A gépi tanulás nem más, mint a mesterséges intelligenciának az az ága, amikor tudósok egy olyan rendszert hoznak létre, amit csak egyszer állítanak be, de ez a rendszer onnantól kezdve képes az emberi közbenjárás nélküli, csupán a szerzett tapasztalatok alapján történő tanulásra. Tehát saját magát képezi tovább, egyre finomabbra hangolva az akcióit az újabb és újabb információk alapján.
Talán mindenki emlékszik még tavalyról a Prisma nevű mobilalkalmazásra, ami egészen szédületes filtereket pakolt a mobilos képeinkre, és még művészeti stílusok között is válogathattunk, például Edvard Munch norvég festő leghíresebb festményének, A sikolynak a jellemző vonásait láthattunk viszont egy azelőtt tökátlagos fotónkon. Igazából ezek nem sima szűrők voltak, tehát nem egy plusz színes-tónusos-akármilyen réteget húzott az alkalmazás a felvételekre, hanem úgynevezett mélytanulásos neurális hálózatok - amik messzi szervereken működnek - elemezték a képet, aztán az alapokról újrarajzolták azt. Így jöhettek létre ilyen közel hihetetlen végeredmények:
A The Verge techmagazin most még lélegzetelállítóbb ugrásról számolt be: azt írják, hogy a Google az MIT kutatóival (a Massachusettsi Műszaki Egyetemről van szó, a kutatás és a technológia egyik amerikai fellegváráról, aminek eddig már 76 jelenlegi és korábbi tagja kapott Nobel-díjat) közösen olyan algoritmust dolgozott ki, ami már akkor hozzányúl a leendő képeinkhez, mielőtt még megnyomtuk volna a gombot a fotó elkészítéséhez.
Ezt valószínűleg valahogy úgy kell elképzelni, hogy már a keresőben látjuk, hogyan fog kinézni a (retusált) végeredmény. Ehhez az algoritmusba előzetesen ötezer képet tápláltak bele, amelyek mindegyikét öt különböző fotós utómunkázott - így a program többféle példát is kapott abból, hogyan lehet egy fényképet feljavítani. Ezekből a példákból pedig tanul, ahogy feljebb is írtuk.
És ez még csak a mobilfotó-forradalom kezdete
A telefonnal elkészített képeinkre, csakúgy mint a sikolyos példánál, egymástól eltérő fényképészek stílusát húzhatjuk majd rá. Az igazi bónusz ebben az, hogy minden képnél totál más lesz a végeredmény, nincsen általános szabály, tehát hogy például a kép közepét mindenképpen kivilágosítja a program - nem, először megnézi, mit fotóztunk és hogyan, aztán kitalálja, mit kezdjen vele.
És ez még mindig csak az asztalborogató vizuális okoscsecsemő első lépései: Marc Levoy, a Google matematika alapú fotográfiai részlegének vezetője már tavaly is azt mondta, hogy ezzel a fejlesztéssel még mindig csak a felszínt kapargatjuk. Alighanem egyelőre még ép ésszel elképzelni sem tudjuk, mi mindenre lesz képes a gépi intelligencia művészeti értelemben az elkövetkező években - meg sok más értelemben is.
