 打算在这个机器人的头部安装上更逼真的脸。
好怪,再看一眼。
捏出来的假脸总有挥之不去的违和感,有没有什么办法可以让它看起来更逼真一点?
想要做到真假难辨,生成对抗网络 GAN 或许是个方案。
之前我们也写过, GAN 可以造假万物,在生成不存在的假人脸方面,表现尤其突出,仅靠肉眼根本无法分辨出来。
至于其中的原理也很简单。
生成对抗网络中,生成器G和判别器D反复博弈,就可以训练出真假难辨的图像。
简单来说,就是 G 先造个假人脸, D 判别为太假,不像人,重做;G 根据 D 的反馈进行修改,造个新的脸出来,再次给 D 鉴定;多次重复这个步骤,直到 D 判定为真,这时候就产生了逼真的假人脸。
不过 GAN 生成的人脸是二维平面数据,现阶段转换到 3D 数据还差了一层,与机器人脸模的应用依然有段距离。
另外, GAN 生成人脸的效果好坏,也取决于喂给判别器 D 的训练数据质量,也就是用来判断 G 真假的参考标准好坏。
训练用了什么数据,就会生成什么东西,训练数据量越大,最终效果就会越逼真。
目前该领域应用最广泛的人脸数据库是 LFW ,这是世界上最大的自然人脸数据库。不过该数据库有着明文规定,禁止用于商业活动,仅限科学研究。
而其他类似的数据库,数据量远远达不到 LFW 的规模,也很少有能允许商业用途的,实在不行。
也就是说,在现有的条件下,想让 GAN 做一款假人脸,还得先搜集一波真人脸搭建合适数据库。这仿佛又回到了问题的原点。
既然用 GAN 造假需要大量的真实人脸?那为什么不直接拿一张真人脸来做呢?
这公司之前还真这样做过。
Promobot 曾使用了阿诺德施瓦辛格的脸制作 Robo-C ,广告词就是“ 让施瓦辛格会见你的客人 ”。
无论怎么看都好怪。
除此之外,施瓦辛格因为自己的肖像被随意用在了机器人上,起诉了 Promobot ,要求停止这款机器人的生产,否则就得支付 1000 万美元购买肖像的使用权。
前前后后地这么对比一下, 20 万美元购买一整套详细的数据永久使用,好像也不是那么天价哈。
不过为机器人天价购脸的事,也不是第一次出现了。
2019 年就有一家不愿透露姓名的公司这样做过,他们委托 Geomiq 机器人零件制造商以 10 万英镑的价格征集一张“ 友善 ”的脸。
当时,人工智能和机器人领域专家 Kate Devlin 也对此提出了两点质疑:
1.为什么机器人必须使用逼真的脸?
2.为什么必须使用真人的脸?
不过由于甲方公司完全保密,不仅传说中机器人产品在互联网毫无踪迹,甚至连幸运儿是谁都没有走漏半点风声,大家想一睹天价脸模机器人真容完全没有机会。
这次放到 Promobot 身上,会不会也是雷声大雨点小。
毕竟,外表再像真人,总说出一些弱智的对话也还是难逃满满的违和感,还不如直接把爱酱拉进三次元。
撰文:兴坤 编辑:面线
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