Ein „Generative Adversarial Network (GAN)“ ist eine Methode beim Aufbau von KI-basierten Systemen. Ein GAN besteht aus zwei Komponenten, dem „Generator“ und dem „Discriminator“. Der „Generator“ versucht etwa, Bilder im Malstil von Picasso zu produzieren. Der „Discriminator“ bewertet diese Ergebnisse und verwirft diese – oder akzeptiert diese. Hier wird also eine Feedbackschleife zwischen zwei Instanzen implementiert, die den „Generator“ trainieren.
Vor einiger Zeit ging der Fortschritt bei der Erzeugung von Fake-Menschenporträts durch die Medien, also: Computer-generierten Porträts, die verblüffend echt aussehen. Diese Menschen existieren jedoch nicht, vergleiche: ThisPersonDoesNotExist.com. Hier wurde eben diese Methode der „Generative Adversarial Networks“ eingesetzt.
