AI của Google có thể giúp người dùng biết được bức ảnh của họ "hút like" hay không

    Z-Lion,  

    Ngoài ra, công nghệ này còn là trợ thủ đắc lực trong quá trình chỉnh sửa, nâng cao chất lượng hình ảnh.

    Gần đây, các chuyên gia nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) của Google đã công bố một phương pháp mới để “dạy” máy tính vì sao một số bức ảnh lại có tính thẩm mỹ cao hơn so với những bức ảnh khác. Nói dễ hiểu thì họ đã giúp AI nhận biết được bức ảnh nào sẽ có khả năng “câu like" tốt nhất.

    Trước đây, máy tính thường sắp xếp hình ảnh theo những phân loại cơ bản cụ thể, ví dụ như những bức ảnh có chứa động vật sẽ được xếp vào khu vực riêng so với những bức còn lại. Tuy nhiên, công nghệ AI mới của Google còn cao cấp hơn thế khi có thể đánh giá chất lượng ảnh trong bất cứ khu vực nào.

    Google gọi quá trình này là NIMA (đánh giá hình ảnh nơ-ron) và sử dụng công nghệ deep learning để “huấn luyện” một mạng neural phức tạp (CNN) nhằm đưa ra các dự đoán chất lượng của hình ảnh.

     NIMA sẽ đưa ra đánh giá chất lượng ảnh theo đúng góc nhìn và quan điểm của con người.

    NIMA sẽ đưa ra đánh giá chất lượng ảnh theo đúng góc nhìn và quan điểm của con người.

    Cụ thể, các nhà nghiên cứu của Google cho biết: “Phương pháp tiếp cận của chúng tôi đặc biệt ở chỗ chúng tôi sử dụng mạng neural phức tạp để phỏng đoán mức độ cho điểm khác nhau theo ý kiến của nhiều người dùng. Nhờ đó, hệ thống AI của chúng tôi không những có thể đánh giá chuẩn xác chất lượng ảnh theo đúng nhận thức con người mà còn đủ khả năng hỗ trợ thích ứng và tối ưu hóa các thuật toán chỉnh sửa, nâng cao chất lượng hình ảnh”.

    Ngoài ra, các thiết bị sử dụng quá trình NIMA cũng tránh những phương pháp tiếp cận với thang điểm 10 truyền thống. Thay vào đó, chúng sẽ tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng các điểm ảnh cũng như tính thẩm mỹ tổng thể của một bức ảnh và đưa ra kết quả điểm số mà con người có thể dành cho bức ảnh đó. Nói một cách đơn giản hơn thì AI của Google sẽ cố gắng đoán xem con người sẽ thích bức ảnh đó đến mức độ nào.

     Cùng một chủ thể nhưng những bức ảnh này có chất lượng khác nhau, và cũng nhận được điểm số khác nhau từ NIMA.

    Cùng một chủ thể nhưng những bức ảnh này có chất lượng khác nhau, và cũng nhận được điểm số khác nhau từ NIMA.

    Tất nhiên thành tựu này vẫn còn cách xa viễn cảnh máy móc có thể suy nghĩ hay có tình cảm giống như con người, nhưng nó cũng là một bước tiến lớn trong quá trình biến máy móc thành những nghệ sĩ thực thụ. Về ứng dụng, quá trình NIMA hoàn toàn đủ khả năng tìm ra bức ảnh tốt nhất trong một lô ảnh tương đối giống nhau.

    Ví dụ như khi bạn chụp 20 - 30 tấm ảnh liên tục trên cùng phông cảnh, cùng kiểu tạo dáng và sau đó lựa chọn bức ảnh đẹp nhất để “sống ảo” chẳng hạn, NIMA sẽ là một trợ thủ đắc lực giúp bạn tiết kiệm một lượng thời gian đáng kể. Theo lý thuyết, công nghệ AI này sẽ quét qua bộ nhớ bên trong thiết bị của bạn, tìm ra những bức ảnh giống nhau, chọn bức ảnh đẹp nhất trong số đó và xóa toàn bộ những bức ảnh còn lại.

    Theo một bài đăng gần đây trên blog nghiên cứu của Google, họ cũng có thể sẽ sử dụng NIMA để tối ưu hóa quá trình chỉnh sửa hình ảnh nhằm tạo ra kết quả tốt nhất: “Chúng tôi đã quan sát rất kỹ và phát hiện ra rằng các cơ sở đánh giá về mặt thẩm mỹ hoàn toàn có thể được cải thiện bằng cách điều chỉnh độ tương phản tùy theo điểm số của NIMA. Do đó, NIMA sẽ có thể hướng dẫn bộ lọc CNN để tìm ra những thiết lập thông số (như độ sáng, độ highlight hay đổ bóng của ảnh) gần như tối ưu nhất về mặt thẩm mỹ”.

     NIMA còn hỗ trợ đắc lực trong quá trình chỉnh sửa hình ảnh.

    NIMA còn hỗ trợ đắc lực trong quá trình chỉnh sửa hình ảnh.

    Như đã nói ở trên, dù NIMA không thực sự là một cú đột phá mang tính cách mạng để tạo ra mạng neural có khả năng đánh giá chất lượng hình ảnh tốt như con người nhưng sẽ là bước ngoặt đối với rất nhiều ứng dụng máy tính đang hướng đến khả năng sở hữu tầm nhìn giống như con người hiện nay.

    Để công nghệ AI mới này có thể hoạt động ổn định trong điều kiện thực tế, nó cần có phải “nhìn” và hiểu được môi trường xung quanh mình (giống như xe tự lái). Nếu thành công, NIMA cũng như những dự án tương tự khác sẽ tạo nền tảng vững chắc cho những phiên bản AI hoàn thiện hơn trong tương lai.

    Theo TheNextweb

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày