Hvordan kan jeg gjenopprette vår glemte fortid

AI vil utrydde 70% av jobbene, og muligens avslutte menneskeheten. Dette er to gjenværende temaer i mediadekning av kunstig intelligens.

Det er skummelt ting, men AI har også en viktig rolle å spille i kartlegging av vår fortid og nåtid. Sett sammen maskinlæring, neurale nettverk og et fat full av data, gi dem en røre, og du kan få fantastiske resultater. I dag kan du gjenopprette bilder, men en dag kan vi kanskje bruke AI til å kartlegge fortiden i VR.

Her ser vi på noen av dagens forskning i AI som utforsker noen lovende, og langt mindre truende, bruk for teknologien.

Gjenoppretter bilder

Rips og krøller i historiske bilder? Skrapt øynene på et bilde av din eks fra 10 år siden? Jeg kan fikse alt det.

Flere AI- og maskininlæringsprosjekter som er i arbeidene, tar et bilde som er støyende, revet eller uklart og gjør det perfekt ved hjelp av restaureringsalgoritmer som gjør langt mer som du kunne med en fotoredigerer, eller en feltpenn og noen Tipp-Ex.

Deep Image Prior, et neuralt nettverk opprettet av en Oxford University forskergruppe, og Nvidias image rekonstruksjon, demonstrert i april i år, viser hvordan AI kan digitalt gjenopprette et delvis utryddet bilde.

Nvidias dype læringsbildeoppbyggingsmetode blir ganske tett i forhold til ikke-forvrengt original

Nvidias prosess innebærer å trene sin AI ved å ta biter av bilder fra bildebiblioteker ImageNet, Places2 og CelebA-HQ, som er store arkiver av bilder av nesten alle slags felles objekt.

På samme måte som du kanskje lærer å tegne ved å tegne virkelige objekter, er bilderekonstruksjonalgoritmer her finesset ved å tegne biter av manglende bildedata i disse bildene, og deretter referere til det "komplette" originale bildet for å se hvor nøyaktig forsøket var.

Bli malere

Disse algoritmer bruker noen av de samme teknikkene som en restaurator av oljemalerier. Vi snakker om 'in-painting'. Dette er hvor sprekker og andre skader i et maleri skiller seg fra bevisst tekstur eller penselstreker, og deretter fylles inn for å få bildet til å se ut som det ville ha når man først malte.

Gjenopprørere bruker røntgenstråler, som avslører de forskjellige lagene av maling, for å gjøre dette manuelt. AI replikerer noe av effekten med maskinlæring.

La oss ikke løsne roboter med pensler på noen gamle mestere ennå, men AI kunne også brukes til å avdekke hva et maleri så ut som hundrevis av år siden, uten at det måtte tilføres tusenvis av dollar på restaurering.

Se forbi fyrverkeri på forsiden, det er mønstergenkjenningen i bakgrunnen som gjør at Nvidias AI fungerer som magi

Tenk på et berømt maleri. Det er sannsynligvis i et fancy kunstgalleri bak et glassark. Kanskje det er ikke engang originalen på showet, fordi kuratorene vet hvor mange idiotbarn med fingre som er tappet i skarpt støv, vandrer om stedet på skoleferier.

Selv de godt vedlikeholdte maleriene du ser i berømte kunstgallerier, påvirkes av alderen. Tykke lag med lakk på malerier fra 1500-tallet har dempet dem gjennom årene. Van Gogh var for skint for å ha råd til anstendige oljer, og røde trekker seg gradvis tilbake fra mange av hans verk, og gulvene blir brune.

Men hva med en gammel mester som finnes i en kjeller eller et maleri så gammelt er det mer lerret enn maling? En dårlig restaureringsjobb kan forvandle et gammelt mesterverk til noe som ser ut til at det ble laget av en 8 år gammel, som Ecce Homo, ommalt i glemsel av en 81 år gammel amatør. AI kunne unngå dette.

Spotting forgeries

De store navnene i AI har fornuftig holdt seg borte fra å foreslå at de kan forbedre et maleri som er verdt millioner. Imidlertid er kunstig intelligens allerede brukt for å sikre at vi ikke selger en falsk versjon av kunsthistorien.

I 2017 publiserte forskere fra Rutgers University i New Jersey en papirutforming som kunne brukes til å fortelle en forfalskning fra et autentisk maleri. Det hevder å gjøre jobben bedre enn fagfolkene.

Line tegninger av Pablo Picasso, Henry Matisse, og Egon Schiele ble analysert på slagnivå, og formulerte et stilistisk fingeravtrykk for hver artist. Forfatterne hevder at det fungerer “med nøyaktighet 100% for å oppdage feil i de fleste innstillinger”.

Dette er en måte AI kan bli involvert i kunstverdenen uten å la noen roboter retusjere malerier løs på malerier, arbeider titalls millioner.

Utarbeide dinosaurer

Ved å avdekke sannheten, brenner noen ganger AI noen bobler. Blant annet forteller det oss at Tyrannosaurus Rex vi kjenner fra Jurassic Park, har liten likt lik dinosaurens virkelighet.

