Google e le foto pixellate: le funzioni di “zoom-enhance”

Ogni volta che ci fermiamo a pensare per qualche secondo alla velocità con cui la tecnologia avanza in ogni campo della nostra quotidianità, non consideriamo che Google corre e scommette in ogni ambito tecnologico con una velocità ancora maggiore e sorprendente rispetto ai competitor.

Tante le novità che il principale motore di ricerca sul web ha lanciato già nei primi mesi del 2017, tra cui la possibilità di creare un’immagine su foto pixellate. Ecco come è possibile ottenere questo risultato.

Google Brain e l’intelligenza artificiale: ecco come funziona

Google Brain è una divisione specifica del colosso di Mountain View, che si occupa di intelligenza artificiale. E cosa spinge un’azienda così grande a fondare e investire su una branca del genere? Semplice: l’intenzione di ricreare i meccanismi profondi dell’elaborazione umana.

Google Brain ha messo a lavorare due reti neurali artificiali su foto da soli 8×8 pixel, dando loro due compiti precisi, ma lasciandogli al contempo spazio di manovra autonoma. La prima rete confronta l’immagine talmente pixellata da poter sembrare una macchia amorfa di colore, con un database praticamente infinito (in fondo, nelle maglie di Google si conservano miliardi di foto di ogni tipo) di immagini ad alta risoluzione.

In seguito, riduce la qualità di queste immagini al formato della foto di partenza, tenendo conto di ogni possibile somiglianza. In soldoni, fa delle scelte nette in questa fase operativa: si convince, attraverso le comparazioni, che in quel pixel c’è una bocca, o il mare o un tramonto.

Una volta compiute queste scelte, ecco che entra all’opera la seconda rete neurale che aumenta la qualità dell’immagine di partenza rendendola più nitida. Un po’ come se la prima rete fosse un suggeritore d’idee su cui la seconda rete scriverà dei romanzi, certo non dei best sellers ma qualcosa in grado di essere apprezzato quantomeno dalla critica.

Questo processo elabora uno spunto, segue una logica precisa, poiché se la prima rete si convince che quello che vede è una bocca, la seconda arriverà a partorire un viso. E il risultato è un’immagine 4 volte superiore a quella di partenza. Un 32×32 pixel che da un blob primordiale suggerisce qualcosa di definito, che certo non sarà HD ma che comunque rende egregiamente l’idea.

Alla fine, quello che si ottiene è una nuova creazione. L’immagine iniziale è qualcosa di indefinito che l’intelligenza artificiale ha teorizzato in una sua maniera certa. E questo genera dubbi e fascino allo stesso tempo. Il fascino deriva dalla contemplazione di quanto un’intelligenza artificiale sia in grado di agire autonomamente partorendo qualcosa che fino a qualche anno orsono pensavamo fosse esclusiva prerogativa di una mente umana, mentre i dubbi sono legati a possibili organi giudiziari che potrebbero utilizzare questa tecnologia, come suggeriscono molte serie tv e film.

In fondo però, la creazione di una macchina non sembra avere le caratteristiche di una prova inconfutabile. Rimane comunque evidente la brillantezza di un percorso che sarà sicuramente pieno di risultati.

envision

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