 |
| صورة بالذكاء الاصطناعى ( لاحظوا عين الطفل ) |
كيفية كشف الصور المصنعة بواسطة الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، شهدنا تطورًا هائلاً في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا التعلم العميق (Deep Learning).
واحدة من التطبيقات الأكثر إثارة للدهشة هي توليد الصور والفيديوهات المزيفة باستخدام تقنيات مثل الشبكات المعانية التوليدية (GANs).
هذه الصور والفيديوهات المزيفة يمكن أن تكون واقعية للغاية، مما يجعلها صعبة التمييز عن الواقع.
في هذا المقال، سنتناول كيفية كشف الصور المصنعة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
مقدمة عن الشبكات المعانية التوليدية (GANs)
الشبكات المعانية التوليدية (GANs) هي نوع من النماذج الإحصائية التي تعتمد على تقنية التعلم العميق.
يتكون نظام GAN من شبكتين عصبيتين: شبكة مولدة (generator) وشبكة مميزة (discriminator).
تقوم الشبكة المولدة بإنشاء صور مزيفة بينما تقوم الشبكة المميزة بتمييز الصور الحقيقية عن المزيفة. تتنافس هاتين الشبكتين مع بعضهما البعض لتحسين قدراتهما، مما يؤدي في النهاية إلى إنتاج صور مزيفة عالية الجودة وصعبة التمييز.
كيفية كشف الصور المصنعة بواسطة الذكاء الاصطناعي:
- استخدام شبكات عصبية مميزة (Discriminators): يمكن استخدام شبكات عصبية مميزة مدربة خصيصًا للكشف عن الصور المصنعة. يتعلم هذا النوع من الشبكات كيفية تمييز الصور الحقيقية عن الصور المصنعة ويقوم بتصنيفها بناءً على هذه المعرفة. لاحظ أن هذا النهج قد لا يكون فعالًا جدًا إذا تم تدريب الشبكة المميزة على مجموعة محدودة من البيانات.
- اكتشاف الأنماط غير الطبيعية: تظهر بعض الصور المصنعة أنماطًا غير طبيعية أو استنتاجات غير صحيحة بين مختلف المكونات الواقعية. يمكن استخدام تحليل الصور والتعلم الآلي للكشف عن هذه الأنماط غير الطبيعية وتحديد ما إذا كانت الصورة مصنعة أم لا.
- اكتشاف التغير المتناسقة في الإضاءة والظلال: يمكن أن تكون الصور المصنعة غير متناسقة فيما يتعلق بالإضاءة والظلال، حيث يمكن أن تكون مصادر الضوء المستخدمة في توليد الصورة غير متوافقة مع العالم الحقيقي. يمكن استخدام تقنيات تحليل الصور للكشف عن هذا النوع من التناقضات وتحديد ما إذا كانت الصورة مصنعة.
- اكتشاف الشذوذ في توزيع البكسلات: يمكن أن تظهر الصور المصنعة توزيعات غير عادية لقيم البكسلات بالمقارنة مع الصور الحقيقية. يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق والإحصاء لتحليل توزيع البكسلات في الصور والكشف عن الشذوذ في الصور المصنعة.
- تحليل الضجيج والترددات: قد تحتوي الصور المصنعة على مستويات ضجيج وترددات مختلفة عن الصور الحقيقية. يمكن استخدام تحليل الصور الرقمية والتعلم الآلي لاستكشاف هذه الاختلافات وكشف الصور المصنعة.
- استخدام البيانات الوصفية (metadata): قد تحتوي الصور المصنعة على بيانات وصفية مختلفة عن الصور الحقيقية، مثل معلومات الكاميرا أو التوقيع الرقمي للملف. يمكن استخدام تحليل البيانات الوصفية للكشف عن الصور المصنعة.
- التحقق من المصدر: في بعض الحالات، يمكن التحقق من مصدر الصورة للتأكد من صحتها. على سبيل المثال، قد يتضمن موقع الويب الأصلي للصورة معلومات حول الكاميرا المستخدمة أو الموقع الجغرافي للتقاط الصورة.
ومع ذلك، يجب أن نكون حذرين لأن المنتجين المزيفين يستجيبون أيضًا لهذه التطورات ويستمرون في تحسين تقنياتهم لتجنب الكشف.
 |
| انظروا للرجل اليسرى للبنت غير متناسقة وانظروا للاصابع دائما الذكاء لديه مشكلة مع الاطراف فى الصور |
ومع ذلك، فإن هذه التقنيات ليست خالية من المخاطر، حيث يمكن استخدامها بشكل غير أخلاقي لإنتاج محتوى مضلل أو مزيف.
لحماية الجمهور من الصور والفيديوهات المزيفة، تم تطوير العديد من التقنيات لكشفها. ومن بين هذه التقنيات، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه للكشف عن الصور المزيفة.
تعتمد تقنيات الكشف عن الصور المزيفة بواسطة الذكاء الاصطناعي على التحليل الرياضي للصور والفيديوهات المشبوهة. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على تمييز الفروق الدقيقة بين الصور الحقيقية والمزيفة، مما يسمح له بتحديد متى يتم استخدام تقنيات توليد الصور المزيفة.
تستند تقنيات الكشف عن الصور المزيفة بواسطة الذكاء الاصطناعي على العديد من الطرق، بما في ذلك تحليل النمط الإحصائي للصور وتحليل النمط الفريد للكاميرا والتعرف على العناصر المشبوهة في الصورة.
 |
| انظروا للرجل اليسرى لهذه المرأة وايضاً لون منطقة الصدر |
ومع ذلك، فإن هذه التقنيات ليست دائمًا موثوقة بنسبة 100٪، حيث يمكن استخدام تقنيات تفادي الكشف عن الصور المزيفة. لذلك، يجب استخدام التقنيات الإضافية للتحقق من صحة الصور والفيديوهات المشبوهة، مثل التحقق من مصدر الصورة والتحقق من صحة البيانات الأخرى المرتبطة بالصورة.
بشكل عام، فإن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق توفر طرقًا فعالة للكشف عن الصور المزيفة، ويمكن استخدامها لحماية الجمهور من الصور والفيديوهات المزيفة والمضللة.
معرفة الفرق بين الصور المزيفة والحقيقية بالفيديو :
