总结起来我们看到，生成式对抗网络是一个新的机器学习的思想。它是由两个模型共同产生的——就像是两个学生同时成长，一个学生专注于生成样本，一个学生专注于判别真假，他们来互相促进。同时，生成式对抗网络也存在一定缺陷，首先它需要的数据量还是很大的；此外，理论的指导还是比较缺乏。

最后我们还回到《西部世界》的场景。这个电视剧的一条主线是对机器人（或人类）的智能成长的路径，电视剧的后面几集提出了一个重要的思想：“二分心智”（Bicameral Mind）。这是个关于人类智能的发展的假说：提出大脑中的智能和意识的发展，是通过两个独立的智能体的不断对话和学习来实现的。也就是我们常说的 “脑袋里的两个小人在打架”。这个二份心智理论曾经在心理学界大行其道。

我们看到，生成式对抗网络GAN的模型，和这个“二分心智”的理论有些不谋而合：它们都是认为智能应该是能够不断学习提高的，都提出：智能成长的机制是由两个互动的系统来相互刺激。在GAN这个模型中，这两个机制分别是生成式模型和判别式模型。 在《西部世界》里，这个刺激来自很多的苦难和创痛，让机器人Dolores 和她的同伴们经历了很多痛苦艰难的事情，最后刺激让她／他们产生了“二分心智”，也就产生了意识。 就像这幅图中的两个Dolores在对话所表现的那样， 最终导致机器人们产生了意识 。

当然，在生成式对抗网络GAN的学术方向上，并没有涉及到“意识的生成”这个问题， 实际上，整个人工智能的发展都还没有涉及到“意识”的概念。 但是，通过GAN来理解的“二分心智”， 以及“我们可以借两个对抗系统提高智能”这件事，还是非常有趣的！

　　扩展阅读：

　　[1] Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in neural information processing systems. 2014.

　　[2] Ganin, Yaroslav, et al. "Domain-adversarial training of neural networks." Journal of Machine Learning Research 17.59 (2016): 1-35.

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