深度学习的模型可大致分为判别模型和生成模型。近年来，以生成对抗网络(GAN)为代表的生成模型在人工智能领域发展迅速。请回答下列问题: (1)请指出GAN的核心思想的来源，并简述其基本原理，包括其构成和训练模式。 (2)请说出一个GAN网络的应用领域，并用自己的话描述一个GAN网络应用于该领域的场景，指出其发挥了人工智能的哪些作用。

好的，我会根据您的问题进行回答。

(1) GAN的核心思想来源于博弈论中的“对抗博弈”。GAN由生成器和判别器两个模型组成，生成器模型从随机噪声中生成假数据，而判别器模型则负责区分真假数据。在训练过程中，生成器模型会尝试生成越来越真实的数据以欺骗判别器模型，而判别器模型则会不断提高自己的判断能力来区分真假数据。两个模型相互对抗，不断调整自己的参数，最终生成器模型可以生成越来越真实的数据。

(2) GAN网络的应用领域非常广泛，其中一个应用领域是图像生成。GAN可以生成高质量的图像，这对于电影特效、虚拟现实、计算机游戏等领域非常有用。例如，我们可以使用GAN生成逼真的汽车、人物、风景等场景，这可以在影视制作中用于减少成本和提高效率，同时也可以用于游戏中的场景生成。GAN在图像生成领域的应用，让人工智能可以更好地模拟并生成真实世界的图像，为人们带来更好的视觉体验。