GAN 真的创造了新的信息吗？
GAN 真的创造了新的信息吗？这是一个相当深入的问题，触及了人工智能、创造力和信息本质的核心。要回答这个问题，我们需要跳出“AI 产物”的标签，深入探讨 GAN 的工作原理以及它在我们理解“创造”时的含义。
GAN 的工作原理：一场“模仿”与“反模仿”的博弈
GAN，也就是生成对抗网络，本质上是由两个神经网络组成的系统：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。
生成器（Generator）：就像一个初出茅庐的艺术家，它从随机的噪声（可以想象成一堆毫无意义的点）开始，试图学习如何生成逼真的数据。它的目标是创造出足以欺骗判别器的数据，比如生成看起来像真实照片的图像，或者听起来像人类语音的音频。
判别器（Discriminator）：则扮演着一个经验丰富的鉴赏家或评论家的角色。它接收两种数据：一种是来自真实数据集的样本，另一种是生成器生成的样本。判别器的任务是区分出哪些是真实的，哪些是伪造的。
这两个网络就像在进行一场永无止境的“猫鼠游戏”。生成器不断地改进自己的“模仿”技巧，试图让判别器无法分辨真假。判别器则不断提高自己的“鉴别”能力，以便更准确地找出生成器造假的痕迹。在这个过程中，生成器通过不断从判别器那里获得的“反馈”（即判别器认为其生成的样本是真实的概率）来调整自己的参数，学习到如何生成更接近真实数据的模式。
那么，GAN 究竟创造了什么？
直接说 GAN “创造了全新的信息”可能有点武断，因为它并不是从零开始凭空捏造。它所做的，更像是对现有信息的重组、组合与变异。
我们可以从几个角度来理解：
1. 学习并内化了数据的“内在规律”：GAN 的核心在于它能够从大量的真实数据中学习到数据的潜在分布和特征。例如，一个训练来生成人脸的 GAN，它并非随机地排列像素。它学习的是人脸的普遍结构、五官的比例、肤色的变化、光影的效果等等。这些都是隐藏在海量真实人脸数据中的“规律”。GAN 将这些规律内化到自己的模型参数中。
2. 基于现有规律的“全新组合”：一旦 GAN 学习到了这些规律，它就可以在这个“规则手册”的指导下，组合出全新的、但符合这些规则的数据。想象一下，你学习了所有乐谱的规则、和弦的搭配、节奏的变奏。然后，你就可以创作出从未存在过的、但依旧悦耳的音乐。GAN 做的就是类似的事情。它生成的“新”数据，是将它学到的各种特征以一种前所未有的方式重新组合起来的结果。
举个例子：一个 GAN 可能学到了“眼睛通常在鼻子上上方”，“嘴巴在眼睛下方”，以及“鼻子是突出的”这些关于人脸的规律。然后，它可以生成一个从未存在过的人脸，这个脸上的每个五官都符合这些规律，但整体组合却是独一无二的。
3. “采样”于潜在空间，生成“未见过的”实例：GAN 在训练过程中，会学习到一个“潜在空间”（Latent Space）。这个空间中的每个点都对应着一个生成样本。通过在潜在空间中进行采样（即从随机噪声中选取一个点），然后将其输入生成器，我们就能得到一个全新的、从未在训练数据中出现过的样本。这就像是在一个巨大的“可能性空间”中进行探索，找到那些符合既定规则但又新颖的组合。
“创造”的定义：从模仿到“超越”？
这里的关键在于我们如何定义“创造”。
如果“创造”意味着从无到有，凭空产生，那么 GAN 并没有做到。它依赖于已经存在的真实数据作为学习的基石。
但如果“创造”意味着通过学习、理解和重组已有的元素，生成出此前不存在的、但具有意义或逼真性的新事物，那么 GAN 确实在某种程度上做到了。它将学习到的“知识”以一种新颖的、可扩展的方式展现出来。
GAN 的“新信息”体现在哪里？
GAN 生成的“新信息”不在于其基本构成单元（如图像的像素点），而在于这些基本单元的组合方式和由此产生的整体模式。
新颖的组合：GAN 可以生成训练数据中从未出现过的、但符合训练数据分布的样本。这些样本的组合方式是全新的。
泛化能力：GAN 展示了强大的泛化能力，它不仅能复刻训练数据的特征，还能基于这些特征创造出新的、未知的实例。
