Tehnologija je napredovala do iznimnih nivoa pa tako i ona koja se veže uz fotografiju, tako da su mogućnosti njihova uređivanja probile granice s dolaskom umjetne inteligencije i mašinskog učenja. Do te mjere da je samo djelić određene fotografija dovoljan da bi se izvukli segmenti i stvorila potpuno nova, svježa, poboljšana fotografija…
No, za početak primjer. Zamislite da vam neko pokaže fotografiju snimljenu s vanjske strane izloga, na kojem je odsjaj toliko jak da jednostavno ne možete razabrati šta se krije iza izloga. Naravno, ostat ćete “u magli”.
E, zamislite sad da vam netko “ugradi” novu tehnologiju zvanu Double-DIP, u kojoj DIP znači Deep Image Prior, a bazira se na dubokom (eng., deep) učenju. Kad su vam to “ugradili” odjednom ste dobili mogućnost vidjeti apsolutno sve iza izloga. Kako?
Pa nova tehnologija prikuplja dijelove fotografije pa ih slaže u cjelinu. U teoriji, dovoljno je samo par linija i ostatak će obaviti Double-DIP. Temeljem učenja, na osnovi nekoliko podataka, Double-DIP će kreirati cijelu fotografiju, koja može biti daleko bolja od originala. Naravno, ne mora biti istovjetna originalu u svakoj sitnici.
Jer, ako Double-DIP vidi samo sjenu psa, on će načiniti od nje psa, ali možda neće pogoditi koje je pas boje, koje su mu boje oči, nos, uši… Ali njegov oblik će pogoditi na temelju svih podataka koje ima o pasmini, koju čak prepoznaje iz sjene. Ili, pogodit će u potpunosti kako pas izgleda ako je unesen ranije podatak o tom psu.
Znači, mogućnosti su enormne i praktički već sad ova tehnologija radi bez da se usmjerava unaprijed kroz učenje. Ne, uči “u hodu” i snalazi se, što je svojevrsna improvizacija i ono što se uistinu smatra umjetnom inteligencijom.
Inače, za Double-DIP su zaslužni izraelski stručnjaci sa naučnog instituta Weizmann u Tel Avivu.
Izvor: ictbusiness.info
