Generative Adversarial Networks,gan论文的畅想

前天看完Generative Adversarial Networks的论文，不知道有什么用处，总想着机器生成的数据会有机器的局限性，所以百度看了一些别人

的看法和观点，可能我是机器学习小白吧，看完之后感触还挺多的，我们可以gan：

1、生成一个图片、诗词，比如中国山水画。假设给一个命题‘思乡’，让机器人和一个诗人、画家在比赛，然后对比画的是什么

2、用在nlp，可以搞一个在线学习的机器人，每天去听别人讲话，同时自己尝试声成对话，这样不断优化机器人的口音之类的，

这样，有一天它还真的讲话和人类一样（因为生成的语音不断在学习人，当然是要结合其他nlp的技术呀）。试想一下，有个声音突然喊你，

你却判别不出是机器还是人。

觉得这里讨论蛮有意思的，有些想法也是这里来的：

https://www.zhihu.com/question/57668112