Software & Apps

ΑΝΤΙΛΑΜΒΑΝΕΣΤΕ ΤΙ ΑΠΕΙΚΟΝΙΖΕΙ ΑΥΤΗ Η ΦΩΤΟΓΡΑΦΙΑ;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να το καταλάβει!

Το καλλιτεχνικό δίδυμο από τη Σεούλ Shinseungback Kimyonghun που αποτελείται από τον μηχανικό Shin Seung Back και τον καλλιτέχνη Kim Yong Hun εργάζεται επάνω σε διάφορα project που συνδυάζουν την επιστήμη και την τέχνη. Στο τελευταίο έργο τους, τεστάρουν την ευφυΐα της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) ως εξής: αφαιρούν οπτική πληροφορία (pixels) από μια εικόνα, μέχρι το σημείο όπου ένα πρόγραμμα ΤΝ αδυνατεί να αναγνωρίσει τα στοιχεία που τη συνθέτουν!

Όπως δηλώνει ο Yong Hun στο PetaPixel, «έμπνευση για το εν λόγω project, αποτέλεσε ο ημιτελής πίνακας του Paul Cézanne, με τίτλο “Still Life with Water Jug”».

Paul Cézanne: Still Life With Water Jug, περ. 1892-3 (πηγή: Wikidata)

Το σκεπτικό είναι το εξής: παρόλο που σχεδόν o μισός πίνακας δεν είναι ζωγραφισμένος, μπορούμε να αναγνωρίσουμε τα αντικείμενα που τον αποτελούν. Έχει και η τεχνητή νοημοσύνη αυτήν την ικανότητα; Εάν ναι, πόσο από την εικόνα πρέπει να αφαιρεθεί ώστε η τεχνητή νοημοσύνη να μην την αναγνωρίζει; Ποια είναι τα όρια του ανθρώπινου νου και της τεχνητής νοημοσύνης στην αναγνώριση ασχημάτιστων και ημιτελών εικόνων; Σε αυτές τις ερωτήσεις προσπάθησε να βρει απαντήσεις το δίδυμο!

Για τις ανάγκες του project, επιστρατεύτηκαν τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης Vision AI (Google), detectron2 (Facebook), και Computer Vision (Microsoft Azure) τα οποία δοκιμάστηκαν πάνω σε μια σειρά φωτογραφιών τοπίου. Τη στιγμή που και τα τρία συστήματα θα αδυνατούσαν να αναγνωρίσουν τα βουνά στην εικόνα, ενώ ο άνθρωπος θα μπορούσε, ο στόχος του project θα είχε επιτευχθεί.

Πρώτο παράδειγμα με τα στάδια αφαίρεσης pixels:

Δεύτερο παράδειγμα με τα στάδια αφαίρεσης pixels:

Όπως διαπιστώνουν οι Yong Hun και Back: «είναι εντυπωσιακό το γεγονός ότι τα συστήματα TN μπορούσαν να αναγνωρίζουν τα βουνά για ένα μεγάλο χρονικό διάστημα. Μερικές από τις εικόνες είναι δυσδιάκριτες ακόμη και στο ανθρώπινο μάτι». «Έπρεπε να σβήσουμε περισσότερο από όσο περιμέναμε», συμπληρώνει ο Yong Hun.

Για την ομάδα, η εξεύρεση του κομβικού σημείου όπου η ΤΝ δεν θα μπορούσε να αναγνωρίσει την εικόνα, αλλά ένας άνθρωπος θα μπορούσε, ήταν ιδιαίτερα προκλητικό.

«Θέλαμε τα ισχνά βουνά να εξακολουθούν να είναι ορατά στο ανθρώπινο μάτι. Αυτό το όριο ήταν δύσκολο να βρεθεί. Αν σβήσουμε ένα μικρό μέρος του βουνού, η ΤΝ το αναγνωρίζει. Αν διαγράψουμε ένα μεγαλύτερο μέρος, ο άνθρωπος είναι εκείνος που δεν θα μπορεί να το αναγνωρίσει», υπογραμμίζει ο Yong Hun.

Τα τμήματα της εικόνας που θα έσβηναν, θα έπρεπε να επιλεγούν με τέτοιο τρόπο ώστε οι άνθρωποι να μπορούν ακόμα να τα αναγνωρίσουν. Ο Yong Hun εκτιμά πως εάν διέγραφαν ένα αρκετά μεγάλο μέρος της φωτογραφίας, ο άνθρωπος δεν θα μπορούσε να αναγνωρίσει την εικόνα, αλλά μια ΤΝ θα μπορούσε!

Και οι δυο τελικά διαπίστωσαν πως καθώς η ΤΝ γίνεται εξυπνότερη, θα γίνεται ολοένα και δυσκολότερο να δημιουργηθούν εικόνες που το ανθρώπινο μάτι να αναγνωρίζει, αλλά η ΤΝ δεν θα μπορεί. Σε πολλές περιπτώσεις, πάντως, η ΤΝ (απ)έδειξε ότι μπορεί να είναι καλύτερη στην αναγνώριση των αντικειμένων σε σχέση με τους ανθρώπους και σίγουρα, δείχνει τα δόντια της για το μέλλον.

Ολόκληρο το project, μπορείτε να το βρείτε εδώ!

 






Aρθρογράφος

Νίκος Κατσουλώτος

Διδάκτορας Ψηφιακών Τεχνών, με ειδίκευση στο cinemagraph (Πανεπιστήμιο του Βελιγραδίου) και κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου σπουδών στις Εφαρμοσμένες Τέχνες, με θέμα την πολιτική αφίσα (Ακαδημία Τεχνών του Νόβι Σαντ). Είναι Πτυχιούχος Γραφιστικής από το Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής και συνεργάτης της Νexus Publications AE από το 2009, ως graphic designer και αρθρογράφος. Έχει συγγράψει τα βιβλία "Photoshop ...απλά!" και "Cinemagraph" που κυκλοφορούν από τις εκδόσεις μας. Από το 2019 είναι contributing writer στην "ΗuffPost Greece" και συνεργάτης της "Εφημερίδας των Συντακτών". Από το Φεβρουάριο έως τον Ιούνιο του 2022 εργάστηκε ως Εκπαιδευτής στο Τμήμα «Γραφιστική Εντύπου και Ηλεκτρονικών Μέσων» του Δημοσίου ΙΕΚ Αμπελοκήπων. Από τον Οκτώβριο του 2022, διδάσκει στο Τμήμα Ψηφιακών Μέσων και Επικοινωνίας του Ιονίου Πανεπιστημίου.