Google'ın en kirli "siyah teknolojisi": "mozaiği geri yüklemek" için yapay zekayı kullanın!
Bu sabah, yabancı basında çıkan haberlere göre, Google Brain ekibi, derin öğrenme projelerinin bir dalı olan düşük çözünürlüklü görüntülerin ayrıntılarını doldurmak için yapay sinir ağlarını kullanabilen bir yazılım geliştirdi. Genel olarak, Google AI, yalnızca 64 piksel (8X8) olan bulanık bir resmi kendi kendine öğrenme yoluyla daha net bir resme dönüştürebilir.
Diğer bir deyişle, mozaik fotoğraflarınız büyük olasılıkla geri yüklenir ve bu Google için geçersizdir! Bu tekniğin hala yararlı olduğunu hissediyorum. Örneğin, bu fotoğrafı gördüğümüzde:
Önce bu "siyah teknolojiyi" anlayalım, yazılım iki aşamadan geçmelidir.
İlk aşama "Koşullandırma Ağı" (Koşullandırma Ağı) içerir, sistem diğer benzer sıkıştırılmış yüksek çözünürlüklü resimleri arayacak, desenler ve renkler arasındaki benzer ilişkileri arayacaktır.
İkinci aşama "Önceki Ağ" olarak adlandırılır Bu aşama, bulanık görüntüyü doldurmak için yüksek çözünürlüklü görüntünün ayrıntılarını kullanacaktır.
Örneğin, resmin tepesinde kahverengi bir piksel var ve öncelikli ağ bunun bir kaş olduğunu düşünebilir: yani resmi ayrıştırmak istediğinde kaş şeklindeki kahverengi piksellerle dolduracaktır.
Nihai kodlanmamış yüksek tanımlı resmi üretmek için, bu iki sinir ağının veri çıktısının birleştirilmesi gerekir ve nihai sonuç genellikle bazı aldatıcı yeni ayrıntılar içerir.
Google Brain'in yüksek çözünürlüklü restorasyon teknolojisi, gerçek testlerde belirli bir başarı elde etti. Ekip, insan gözlemcilere gerçek yüksek çözünürlüklü yıldız fotoğrafları ve bilgisayarda çoğaltılmış fotoğraflar sunduğunda, aldatılan gözlemci oranı% 10'a ulaştı (% 50 mükemmel bir puandır). Yatak odası fotoğraflarında aldatılan insan gözlemci oranı% 28'e ulaştı. Her iki puan da, herhangi bir insan gözlemciyi kandırmayan geleneksel bikübik interpolasyon amplifikasyon teknolojisinden çok daha yüksektir.
Ancak bu sistem tamamen doğru değildir ve sonuç mükemmel olmaktan uzaktır, ancak genellikle orijinal görünüme yakındır. AI sistemi birçok yanlış ayrıntı aldığında bile, genellikle yeterince yakındır. 64 piksellik (8X8) bulanık resmin oldukça net bir şekilde görünmesini sağlayabilir. Bu ayar, genel nesneleri ve konumları tanımlamak için kullanılabilir, ancak bir kişinin kimliğini doğrulamak için kullanılamaz.
Potansiyel kullanıma gelince? Şu anda, polis şüphelinin kimliğini tespit etmek için Google'ın teknolojisini kullanmak istemiyor, ancak şüphelinin belirli bir çekimde var olduğunu doğrulamaya yardımcı olabilir.
Ayrıca, zaten çok bulanık olan orijinal resimler için Google bu pikselleri güçlendirmez, ancak daha fazla piksel tahmin etmek için makine öğrenimi teknolojisini kullanır ve böylece resmin çözünürlüğünü artırır. Bu teknolojiyi gören birçok netizen "Sabit diskim kaydedildi" diye bağırdı.
Ayrıca, Google Brain ve DeepMind, Alphabetin iki derin öğrenme araştırma kurumudur. İlki yakın zamanda bazı ilginç araştırma sonuçlarını yayınladı, örneğin, kendi kendine şifreleme algoritmaları yapabilen yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesi. İkincisi ünlü oldu çünkü AlphaGo geçen yıl dünyanın en iyi Go oyuncusu Lee Sedol'u mağlup etti.
Bu teknolojinin gerçek prensibini çabucak anlamak için sabırsızlanıyorsanız, aşağıdaki bağlantıyı tıklayın, AI ve Robot düzenleyici sizin için koyacaktır.
Dürtmek Orijinali okuyun