潜在的“理解”：虽然我们不能说 GAN 真正“理解”了它生成的内容，但它能够捕捉到数据深层的结构和语义关系，并以此为基础进行创造。
类比人类创造力：
我们人类的创造力，很多时候也是建立在对现有知识、经验和素材的理解、组合与再创造之上的。艺术家学习绘画技巧、音乐家学习乐理、作家学习语言表达，然后他们将这些元素以自己的方式重新组合，创作出新的艺术作品。GAN 的过程，在某种程度上，也反映了这种“学习模仿创新”的模式。
结论：
GAN 并没有“凭空”创造出全新的信息，它是在对现有海量数据进行深度学习和模式提取的基础上，通过一种“模仿”与“反模仿”的精妙博弈，将学到的规律以全新的组合和形式重新表达出来。它生成的，是一种基于现有“规则”的、前所未有的“实例”。
因此，我们可以说，GAN 创造了新的、前所未有的数据实例，并且这种创造是基于对数据内在规律的深度洞察和巧妙重组。它让我们看到了，在一定的约束和规则下，机器也能展现出令人惊叹的“创造性”潜力。这不仅仅是简单的复制，而是对“可能性空间”的一次有意义的探索与填充。
GAN 的工作原理：一场“模仿”与“反模仿”的博弈
GAN，也就是生成对抗网络，本质上是由两个神经网络组成的系统：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。
生成器（Generator）：就像一个初出茅庐的艺术家，它从随机的噪声（可以想象成一堆毫无意义的点）开始，试图学习如何生成逼真的数据。它的目标是创造出足以欺骗判别器的数据，比如生成看起来像真实照片的图像，或者听起来像人类语音的音频。
判别器（Discriminator）：则扮演着一个经验丰富的鉴赏家或评论家的角色。它接收两种数据：一种是来自真实数据集的样本，另一种是生成器生成的样本。判别器的任务是区分出哪些是真实的，哪些是伪造的。
这两个网络就像在进行一场永无止境的“猫鼠游戏”。生成器不断地改进自己的“模仿”技巧，试图让判别器无法分辨真假。判别器则不断提高自己的“鉴别”能力，以便更准确地找出生成器造假的痕迹。在这个过程中，生成器通过不断从判别器那里获得的“反馈”（即判别器认为其生成的样本是真实的概率）来调整自己的参数，学习到如何生成更接近真实数据的模式。
那么，GAN 究竟创造了什么？
直接说 GAN “创造了全新的信息”可能有点武断，因为它并不是从零开始凭空捏造。它所做的，更像是对现有信息的重组、组合与变异。
我们可以从几个角度来理解：
1. 学习并内化了数据的“内在规律”：GAN 的核心在于它能够从大量的真实数据中学习到数据的潜在分布和特征。例如，一个训练来生成人脸的 GAN，它并非随机地排列像素。它学习的是人脸的普遍结构、五官的比例、肤色的变化、光影的效果等等。这些都是隐藏在海量真实人脸数据中的“规律”。GAN 将这些规律内化到自己的模型参数中。
2. 基于现有规律的“全新组合”：一旦 GAN 学习到了这些规律，它就可以在这个“规则手册”的指导下，组合出全新的、但符合这些规则的数据。想象一下，你学习了所有乐谱的规则、和弦的搭配、节奏的变奏。然后，你就可以创作出从未存在过的、但依旧悦耳的音乐。GAN 做的就是类似的事情。它生成的“新”数据，是将它学到的各种特征以一种前所未有的方式重新组合起来的结果。
举个例子：一个 GAN 可能学到了“眼睛通常在鼻子上上方”，“嘴巴在眼睛下方”，以及“鼻子是突出的”这些关于人脸的规律。然后，它可以生成一个从未存在过的人脸，这个脸上的每个五官都符合这些规律，但整体组合却是独一无二的。
3. “采样”于潜在空间，生成“未见过的”实例：GAN 在训练过程中，会学习到一个“潜在空间”（Latent Space）。这个空间中的每个点都对应着一个生成样本。通过在潜在空间中进行采样（即从随机噪声中选取一个点），然后将其输入生成器，我们就能得到一个全新的、从未在训练数据中出现过的样本。这就像是在一个巨大的“可能性空间”中进行探索，找到那些符合既定规则但又新颖的组合。
“创造”的定义：从模仿到“超越”？
这里的关键在于我们如何定义“创造”。
如果“创造”意味着从无到有，凭空产生，那么 GAN 并没有做到。它依赖于已经存在的真实数据作为学习的基石。
