Googleの人工知能学習により低ピクセル画像も鮮明に

【環球網智能報記者張洋】過去2年間で、人工知能技術が次のホットスポットとなり、多くの有名なテクノロジー企業がそれをめぐって競争していることは周知の事実です。現在、Googleの人工知能学習技術により、AlphaGoは囲碁の分野で輝いています。2月7日の海外テクノロジーサイトarstechnicaの報道によると、Googleは現在、人工知能学習技術を使用してぼやけた写真を鮮明にできる新しいソフトウェアを開発したとのことです。

提供されたサンプル画像から判断すると、Google のソフトウェアは元の写真に基づいてピクセルを作成し、元々 8 x 8 ピクセルのサイズだった写真に驚くべき詳細を復元することができます。人工知能がいかに強力であっても、元の画像にない詳細を作成することはできないことはわかっています。では、人工知能技術はどのようにして写真を鮮明にするのでしょうか?

この効果を実現するには、2 つのニューラル ネットワークが連携する必要があると言われています。最初の段階では、「コンディショニング ネットワーク」が実行されます。システムは、他の同様の圧縮された高解像度画像を検索し、パターンと色の間の類似した関係を見つけます。

2 番目のステージは Priority Network と呼ばれ、高解像度画像の詳細を使用して、ぼやけた画像のピクセルを埋めます。

2 つのニューラル ネットワーク ステージによって生成された画像は、さらに 1 つの画像に統合され、合理的に追加された詳細が含まれるため、最大限の高解像度復元が実現されると報告されています。

Google の技術は、現実世界のテストでかなり成功を収めています。あるテストでは、人間の観察者に実際の有名人の高解像度の写真とコンピューターで再構成された写真を見せたところ、10% の人が混乱しました。寝室の写真では、人間の観察者の 28% がコンピューター画像に混乱しました。

注目すべきは、コンピューターの超解像画像は実際のオリジナル画像ではないということです。追加された余分な詳細は、画像処理の分野では「錯覚」と呼ばれています。それらはコンピューターの「推測」にすぎません。言い換えれば、システムは新しい画像の鮮明さが人間の目を「騙す」のに十分であると信じています。これは現実の完全な復元ではありませんが、犯罪容疑者の発見など、一部の分野では依然として重要な補助的な役割を果たすことができます。