GAN (Generative Adversarial Network — Çekişmeli Üretici Ağ), 2014’te Ian Goodfellow’un tanıttığı, iki yapay sinir ağının birbiriyle çekişerek öğrendiği bir üretici mimaridir. Bir tarafta “üretici” (generator) vardır: rastgele girdiden sahte görüntüler üretir. Diğer tarafta “ayırt edici” (discriminator) vardır: önüne gelen görüntünün gerçek mi sahte mi olduğunu tahmin eder.
Klasik benzetme kalpazan ile polis hikâyesidir: kalpazan sahte para basar, polis sahteyi yakalar; kalpazan yakalandıkça tekniğini geliştirir, polis de gözünü keskinleştirir. Bu silahlanma yarışı sürdükçe sahteler gerçeğinden ayırt edilemez hâle gelir. Eğitim sonunda polis atılır, elde kalan usta kalpazan — yani üretici — istenen içeriği üretir.
Neden önemli?
GAN’lar, üretici yapay zekanın ilk büyük atılımıydı: gerçekçi insan yüzleri üreten “This Person Does Not Exist” sitesi, deepfake videolar ve stil transferi uygulamaları GAN’larla mümkün oldu. Zayıf yanları da ünlüdür: iki ağı dengede tutmak zordur ve üretici bazen hep aynı tip örnek üretmeye saplanır (mode collapse). Bu yüzden görüntü üretiminde taht 2022’den itibaren daha kararlı eğitilen difüzyon modellerine geçti. Yine de GAN’lar hız avantajı sayesinde süper çözünürlük, veri artırma ve gerçek zamanlı filtreler gibi alanlarda hâlâ kullanılır; derin öğrenme tarihinin en etkili fikirlerinden biri olarak yerini korur.