吧？”汤佳怡狐疑看他，“昨天和瑶瑶聊天，她还跟我吐槽来着。”
“那就是补丁的问题，可能她玩的游戏刚好不在补丁支持范围内。让她等一段时间，后面还会逐步增加支持的游戏。”
将某人愈发少见的尴尬窘迫表情都看在眼里，汤佳怡见好就收没有继续为难他，反倒顺着问道：“那个补丁也是用了AI技术吧？”
“没错，”马竞展笑笑颜，得意说道：“把手机版截图还有对应高配主机版截图丢给GAN（生成对抗神经网络），就能训练出针对特定游戏的风格迁移算法，从而改善手游版画质。光追版上引入的各项新技术，背后差不多都有GAN在支持。”
GAN是目前很火的无监督式深度学习模型，主要应用在图形领域。就像它的名字一样，这个模型充满了“不服就干”的对抗精神，研究者设计两个深度学习网络，前者负责做题，后者负责判定对错，通过二者间一次又一次的答题对抗，前一个生成网络的算法将逐渐趋于合理，从而生成符合设计者期望的结果。
显然，GAN很适合有着标准答案、明确标准的应用场合，尤其是图形图像领域，不管是风格迁移、无损放大，还是去噪补全等等都有着很好很成功的应用。反倒是文字和语音领域，因为信息太过离散超出AI理解范畴，却是不适合使用GAN。
同时，因为是无监督学习，GAN的成本相对较低，只要搭建好框架然后就可以丢给深度学习硬件去折腾，很符合人工智能解放人力的初衷，这也是它受到全世界追捧，相关论文与应用层出不穷的原因之
第一千五百七十三章 AI的时代(7/8)