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L'intelligenza artificiale può ora progettare immagini realistiche di video e giochi
Se chiudi gli occhi e immagini un muro di mattoni, probabilmente puoi ottenere un'immagine mentale piuttosto buona. Dopo aver visto molti di questi muri, il tuo cervello sa come dovrebbe essere.
Una startup nel Regno Unito sta utilizzando l'apprendimento automatico per consentire a computer e smartphone di modellare le informazioni visive in modo simile. Un computer potrebbe utilizzare questi modelli visivi per varie attività, dal miglioramento dello streaming video alla generazione automatica di elementi di un mondo virtuale realistico.
Tecnologia dei pony magici , creato da laureati dell'Imperial College London con esperienza in statistica, visione artificiale e neuroscienze, addestra grandi reti neurali per elaborare le informazioni visive.
Il feed di videogiochi dal vivo mostra come il sistema può rendere più nitidi i filmati sfocati in tempo reale.
L'azienda ha sviluppato un modo per creare video o immagini di alta qualità da quelli a bassa risoluzione. Invia immagini di esempio a un computer, che le converte in una risoluzione inferiore e quindi apprende la differenza tra i due. Altri hanno già dimostrato l'impresa, ma l'azienda è in grado di farlo su un normale processore grafico, che potrebbe aprire le applicazioni. Un esempio è dimostrato utilizza la tecnica per migliorare un feed di gioco dal vivo in tempo reale.
Gli algoritmi di Magic Pony possono rendere più nitido un personaggio pixelato.
Rob Vescovo , un cofondatore, afferma che Magic Pony è attualmente in trattative con diverse grandi aziende interessate a concedere in licenza la tecnologia. Le aziende di streaming video online fanno molto affidamento sulla compressione video, afferma Bishop. Il nostro primo prodotto dimostra che la qualità dell'immagine può essere notevolmente migliorata utilizzando il deep learning e le GPU mobili veloci ora ci consentono di implementarla ovunque.
Bishop aggiunge che la tecnologia potrebbe migliorare la qualità delle immagini catturate su smartphone con fotocamere a bassa risoluzione o in condizioni di scarsa illuminazione. L'azienda sta esaminando altre applicazioni, inclusa la conversione di computer grafica pixelata in computer ad alta risoluzione o la generazione automatica di chilometri di terreno e texture dall'aspetto realistico da esempi precedenti per giochi o ambienti di realtà virtuale.
La particolarità dell'approccio dell'azienda all'elaborazione delle riprese video è che non necessita di esempi etichettati manualmente. Invece, riconosce i modelli statistici negli esempi ad alta e bassa risoluzione e quindi insegna da solo come dovrebbero apparire bordi, trame, linee rette e altre caratteristiche.
Questo tipo di apprendimento potrebbe essere importante per il futuro dell'intelligenza artificiale (vedi L'anello mancante dell'intelligenza artificiale). Ad oggi, il deep learning è stato applicato principalmente come un modo per riconoscere oggetti di alto livello come volti particolari in immagini e video, un'impresa compiuta elaborando molti esempi etichettati (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning).
Il sistema può generare automaticamente trame complesse, come un muro di mattoni in difficoltà.
Il sistema può generare automaticamente trame complesse, come un muro di mattoni in difficoltà.
I ricercatori di Magic Pony presenteranno un documento a una conferenza sulla visione artificiale entro la fine dell'anno. Ma Bishop afferma che da quando è stato scritto il documento, il suo team ha notevolmente migliorato la tecnologia per renderla ancora più efficiente.
Bishop spiega che il nome di Magic Pony deriva da un incontro in cui il primo investitore ha descritto la tecnologia come un pony magico perché nessuno ci crederebbe senza vederlo.