A equipe do Google Brain – área responsável pela pesquisa em redes neurais e tecnologias de aprendizagem – conseguiu realizar um grande avanço no aumento de resolução de imagens. Eles transformaram grades 8 por 8 pixels em aproximações de seres humanos ligeiramente monstruosos.
As redes neurais são nossa melhor chance de aumentar verdadeiramente o nível de detalhes de uma imagem de baixa resolução. Nós ficamos presos com as informações dos pixels que estão numa foto, mas o deep learning – aprendizado profundo, em tradução livre – consegue adicionar detalhes por meio de algo geralmente denominado de “alucinações”. Isso basicamente significa que um software está adivinhando coisas sobre uma imagem, baseado na informação que ele aprendeu a partir de outras imagens.
O pessoal do Google Brain recentemente publicou os resultados do progresso que fizeram com a “super resolução de pixels recorrentes”. E embora os resultados tenham esse visual terrível, são bem impressionantes.
Aqui está um exemplo do que eles conseguiram fazer:
Na direita, está uma foto real de uma celebridade. Na esquerda, a mesma imagem foi reduzida a 8 x 8. E no centro, o que o Google Brain deduziu como a imagem original seria, baseando-se apenas no exemplo em baixa resolução.
Uma abordagem dupla também foi usada. Primeiro, uma rede condicionadora comparou as imagens de baixa resolução com imagens de alta resolução numa base de dados. Ela rapidamente reduziu a qualidade de cada uma, para combinar a cor dos pixels com imagens semelhantes.
Depois, a primeira rede faz deduções sobre como os detalhes podem ir nas fotos de alta resolução. Utilizando o PixelCNN, ela analisa as probabilidades do que seria um determinado pixel a partir de uma dada classe de imagens naquele tamanho. Nesse caso, as classes eram fotos de celebridades e quartos. Digamos que a rede anterior tenha determinado que está trabalhando com fotos de celebridades. Ela decide que entre as versões de baixa e alta resolução, uma narina tende a ir estar em um determinado ponto. E é nesse ponto é que ela vai tentar colocar uma narina.
Então, as melhores deduções das duas redes neurais são combinadas e voilà, algo assim aparece:
Aqui estão outros exemplos com variações de resultados de super resolução:
Antes que você comece a pensar que “isso não parece real” e que “essa inteligência artificial é burra”, lembre-se que as pessoas são meio burras também. Os pesquisadores pediram para que voluntários analisassem as fotos com resoluções reduzidas e as imagens geradas pelo Google Brain. Então perguntaram à eles “qual imagem, você acredita, ter vindo de uma câmera?” Em cerca de 10% dos exemplos das celebridades, as pessoas escolheram as imagens do Google Brain como as verdadeiras. Cerca de 28% escolheram imagens geradas pelo computador quando os exemplos eram de fotos de quartos.
Como a tecnologia nem sempre é algo muito ético e limpo, essa solução poderia ter algumas implementações assustadoras. É fácil imaginar a justiça utilizando esse software e prendendo suspeitos inocentes, assim como fizeram usuários do Reddit ao tentar colaborar com a investigação do atentado à maratona de Boston de 2013. Além disso, váriosexemplos da inteligência artificial já se mostraram racistas, já que preconceitos humanos muitas vezes fazem parte da programação, mesmo que acidentalmente. Combine essa tecnologia com a análise de inteligências artificiais e nós definitivamente teremos sérios problemas com a caça aos bugs.
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