Посмотрев на фото, любой человек без труда сможет представить то, что изображено на нем как трехмерное изображение. И даже если часть предметов остается за кадром (например, мы видим лишь переднюю часть спинки стула, но не видим заднюю), нам совсем несложно предположить, как будет выглядеть предмет с обратной стороны. Для ИИ же подобные трюки сложны, но недавно группа инженеров проекта DeepMind не только научила искусственный разум проделывать вышеописанное, но и переводить 2D-изображение в полноценное 3D.
Новая система получила название «Генерирующая сеть запросов» (Generative Query Network — GQN). Чтобы обучить искусственный разум анализировать двухмерные сцены, команда исследователей показывала ему изображения одной сцены с разных точек обзора. Эту цепь изображений ИИ использовал для того, чтобы понять принцип изменения объектов при смене ракурса. Более того, этот подход позволил научиться прогнозировать то, как будет выглядеть сцена с другого угла обзора, учитывая не только положение объектов, но и освещение. Как сообщил один из авторов работы Али Эслами,
«Представьте, что вы смотрите на гору Эверест и передвигаетесь на метр. Гора не изменит своего размера, что даст вам информацию о расстоянии до нее и ее размере. А если вы посмотрите на кружку и проделаете то же самое – ее положение изменится. Приблизительно так и работает наша технология.»
«Более того, алгоритм обучается так же, как и человек. Увидев один и тот же объект множество раз, ИИ анализирует его характеристики, запоминает и потом использует при повторном взаимодействии. Сейчас искусственный интеллект может воссоздать целый лабиринт, просканировав всего несколько фотографий, сделанных изнутри.»
my B.Sc. in Electrical Engineering from Sharif University of Technology, Iran, in 2004
Иранец. В Штатах сейчас много талантливых Иранских учёных двигают науку в области Машинного Обучения
Жуть. Скайнет уже здесь?
ого, теперь можно переводит 2d тян в 3d формат)
прогресс
гугл придумал фотограмметрию?