過去10年間で、現実的なデータ(画像、テキスト、音声、ビデオ)を生成する能力が大幅に向上しています。本稿では、現実性を定量化し、つまり現実的なデータと非現実的なデータを確実に区別できる関数を設計する問題に焦点を当てます。この問題は解決が非常に難しく、最近の生成AIの突破にもかかわらず、理解度が低いままです。アルゴリズム情報理論から得られた洞察を活用し、この問題がなぜ難しいのか、良い生成モデルだけでは解決できない理由、そして良い解決策がどのように見えるかについて議論します。特に、敵対的批評家とは異なり敵対的トレーニングを必要としない「普遍批評家」の概念を紹介します。普遍批評家は直ちに実用的ではありませんが、実践的な実装を導く北極星として役立ちます。
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