Katerina Key
Автор Hype.ru, перфекционист и зануда

ИИ-камеру Google Clips обучают профессиональные фотографы

ИИ-камеру Google Clips обучают профессиональные фотографы
Фото: Comunidade Cultura

Чтобы научить камеру Google Clips с искусственным интеллектом автоматически распознавать лучшие снимки пользователя, инженеры корпорации обратились за помощью к профессионалам. В блоге Google сообщается, что компания наняла режиссера-документалиста, фотожурналиста и хорошего фотографа из мира искусства. Профи, создающие визуальный контент, должны были помочь научить нейронные сети управлять камерой.

Чтобы программное обеспечение распознало, что на практике подразумевается под хорошими и плохими снимками, ему нужно было предоставить много примеров. Причем разработчики, обучая камеру, думали не только о каких-то общеизвестных вещах (например, когда изображение размыто и не в фокусе, кадр получился полностью темным или объектив частично чем-то закрыт), но и о других факторах.

В Google говорят, что старались ориентироваться на человеческий фактор, обучая Google Clips распознавать хорошие фотографии и делая пользовательский интерфейс максимально интуитивным. Компания хочет, чтобы продукты ИИ были ориентированы на пользователей и не требовали от них дополнительных усилий. Камера Google Clips еще не продается, но хотелось бы дождаться результатов тестирования устройства, чтобы узнать, подтверждаются ли эти амбициозные заявления.

Также Google признает, что подобное обучение ИИ может быть неточным. Вне зависимости от того, сколько данных пользователь предоставит устройству, оно никогда не сможет точно определить, какие фотографии кажутся лучшими именно вам. Да, оно распознает хорошо сфокусированный снимок, ярко освещенный образ. Но как ИИ сможет понять, что размытый кадр не самого лучшего качества, где пользователь сфотографировал своего ребенка, впервые севшего за руль велосипеда, действительно бесценен?

Если говорить о субъективности оценки, то идеала тут достигнуть невозможно, да это и не стоит ставить целью, – пишут в блоге Google. – В отличие от традиционного программного обеспечения, ML-система всегда будет допускать какие-то ошибки в своей работе, потому что предсказания вообще — неточная наука.
Один хлопок? Или же бурные овации? Хлопая больше или меньше, вы показываете, какой пост действительно чего-то стоит.
Katerina Key Автор Hype.ru, перфекционист и зануда
Комментарии