عندما يتعلق الأمر بالذكاء الإصطناعي، فإن غوغل تتوفّر على إمكانيات هائلة بهذا الشأن. فهي الآن تسعى لتحويل ما كان يٌعتَبَر صعبا تحقيقه في مجال تعديل الصور إلى شيء ممكن الآن.
ما نتحدّث عنه هنا معروف باسم "التكبير و التحسين" zoom, enhance، الذي ينطوي على تكبير الصورة و تحسينها ليستطيع المرأ تمييزها. في الممارسة المعتادة، أي باستعمال البرامج العادية، فإن القيام بذلك من شأنه أن يعطي نتيجة غير مُرضية، و سيُعطينا ما يُسمّى بالبيكسل Pixels. إذا كيف يمكنك خلق صورة يمكن التعرف عليها من البيكسل؟ إجابة جوجل هي: التعلم العميق deep learning.
في إطار مشروع الدماغ Brain project الذي تنظّمه شركة غوغل، فإن هذه الأخيرة تسعى للجمع بين اثنين من الشبكات العصبية لتوليد صور أكثر وضوحا فقط ب 8 بيكسل. أولى هذه الشبكات العصبية تُسمّى شبكة التكييف conditioning network، ويتم استخدامها لمطابقة الصورة المصدر ضد الصور الأخرى عالية الدقة.
و يُطلق على الشبكة العصبية الثانية "الشبكة السابقة" prior network، وهذه الشبكة هي المسؤولة عن إضافة تفاصيل واقعية عالية الدقة للصورة المصدر.
شيء واحد يجب أن نضعه في اعتبارنا عن هذا النظام، هو أن الصورة النهائية ليست هي الشيء الحقيقي. فإن الصورة النهائية التي تم إنشاؤها ليست سوى أفضل تخمين للذكاء الإصطناعي. و لكن مع ذلك، يحتمل أن تكون هذه التكنولوجيا مفيدة في المستقبل. و للمهتمّين، يمكنكم العثور على الورقة البحثية هنا.
و يُطلق على الشبكة العصبية الثانية "الشبكة السابقة" prior network، وهذه الشبكة هي المسؤولة عن إضافة تفاصيل واقعية عالية الدقة للصورة المصدر.
from حوحو للمعلوميات http://ift.tt/2lCJNnd
via IFTTT
0 التعليقات:
إرسال تعليق