Když prominentní YouTuber jménem Lewis Hilsenteger (aka „Unbox Terapie“) testoval tento podzim nový model iPhone, XS, on si něčeho všiml: Jeho kůže byla extra hladký v zařízení je front-čelí selfie cam, a to zejména ve srovnání s starší modely iPhone. Hilsenteger to přirovnal k jakémusi digitálnímu líčení. „Nevypadám tak,“ řekl ve videu, které tento jev demonstruje. „To je divné … vypadám, jako bych měl na sobě základ.“
není jediný, kdo si všiml efektu, i když Apple neuznal, že dělá něco jiného než předtím. Jako dlouholetý uživatel iPhone a amatérský fotograf, zjistil jsem, je nesporné, že režim Portrét—výřez technologie v nejnovější verzi z nejpopulárnějších telefonů na světě—má dostat zářila. Během týdnů fotografování se zařízením jsem si uvědomil, že fotoaparát překročil práh mezi fotografií a fauxtografem. Ani tak jsem „nefotil“, jako když je telefon syntetizoval.
nejedná se o zcela nový jev: každý digitální fotoaparát používá algoritmy k přeměně různých vlnových délek světla, které zasáhly jeho senzor, na skutečný obraz. Lidé vždy hledali dobré světlo. V éře chytrých telefonů nabízejí aplikace Od Snapchatu po FaceApp po Beauty Plus upgrade vaší tváře. Ostatní telefony mají chybu-eliminující „režim krásy“, který můžete zapnout nebo vypnout, také. Co dělá iPhone XS ‚ S vyhlazování kůže pozoruhodné je, že je to prostě výchozí pro fotoaparát. Snap selfie, a to je to, co dostanete.
Tyto obrázky nejsou falešné, přesně. Ale také to nejsou obrázky, jak byly chápány ve dnech před fotografováním s počítačem.
co se změnilo, je toto: kamery vědí příliš mnoho. Všechny kamery zachycují informace o světě—v minulosti byly zaznamenány chemikáliemi interagujícími s fotony a podle definice byla fotografie jednou expozicí, krátkou nebo dlouhou, senzoru na světlo. Nyní, pod kapotou, telefon kamery vytáhnout informace z více obrazových vstupů do jednoho výstupu obrazu, spolu s kreslení na neuronové sítě trénované pochopit scény jsou špičaté. Pomocí těchto dalších informací a individuální expozice počítač syntetizuje konečný obraz, stále více automaticky a neviditelně.
další příběhy
sázky mohou být vysoké: Umělá inteligence usnadňuje syntézu videí do nových, fiktivních, často nazývaných “ deepfakes.““Brzy budeme žít ve světě, kde nás naše oči běžně klamou,“ napsal můj kolega Franklin Foer. „Jinak řečeno, nejsme tak daleko od kolapsu reality.“Deepfakes jsou jedním ze způsobů roztavení reality; dalším je změna jednoduché fotografie telefonu ze slušné aproximace reality, kterou vidíme očima, na něco jiného. Je všudypřítomná a nízká teplota, ale ne méně účinná. A pravděpodobně mnohem důležitější pro budoucnost technologických společností.
V tom, Jak Vidět Svět, média vědec Nicholas Mirzoeff volání fotografie „způsob, jak vidět svět povolen stroje.“Mluvíme nejen o používání strojů, ale o „síťové společnosti“, ve které produkují obrazy. A pro Mirzoeffa neexistuje lepší příklad „nové síťové městské globální kultury mládeže“ než selfie.
zdá se, že výrobci telefonů a tvůrci aplikací souhlasí s tím, že selfies řídí jejich obchodní ekosystémy. Věnovali obrovské prostředky fotografování tváří. Apple doslova vytvořil nové křemíkové čipy, aby bylo možné, jak společnost slibuje, zvážit vaši tvář “ ještě před natáčením.“Nejprve je tu detekce obličeje. Poté telefon opraví „orientační body“ obličeje, aby věděl, kde jsou oči a ústa a další funkce. Konečně, obličej a zbytek popředí jsou mapovány do hloubky, takže obličej může vyskočit z pozadí. Všechny tyto údaje jsou k dispozici na app vývojáři, což je jeden z důvodů pro šíření aplikací manipulovat obličeje, jako je Hrnek Život, který trvá jeden fotografií a udělá z nich do kvazi-realistické falešné videa na povel.
