Kako je ovo moguće ?

Jel znaš gdje je ova predzadnja fotka, sa citroenom, uzeta?

Opatija.

Ne budi bukva.

Slike u kojima AI zabrlja i pogriješi je skoro nemoguće ispraviti sa image editing software ručno. Mislim može, ali muda bi otegnuo zbog načina na koji brlja.

Pazi ti partizana. Rusi i Amerikanci osvojili čitavu Europu i oni poslije drkali kitu i hvalili se da su nešto utjecali na WWII.

Sve slike su od Google AI.

Tu se jasno vidi da je programiran da kvantitativno prepoznaje i broji lica na slici. I da takvu boju lica daje svim osobama na slici. Zato je bijelcima dao tamnoputu boju kože.
Ruke detektira ali ne da li imaju rukavice.

Jako duboka NN (neural network)

znanosti/neuralne-mreze-dublje-tehnikalije-oko-umjetne-inteligencije-ai-t17711.html

Što se tiče tehnikalije na koji način neuralna mreža uspijeva rekonstruirati informacije koje su izgubljene kao što je boja, ta priča ima dvije strane

1) Neuralne mreže ne koriste kao input samo tu sliku. Nego i ogromno prethodno iskustvo, kao što i ljudi rade, čime se razvija efektivna "intuicija". Informacije neuralne mreže interpoliraju većinom na temelju svog prijašnjeg iskustva gledanja ogromnog broja raznih slika, prepoznavanja predmeta te prepoznavanja patterna, npr. koje stvari idu zajedno, koje stvari nikad ne idu zajedno itd. Onda farba te slike prema onome što se čini najvjerojatnije. Griješit će, ali će imati educated guess i davat će obojane slike koje imaju smisla.

2) nisu sve informacije o bojama ni izgubljene, pretvorbom u crnobijelo. Recimo, sunce tipično daje žuti sjaj, i žuto svjetlo će se različitim intenzitetom reflektirati od predmeta raznih boja. AI može otkriti sve te zakone fizike. Na autu za kojeg neuralna mreža pogodi da je crveno (ako je već vidjela taj tip auta), različiti odsjaj će imati plavo a različit sivo odijelo čovjeka koji stoji pokraj... Npr. zeleni predmeti skoro potpuno apsorbiraju crvenu svjetlost i to pravilo AI može naučiti gledanjem milijuna slika.

I konačno, mi ne znamo što točno AI radi, neuralne mreže su ustvari mreža optimiziranih matematičkih funkcija koje je teško interpretirati kao cjelinu. One daju "mišljenje" bez da objasne kojom logikom ili jasnim pravilima su došle do njega. Isto kao što ne znamo kako točno je naš mozak nešto izračunao, recimo kad prepoznamo u 0.1 sekundi facu poznate osobe, ne znamo što točno je mozak gledao, koje dijelove lica, da li jedan po jedan, kao cjelinu, koji dijelovi su bitni a koji manje bitni kod automatskog rapidnog prepoznavanja lica kojeg i mi imamo ugrađenog, itd.. A pogotovo točno ne znamo koji neuroni su se aktivirali i što točnu su i kako računali. Kod neuralne mreže barem možemo vidjeti koji "neuroni" se pale, ali i uz to znanje nije lako povezati otiske aktivnosti tih neurona sa nekim apstraktnim kolektivnim pravilnostima odnosno onome što zovemo "smisao", iako je jasno da je mreža ta pravila nekako naučila jer dobro pogađa ako joj daješ zadatke vezane za to pravilo.

Izvor: moje praktično iskustvo s neuralnim mrežama.

Nije programiran.

AI nije programiran i nema rukom unešenih pravila što da radi, mada se mogu unositi izmjene (najčešće kroz pojačano izlaganje i iskustvo primjerima gdje griješi, kroz više data) ako nešto stalno krivo radi i ne može sam od sebe naučiti.

Ali generalno AI uči sam, kroz iskustvo (masovni data), gledanjem ogromnog broja slika.

Ako vidiš da AI farba svima facu u istu boju, to je zato jer nije dovoljno naučio raspoznavati npr. rase ili etničke pripadnosti, ili si mu kao input dao veliki broj slika gdje skupa stoje ljudi iste rase, pa je pomislio da je to pravilo odnosno veća vjerojatnost da u skupini ljudi koji sjede zajedno svi imaju istu rasu.

Ali recimo, ovaj AI nema problema s time, nikad neće staviti nos muškog crnca na žensku kineskinju.
https://thispersondoesnotexist.com/
Ovo su umjetno proizvedene face, svaki put kad refreshash. Osobe na fotografijama ne postoje.

Ali ne možeš očekivati da jedan generalni AI koji služi za raspoznavanje slika bilo čega, tako dobro barata s facama kao ovaj AI koji je specijaliziran samo za face i koji se nagledao samo milijuna slika faca visoke rezolucije i ništa drugo. No, naravno biti će svake godine sve bolji.

Svaka vaša aktivnost na FB, ne samo klikovi, nego uključujući i to na čemu se dok scrollate zaustavljate i kuda mišem prelazite, to su sve gigabajti podataka o vama koji se spremaju, i neuralne mreže u Facebook (kao i Google) pokušavaju napraviti vaš klon u smislu pogađanja ukusa, interesa, potreba, da bi vam prikazali što bolje reklame.

Apsolutno svaki data koji može pomoći neuralnim mrežama da pogađaju stvari o vama, se sprema. Sve što napravite dok ste za kompjuterom, sve je to input za veliku Googleovu i Facebookovu NN.

Ove stvari danas su ipak dosta ograničene, ali vidim kuda stvari idu. Ja se već sada spremam za AI koji će za 20ak godina znati kako kopati, sortirati, izdvajati najsočnije i prezentirati kojoj god agenciji, vaše misli na internetu.

Možda sada nitko nema resurse da se svi detaljno prate, ali AI neće imati tog ograničenja. Svjetska UDBA, po jedan AI agent za svakog stanovnika Zemlje.

Svjestan si da to nikad neće funkcionirati u praksi. Ljudi su nešto jako kompleksno i nijedan program, code to nikad neće moći shvatiti.
"Đe si jebem ti mater" uzrečica i pojma nema što si rekao. Bez intuicije i osjećaja to nema ni zero šanse.

Recimo ovaj forum, na kojem se ljudi prepucavaju, vrijeđaju i postave ovisno o nekoj bezveznoj dnevnoj vijesti. Možeš AI naučiti da prati sve bejha vijesti da bi probao razumjeti što se događa na forumu. Ali kad i vijest o pilanju 2 stabla na nečijoj zemlji izazove jake nacionalne svađe, AI ga može jednostavno pušiti. Nemoguće da zna što se događa i kako koja osoba sa foruma rezonira.

AI je lijepa riječ, kao i "kvantno računalo". Ali to ne postoji, magla.

Gdje obogaćuješ bojom ove slike? Koji link?

Stavim poslije. Nemam link u bookmarks.

Za testiranje, ajde stavi neke fotke koje imaš u boji, da vidimo koliko dobro pogađa.

https://colab.research.google.com/githu ... olab.ipynb

Stavi koju sliku koju obradiš. Moraš je prvo download na disk pa na imgur.

Je li ovo nekako izračuna boje iz originala (što je pretpostavljam nemoguće), ili pogađa?