AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D

02 Tháng Bảy 20182:31 SA(Xem: 16623)
AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D
AI Của Google Có Thể Tạo Ra Hình Ảnh 3D Từ 2D

Khoảng đầu tháng 07/2018, các nhà khoa học tại DeepMind đã phát triển Generative Query Network – mạng neural network được thiết kế để dạy AI cách tưởng tượng ra đồ vật sẽ trông như thế nào từ một phía khác. DeepMind đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể kết xuất được toàn cảnh 3D chỉ nhờ vào những hình ảnh 2D.

 

Các nhà nghiên cứu AI xuất sắc nhất đang nỗ lực để dạy cho máy móc cách nhận thức được như con người. Thay vì nhìn ngắm thế giới qua những điểm ảnh, chúng ta quan sát môi trường xung quanh rồi tự đưa ra các giả định. Chẳng hạn như nếu thấy được ngực của một người, ta sẽ tự cho rằng họ cũng sẽ có lưng dù không nhìn thấy phần cơ thể đó ở góc nhìn của mình. Hoặc nếu chơi ú òa với một đứa trẻ, nó biết rằng mặt chúng ta vẫn ở đó kể cả khi ta đã lấy tay che mặt. Về cơ bản, đây là điều mà đội ngũ nhân viên ở DeepMind đã dạy cho AI của họ: huấn luyện cho một hệ thống trí thông minh nhân tạo đoán hình dáng của đồ đạc, cảnh vật ở khía cạnh mà nó chưa được nhìn thấy.

 

Các nhà khoa học tại DeepMind đã phát triển ra Generative Query Network – mạng neural network được thiết kế để dạy AI cách tưởng tượng ra đồ vật sẽ trông như thế nào từ một phía khác. AI sẽ phân tích hình ảnh 2D rồi tự vẽ lại ở góc còn lại chưa được nhìn thấy. Đáng chú ý là trí thông minh nhân tạo của DeepMind không hề sử dụng các dữ liệu nhập hay kho kiến thức nào. Nó chỉ xem qua ít nhất 3 tấm hình rồi ngay lập tức dự đoán phiên bản 3D.

 

Để dễ hình dung, có thể tưởng tượng quá trình như việc chụp ảnh một khối rubic rồi yêu cầu AI tái tạo lại tấm hình từ một góc độ khác. Các yếu tố như ánh sáng hay đổ bóng sẽ thay đổi, cũng như các đường thẳng của khối rubic. Nhờ sử dụng GQN, AI phải tự hình dung ra khối hộp sẽ như thế nào ở các mặt còn lại để có thể kết xuất ra hình ảnh cần thiết.

 

Các nhà nghiên cứu đang muốn AI có khả năng nhận thức được toàn bộ khung cảnh mà không cần sự giám sát của con người. Hiện dự án của DeepMind vẫn chưa được luyện tập với hình ảnh của thế giới thật, nên bước tiếp theo sẽ là render lại danh lam thắng cảnh đời thật từ ảnh. Trong tương lai, hệ thống sử dụng GQN của Deepmind được kỳ vọng có thể tạo ra cảnh 3D cực chuẩn xác mà chỉ sử dụng ảnh 2D.

525Vote
41Vote
35Vote
27Vote
16Vote
3.744
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
15 Tháng Chín 2019
Khoảng giữa tháng 09/2019, Google cho biết đang thay đổi thuật toán tìm kiếm của hãng một lần nữa. Theo thông báo, thuật toán tìm kiếm mới sẽ nhấn mạnh hơn vào "các tin báo cáo gốc" khi chúng sẽ được xếp hạng cao hơn trong các kết quả tìm kiếm. Để chuẩn, công ty đã phân phát các chỉ dẫn cho bộ khung thuật toán đến hơn 10,000 reviewer con người, để nhận được phản hồi về kết quả xếp hạng thật sự.
15 Tháng Chín 2019
Khoảng giữa tháng 09/2019, sau lệnh cấm tạm thời không cho phép Kasptersky Lab cung cấp phần mềm và giải pháp bảo mật cho các cơ quan chính phủ Mỹ, một lệnh cấm chính thức đã được đưa ra.
13 Tháng Chín 2019
Khoảng giữa tháng 09/2019, xe hơi điện E của Honda đã chính thức được giới thiệu, và phiên bản sản xuất của nó vẫn lưu giữ được gần như toàn bộ những đặc điểm lẫn tính năng của bản concept ban đầu. Honda cũng đã tiết lộ giá bán và thông số của chiếc xe hơi điện dành cho đô thị.
13 Tháng Chín 2019
Khoảng giữa tháng 09/2019, sau vài năm tranh chấp với thuế vụ nước Pháp, Google đã phải thỏa thuận dàn xếp để chấm dứt cuộc điều tra gian lận thuế. Tổng cộng, Google phải trả 1.059 tỷ USD, trong đó, 510 triệu USD tiền thuế mà Google đã trốn trong khoảng thời gian từ năm 2005 đến năm 2018, và 549 triệu USD tiền phạt cho chính phủ Pháp.
13 Tháng Chín 2019
Khoảng giữa tháng 09/2019, tuyên bố mới về thảm họa nhà máy điện hạt nhân Fukushima của bộ trưởng môi trường Nhật Bản đang khiến những ngư dân và các tổ chức về môi trường phẫn nộ.
13 Tháng Chín 2019
Để xử lý cả một đoạn văn, ta sẽ phải gõ lại tất cả, thậm chí là copy – paste từng ký tự từ chỗ này sang chỗ khác. Đây cũng chính là hạn chế mà các nhà sinh học phải đối mặt trong nhiều thập kỷ. Với những công cụ chỉnh sửa gen hiện đại nhất, kể cả CRISPR, từ trước tới nay họ cũng chỉ mới thao tác được với từng gen hoặc đoạn gen rất ngắn nội trong từng tế bào.