Všechny tyto práce, což bylo neuvěřitelně obtížné před deseti lety, a je to možné pouze na cloud serverech velmi nedávno, nyní běží na telefonu, jako je Apple popsal. Společnost vyškolila jeden model strojového učení, aby našla tváře v obrovském množství obrazů. Model byl ale příliš velký, a tak na výstupech první vyškolili menší verzi. Tento trik umožnil spuštění telefonu. Každá fotografie, kterou každý iPhone pořídí, je v malé části díky těmto milionům obrázků filtrovaných dvakrát prostřednictvím obrovského systému strojového učení.
ale nejde jen o to, že kamera ví, že je obličej a kde jsou oči. Kamery také nyní zachycují více snímků v okamžiku, kdy syntetizují nové. Night Sight, nová funkce pro Google Pixel, je nejlépe vysvětleným příkladem toho, jak to funguje. Google vyvinul nové techniky pro kombinování více podřadných (hlučných, tmavých) obrázků do jednoho nadřazeného (čistšího, jasnějšího) obrazu. Každá fotografie je opravdu směsicí hromady fotografií zachycených kolem centrální expozice. Ale pak, stejně jako u Apple, Google nasadí algoritmy strojového učení přes horní část těchto obrázků. Ten, který společnost veřejně popsala, pomáhá s vyvážením bílé-což pomáhá dodávat realistickou barvu na obrázku-při slabém osvětlení. The Verge také řekl, že „jeho strojové učení detekuje, jaké objekty jsou v rámečku, a kamera je dostatečně chytrá, aby věděla, jakou barvu mají mít.“Zvažte, jak se liší od normální fotografie. Fotoaparát Google nezachytí to, co je, ale co je statisticky pravděpodobné.
fotografování je stále více automatické. Je to jako komerční piloti létající letadla: Jsou v ručním ovládání pouze pro malé procento dané cesty. Naše telefon-počítač-kamery hladce, neviditelně rozmazávají rozdíly mezi věcmi, které může fotoaparát dělat, a věcmi, které může počítač dělat. Samozřejmě existují kontinuity s již existujícími technikami, ale pouze pokud vykreslíte pokrok digitální fotografie v nějakém logaritmickém měřítku.
fotografie s vysokým dynamickým rozsahem nebo HDR se stala populární v roce 2000 a dominovala časnému webu pro sdílení fotografií Flickr. Fotografové zachytili více (obvykle tři) snímků stejné scény při různých expozicích. Pak, naskládali obrázky na sebe a vzali informace o stínech z nejjasnější fotografie a informace o světlech z nejtmavší fotografie. Dejte je všechny dohromady a mohly by generovat krásnou surrealitu. V pravé ruce, HDR fotografii, mohla vytvořit scénu, která je mnohem více jako to, co naše oči vidí, než to, co většina fotoaparátů normálně vyrábět.
Naše oči, a to zejména za podmínek, variabilní jas, může kompenzovat dynamicky. Zkuste například vyfotit měsíc. Samotný měsíc je velmi jasný, a pokud se ho pokusíte vyfotografovat, musíte ho vystavit, jako by to bylo pravé poledne. Ale noc je temná, očividně, a tak získat obrázek měsíce s detaily, zbytek scény je v podstatě černý. Naše oči vidí měsíc i pozemskou krajinu bez problémů.
Google i Apple chtějí, aby byl proces HDR stejně automatický jako úpravy našich očí. Začlenili HDR do svých výchozích kamer a čerpali z řady obrázků (Google používá až 15). HDR se stalo jednoduše tím, jak jsou snímky pořízeny pro většinu lidí. Stejně jako u vyhlazování pokožky už nezáleží na tom, jestli to naše oči uvidí. Cílem některých nových produktů je překonat působivé vizuální schopnosti našich vlastních těl. „Cílem Night Sight je fotografovat scény tak tmavé, že je nemůžete jasně vidět na vlastní oči — téměř jako super-síla!“Google píše.
od 19. století byly kamery schopny zachytit obrazy při různých rychlostech, vlnových délkách a zvětšeních, které odhalují dříve skryté světy. Na současných změnách ve fotografování telefonů je fascinující to, že se jedná o odhalení toho, jak chceme vypadat, stejně jako o vyšetřování světa. Je to, jako bychom objevili sondu pro hledání a sdílení verzí našich tváří-nebo dokonce sami sebe—a je to tento proces, který nyní řídí chování nejinovativnějších a nejziskovějších společností na světě.
mezitím mohou společnosti a vlády s vaší tváří udělat něco jiného: vytvořit technologie rozpoznávání obličeje, které změní jakoukoli kameru na sledovací stroj. Google se zavázal, že nebude prodávat „všeobecné účely rozpoznávání obličeje“ produkt, dokud etické problémy s technologie byly vyřešeny, ale Amazon Rekognition je nyní k dispozici, jako je Microsoft Face API, nemluvě o Čínských internetových společností ještě více rozsáhlé úsilí.
globální ekonomika je napojena na vaši tvář. A je ochoten pohnout nebem a zemí, aby vám umožnil vidět to, co chcete vidět.