En nåværende teori er at slike store dinosaurer kan ha vært feathered heller enn scaly, og en AI-modell fra University of Manchester foreslår nå at en T-Rex ikke kunne utøve en jeep heller.

Hollywood ligger til oss hele tiden, men å finne ut at en Tyrannosaurus Rex ikke egentlig ikke kunne utøve en jeep virkelig gjør vondt. Kreditt: University of Manchester

Forskerne kartlegger T-Rex bein og muskelstruktur og brukte deretter maskinlæring for å se hvor fort denne skapningen kunne komme fra punkt A til punkt B uten å bryte noen bein.

Funnene? Det var så stort og tungt, en T-Rex kunne sannsynligvis bare gå, ikke løpe. Sprinting etter noen barn og forskere på jakt etter middag ville ganske enkelt legge for mye stress på kroppen.

Microsoft historisk nettsted kartlegging

Kameraene leverer tekstur, og AI hjelper deg med 3D-kartlegging av dette Palmyra-området

Iconem er en oppstart som spesialiserer seg på "arvsaktivisme" - gjenskaper historiske steder som er truet fra krig, eller bare tid, i 3D, drevet av Microsoft AI. Det skaper fotorealistiske rekreasjoner av steder som Alamut festning i Iran og El-Kurru kongelige gravplass i Sudan.

Det kunstige intelligenselementet går inn i hvordan 3D-modellene er konstruert. Iconem bruker fotogrammetri, som muliggjør 3D-modellering av objekter ved hjelp av "flate" bilder.

Teamet sitt tok 50.000 bilder av den gamle byen Palmyra, som hadde vært okkupert av islamske statsmaktere i 2015. De brukte droner for å unngå landminer, digitalt innspilling ikke bare det som var igjen av nettstedet, men også skaden forårsaket av okkupanterne.

Isis kom tilbake til Palmyra etter at Iconem kartlagt området og i 2017 ødela en del av det romerske teatret på stedet. Det er en viktig umiddelbarhet til arbeidet; det er lett å tenke på historiske steder som frosset, sikkert å eksistere som de er i evighet, men Iconems arbeid viser at dette ikke er tilfelle.

Du kan sjekke ut noen av sine 3D-visninger av Palmyra på YouTube, som en del av et samarbeid med Google Arts & Culture. Hvis Iconems arbeid ikke er godt innhold for VR, er ingenting.

Ta fortiden til livet

VR og AI er bedre venner enn du kanskje tror. Googles DeepMind AI-lab har utviklet et neuralt nettverk som kan konstruere et 3D-miljø fra så lite som et enkelt bilde. Den ekstrapolerer eller "forestiller" 3D-scenen basert på anerkjennelse av objekter og deres mest sannsynlige former. Jo flere bilder det har å jobbe med, jo mer trofaste en replikasjon av det virkelige miljøet det kan gjøre.

I demonstrasjonen danner DeepMind AI en 3D-labyrint fra en håndfull flate bilder. AI-delen er brukt til å skille tette fly fra langt, noe vi naturlig tar for gitt i vår anerkjennelse av scener.

Googles DeepMind AI kan koble ut en labyrint raskere enn deg

Denne teknologien har en fremtid verdt å drømme om. Tenk deg å kunne gjenskape det hjemmet du vokste opp i, i VR, ved hjelp av bilder fra et gammelt fotoalbum. Eller krasjer foreldrenes bryllup som om du var en tidsreisende.

DeepMinds forskere beskriver dette prosjektet i juni 2018-utgaven av Science. 3D-labyrinten som AI laget, hadde visuell kvalitet tilnærmet tilpasning til bildene. Det er ganske grovt utseende.

Tenk deg å kunne gjenskape hjemmet der du vokste opp, eller krasje foreldrenes bryllup som om du var en tidsreisende.

Men det tar ikke et stort sprang for å forestille seg hvordan det også kunne bli forsterket ved hjelp av AI. La oss gå tilbake til ideen om å kartlegge foreldrenes bryllupsdag. Deres ansikter er vage, bare en liten del av en skanning av et gammelt stykke 35mm film. Men det er hundrevis av bilder av dem i skyen, lastet opp over årene, som kan brukes til å forbedre gjengivelsen, selv om de fleste ble tatt tiår senere.

Deres bryllupsbil er en Austin Healey, som AI gjenkjenner, erstatter den med en høypolygon gjengivelse av samme modell. Flat brosteinstekstur erstattes med fotorealistiske seg, og AI gjenkjenner kirken i bakgrunnen. Ikke bare er det et Google wireframe nett av bygningen, AI trekker også i tusenvis av bilder lastet opp nær samme sted for å kartlegge det omkringliggende området.

Det er den perfekte stormen til maskinlæring og store data. Og hei presto: Vi har en holodeck for dine fortid og halve glemte minner. Er vi der ennå? Selvfølgelig ikke - men det gir en tilfredsstillende tech-fueled dagdrøm.

Techradar sin Neste Up-serien er brakt til deg i forbindelse med Ære