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Dans des nouvelles qui ne surprennent que les rédacteurs du CSI, les chercheurs en IA ont découvert qu’il existe une limite de résolution inhérente au “suréchantillonnage” pixellisé visages.

Des chercheurs de l’Université Duke ont créé un algorithme d’IA (“PULSE”) qui pixellise une image téléchargée d’un visage humain, puis explore la gamme des possibles (ordinateur généré) des visages humains qui pourraient produire ce visage pixélisé.

Pour commencer, Rudin a déclaré: “Nous avons en quelque sorte prouvé que vous ne pouvez pas faire de reconnaissance faciale à partir d’images floues car il y a tellement de possibilités. Donc, le zoom et l’amélioration, au-delà d’un certain seuil, ne peuvent pas exister. “

“Dans le passé, de nombreux algorithmes ont essayé de récupérer l’image haute résolution à partir de la paire basse résolution / haute résolution”, a déclaré Rudin. Mais selon elle, c’est probablement la mauvaise approche. La plupart des applications réelles de ce problème de suréchantillonnage impliqueraient d’avoir accès uniquement à l’image originale basse résolution. Ce serait le point de départ à partir duquel on tenterait de recréer l’équivalent haute résolution de cet original basse résolution.

“Lorsque nous avons finalement abandonné la recherche de la vérité sur le terrain, nous avons ensuite pu prendre la basse résolution [picture] et essayer de construire de très bonnes images haute résolution”, a déclaré Rudin.

Donc, bien que PULSE regarde au-delà du point d’échec des applications de reconnaissance faciale, dit-elle, il peut toujours trouver des applications dans des domaines qui se débattent avec leurs propres images floues – parmi eux, l’astronomie, la médecine, la microscopie et l’imagerie satellite. .

Donc, peu importe la qualité de notre IA, nous ne pourrons jamais atteindre de mauvais niveaux de zoom et d’amélioration. Mais qu’en est-il du piratage? L’IA nous permettra-t-elle de parvenir à un point où nous pourrons simplement frapper au hasard sur un clavier et atteindre des niveaux d’élite de piratage?

Continuez pour d’autres échantillons, ainsi que des exemples de la façon dont l’IA peut être problématique en fonction de données d’entraînement biaisées.

??? pic. twitter.com/LG2cimkCFm

— Chicken3gg (@ Chicken3gg) 20 juin , 2020

Si vous ne pouvez pas dire qui est l’image source , vous êtes soit pas un citoyen américain ou avoir vécu dans une grotte.

a littéralement fait la même chose plusieurs fois pic.twitter.com/r3elUlTEsQ

— Ken Chic (@bitcashio) 20 juin 2020

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