Pastaruoju metu internetas buvo pripildytas spekuliacijų apie Kate Middleton buvimo vietą po jos neseniai atliktos operacijos. Nepaisant oficialaus pareiškimo, kad ji nebus atnaujinti savo pareigų iki Velykų, žmonės pradėjo spekuliuoti apie jos sveikatą ir santuoką su princu Viliumu. Vis dėlto, paskutinė The Sun paskelbta vaizdo įraše, kuris rodo, kaip Kate ir Viliumas pasivaikščioja per fermos parduotuvę, nepakankamai įtikėjo sąmokslo teorijų šalininkų.
Vadovaudamiesi ketinimu įrodyti, kad moteris vaizdo įraše nėra Kate Middleton, kai kurie vartotojai kreipėsi į dirbtinio intelekto nuotraukų gerinimo programinę įrangą. Šios programos tvirtina, kad gali padidinti aiškumą pikseliuotuose vaizduose ir atskleisti klausiamo asmens tikrąją tapatybę. Tačiau rezultatai buvo nuoseklūs tikrai prasme.
Paaiškėjo, kad šios AI „gerinimo” programos nėra tokios galingos, kaip žmonės manytų. Nors dirbtinis intelektas parodė pastebimus gebėjimus generuoti realistiškus vaizdus ir filmus, jis susiduria su sunkumais, kai kalbama apie pikseliuotų ar neaiškių vaizdų gerinimą. Šios programos gali tik spėti, kaip turėtų atrodyti trūkstama informacija pagal jų mokymo rinkinį ir dažnai gauna netikslius ar nepatikimus rezultatus.
Jason Koebler 404media demonstravo šių programų apribojimus, bandydamas jas išbandyti su The Sun vaizdo įrašu ir jame silpnai matomu nuotraukomis. Rezultatai buvo toli gražu ne tikslūs, įrodantys, kad AI negali patikimai identifikuoti asmenų iš pikseliuotų vaizdų.
Nors kai kurios AI programos gali pasirodyti geriau konkrečiose naudojimo atvejose, pvz., „Samsung“ „Kosminis priartinimas” norint užfiksuoti kokybiškus Mėnulio vaizdus, konkrečių veidų identifikavimas yra daug sudėtingesnis. Programa, kuri buvo apmokyta tik ant Kate Middleton nuotraukų, gali sugeneruoti pikseliuotą veidą, panašų į jos, tačiau negali patvirtinti asmens tapatybės.
Iš esmės, jei nuotraukoje nėra pakankamai duomenų, kad būtų galima nustatyti, ką ji rodo, AI taip pat neturės pakankamai informacijos. Pikseliuotų veidų suartėjimas ir gerinimas viršija dabartinės AI technologijos galimybes.
DUK
**Ar AI gali pagerinti neaiškius ar pikseliuotus vaizdus?**
AI programos teigia, kad gali pagerinti neaiškius ar pikseliuotus vaizdus, tačiau jos dažnai gauna nepastovius ir nepatikimus rezultatus. Šios programos gali tik spėti, kaip turėtų atrodyti trūkstama informacija pagal jų mokymo duomenis.
**Kodėl AI pagerintų vaizdų rezultatai yra tokie skirtingi?**
AI programos generuoja skirtingus rezultatus, nes jos yra apmokytos pagal skirtingus duomenų rinkinius ir naudoja skirtingus algoritmus, kad užpildytų trūkstamą informaciją. Dėl šios priežasties jos gali sukurti labai skirtingas pikseliuoto veido interpretacijas.
**Ar yra kokių nors AI programų, kurios gali patikimai identifikuoti pikseliuotą veidą?**
Šiuo metu nėra AI programų, kurios gali patikimai nustatyti asmenį iš pikseliuoto veido. Šios programos gali tik spėti asmens tapatybę pagal savo mokymo duomenis ir jos dažnai gauna netikslius ar nepatikimus rezultatus.
**Kokios yra AI ribos, gerinant pikseliuotus vaizdus?**
AI susiduria su iššūkiais gerinant pikseliuotus vaizdus, nes ji gali tik spėti, kaip turėtų atrodyti trūkstamas informacijas. Neturint pakankamai duomenų nuotraukoje, AI negali patikimai nustatyti tikrojo pikseliuoto veido tapatybės.
Šaltiniai:
Pavyzdinis šaltinis
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk