Odhaliť zlodeja zo záznamu priemyselnej kamery bude onedlho oveľa jednoduchšie a efektívnejšie. Umelú inteligenciu nezastaví ani extrémne nízke rozlíšenie záznamu, na ktorom je tvár zastúpená len niekoľkými pixelmi. Pri bežnom zväčšení by tvár človeka tvorilo len niekoľko desiatok nič nehovoriacich pixelov, z ktorých nie je možné určiť ani len pohlavie či obrysy. Google demonštroval, ako je za pomoci strojového učenia možné počítače naučiť poskladať obraz z takmer “ničoho.”
Vedci využili dve nezávislé neurónové siete
Rekonštruovať fotku spôsobom, ktorý pripomína reverzné inžinierstvo, sa výskumníkom podarilo vďaka dvom nezávislým neurónovým sieťam. Využili najmä rozsiahlu databázu verejne dostupných fotografií, ktoré boli navzájom porovnávané a umožnili počítaču naučiť sa, aké body môže jediný pixel pri zväčšení reprezentovať.
Tvár človeka potom systém skladal v niekoľkých krokoch. Prvým z nich bolo vyhľadanie fotografie s vysokým rozlíšením v databáze, ktorá by svojim farebným profilom a rozmiestnením pixelov zodpovedala štruktúre pôvodného nekvalitného obrázku. Následne bola porovnávaná fotografia zmenšená a systém zisťoval, či sa farby na oboch snímkach zhodujú. Jednotlivé pixely po analýze pridelil oblastiam na fotke vo vysokom rozlíšení.
Výsledná fotka je čitateľná a osobu je možné ľahko identifikovať
Druhou, oveľa náročnejšou úlohou, bolo vytváranie rôznych kombinácií tak, aby výsledná tvár nebola nijako deformovaná a zodpovedala črtám skutočnej osobe. Fotku s rozlíšením 8×8 pixelov systém dodatočne zväčšil až na 32×32 pixelov, pri ktorých je už možné identifikovať konkrétnu osobu.