但如果“创造”意味着通过学习、理解和重组已有的元素，生成出此前不存在的、但具有意义或逼真性的新事物，那么 GAN 确实在某种程度上做到了。它将学习到的“知识”以一种新颖的、可扩展的方式展现出来。
GAN 的“新信息”体现在哪里？
GAN 生成的“新信息”不在于其基本构成单元（如图像的像素点），而在于这些基本单元的组合方式和由此产生的整体模式。
新颖的组合：GAN 可以生成训练数据中从未出现过的、但符合训练数据分布的样本。这些样本的组合方式是全新的。
泛化能力：GAN 展示了强大的泛化能力，它不仅能复刻训练数据的特征，还能基于这些特征创造出新的、未知的实例。
潜在的“理解”：虽然我们不能说 GAN 真正“理解”了它生成的内容，但它能够捕捉到数据深层的结构和语义关系，并以此为基础进行创造。
类比人类创造力：
我们人类的创造力，很多时候也是建立在对现有知识、经验和素材的理解、组合与再创造之上的。艺术家学习绘画技巧、音乐家学习乐理、作家学习语言表达，然后他们将这些元素以自己的方式重新组合，创作出新的艺术作品。GAN 的过程，在某种程度上，也反映了这种“学习模仿创新”的模式。
结论：
GAN 并没有“凭空”创造出全新的信息，它是在对现有海量数据进行深度学习和模式提取的基础上，通过一种“模仿”与“反模仿”的精妙博弈，将学到的规律以全新的组合和形式重新表达出来。它生成的，是一种基于现有“规则”的、前所未有的“实例”。
因此，我们可以说，GAN 创造了新的、前所未有的数据实例，并且这种创造是基于对数据内在规律的深度洞察和巧妙重组。它让我们看到了，在一定的约束和规则下，机器也能展现出令人惊叹的“创造性”潜力。这不仅仅是简单的复制，而是对“可能性空间”的一次有意义的探索与填充。
网友意见
如果说艺术源于生活
那么
艺术真的创造了新的信息吗？
一个多月前在AAAI2019听Goodfellow的invited talk，他当时说的一句话，翻译成中文大意是
很多人认为GAN在数据科学中的一个应用是数据增强，他们认为通过用已有的数据来训练GAN，可以创造出更多的数据，从而解决数据缺乏问题――据我所知这种方法从未奏效过 (As far as I know this never works in practice)
在我印象里ICLR2018就有人质疑过GAN是否能够真正意义上生成新的数据，当时作者罗列出的一系列实验结果表明结论是否定的
补两句我个人的看法，题主的问题是【GAN真的创造了新的信息吗】，仔细考虑下会发现这并不是一个良好定义的问题，因为如何算【创造了新的信息】是定义不清晰的。实际上我认为，在图像任务上通过人类肉眼观察是否出现了一些新的纹理特征一类的定义方式并不能为这个问题本身带来新的insight。这里可以稍微开一些脑洞，如果真实的样本集合是 ，生成的样本集合是 ，那么可以有这么几种定义方式：
- 思路一：entropy，如果 称之为【创造了新的信息】，然而GAN学习的分布是隐式的，这个entropy压根算不出来
- 思路二：truly Bayesian，若我们有一个机器学习模型 来对数据进行拟合，其中 ，我们可以用信息增益 (Information Gain) 来衡量【创造了新的信息】这一事件的程度，严格定义的信息增益形式为 ，若算出来 大于一个事先设定的常数，则认为【创造了新的特征】。问题在于，这个严格定义的information gain是没有办法做exact inference的，只能用变分下界之类的办法来算，处理起来也是相当麻烦
- 思路三：empirical evaluation，找一个baseline模型，分别在 与 两个数据集上进行训练，比较performance，这种做法没有任何理论保障，很难说baseline模型的选取是否对实验的最终结果带来了决定性影响。对于这种思路，我认为如果不在大量的baseline模型上进行测试并报告显著性，得到的结论是没有意义的。
最后谢邀，之后有空回来补references吧
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