kun tunnettu youtubettaja Lewis Hilsenteger (alias ”Unbox Therapy”) testasi tänä syksynä uutta iPhone-mallia, XS: ää, hän huomasi jotain: hänen ihonsa oli erityisen sileä laitteen edessä olevassa selfie-kamerassa, varsinkin vanhempiin iPhone-malleihin verrattuna. Hilsenteger vertasi sitä eräänlaiseen digitaaliseen meikkiin. ”En näytä tuolta”, hän sanoi ilmiötä esittelevällä videolla. ”Sepä outoa. näytän meikkivoiteelta.””
hänkään ei ole ainoa, joka on huomannut vaikutuksen, vaikka Apple ei ole myöntänyt tekevänsä mitään toisin kuin aiemmin. Puhuen pitkäaikainen iPhonen käyttäjä ja amatööri valokuvaaja, mielestäni on kiistatonta, että Portrait mode—markiisi tekniikka uusin painos suosituimmista puhelimista maailmassa—on saanut hehkui. Viikkojen ajan otettuani kuvia laitteella tajusin, että kamera oli ylittänyt valokuvan ja fauxtografin välisen kynnyksen. En niinkään ”ottanut kuvia”, vaan puhelin syntetisoi niitä.
kyseessä ei ole täysin uusi ilmiö: jokainen Digikamera käyttää algoritmeja muuttaakseen sensoriinsa osuvat valon eri aallonpituudet oikeaksi kuvaksi. Ihmiset ovat aina hakeneet hyvää valoa. Älypuhelinten aikakaudella Sovellukset Snapchatista Faceappiin Beauty Plussaan ovat tarjoutuneet päivittämään kasvosi. Muissa puhelimissa on virhe-poistaa ”kauneustila” voit kytkeä päälle tai pois, liian. IPhone XS: n ihoa silottavan vaikutuksen tekee se, että se on yksinkertaisesti kameran oletusarvo. Ota selfie, niin saat sen.
kuvat eivät ole väärennöksiä. Mutta ne eivät myöskään ole kuvia, kuten ne ymmärrettiin päivinä ennen kuin otit valokuvia tietokoneella.
tämä on muuttunut: kamerat tietävät liikaa. Kaikki kamerat tallentavat tietoa maailmasta-aiemmin se tallennettiin fotonien kanssa vuorovaikutuksessa olevien kemikaalien avulla, ja määritelmän mukaan valokuva oli yksi, lyhyt tai pitkä, sensorin valolle altistuminen. Nyt, konepellin alla, puhelinkamerat vetävät tietoa useista kuvatuloista yhdeksi kuvaulokseksi, sekä piirtävät neuroverkkoihin, jotka on koulutettu ymmärtämään kohtauksia, joihin niitä osoitetaan. Tietokone syntetisoi lopullisen kuvan käyttämällä tätä muuta tietoa ja yksilöllistä valotusta yhä automaattisemmin ja näkymättömämmin.
More Stories
panokset voivat olla kovat: tekoälyn avulla videoita on helppo syntetisoida uusiksi, fiktiivisiksi, usein ”deepfakesiksi” kutsutuiksi.”Pian elämme maailmassa, jossa silmämme pettävät meitä rutiininomaisesti”, kirjoitti kollegani Franklin Foer. ”Toisin sanoen Emme ole kovin kaukana todellisuuden romahduksesta.”Deepfakes on yksi tapa sulattaa todellisuutta; toinen on muuttaa yksinkertainen puhelimen valokuva kunnollisesta approksimaatiosta, jonka näemme silmillämme, joksikin paljon erilaiseksi. Se on kaikkialla ja alhainen lämpötila, mutta yhtä tehokas. Ja todennäköisesti paljon tärkeämpi teknologiayritysten tulevaisuuden kannalta.
teoksessa How to See the World mediatutkija Nicholas Mirzoeff kutsuu valokuvausta ”tavaksi nähdä maailma koneiden mahdollistamana.”Kyse ei ole vain koneiden käytöstä, vaan ”verkkoyhteiskunnasta”, jossa ne tuottavat kuvia. Ja Mirzoeff, ei ole parempaa esimerkkiä ”uudesta verkostoituneesta, urbaanista globaalista nuorisokulttuurista” kuin selfie.
puhelinvalmistajat ja sovellusvalmistajat näyttävät olevan yhtä mieltä siitä, että Selfiet ajavat heidän liiketoimintaekosysteemejään. He ovat omistaneet valtavat resurssit kasvokuvien ottamiseen. Apple on kirjaimellisesti luonut uusia silikonisiruja voidakseen, kuten yhtiö lupaa, harkita kasvojasi ” jo ennen kuvauksia.”Ensin on kasvojentunnistus. Sitten puhelin korjaa kasvojen ”maamerkit” tietääkseen, missä silmät ja suu ja muut ominaisuudet ovat. Lopuksi kasvot ja muu etualalla on syvyyskartoitettu, jotta kasvot voivat pulpahtaa esiin taustalta. Kaikki nämä tiedot ovat sovelluskehittäjien saatavilla, mikä on yksi syy kasvojen manipulointiin tarkoitettujen sovellusten yleistymiseen, kuten muki Life, Joka ottaa yksittäisiä kuvia ja muuttaa ne käskystä lähes realistisiksi valevideoiksi.
kaikki tämä työ, joka oli uskomattoman vaikeaa vuosikymmen sitten ja mahdollista vain pilvipalvelimilla aivan äskettäin, toimii nyt aivan puhelimessa, kuten Apple on kuvannut. Yritys koulutti yhden koneoppimismallin, jonka avulla kasvot löytyivät valtavasta määrästä kuvapaloja. Malli oli kuitenkin liian suuri, joten he kouluttivat pienemmän version ensimmäisen lähdöistä. Temppu mahdollisti sen ajamisen puhelimella. Jokainen kuva, jonka jokainen iPhone ottaa, on osittain kiitos näille miljoonille kuville, jotka on suodatettu kahteen kertaan valtavan koneoppimisjärjestelmän läpi.
mutta ei se ole vain sitä, että kamera tietää, että on kasvot ja missä silmät ovat. Kamerat myös tallentavat nyt useita kuvia hetkessä syntetisoidakseen uusia. Night Sight, uusi ominaisuus Google Pixel, on parhaiten selitetty esimerkki siitä, miten tämä toimii. Google kehitti uusia tekniikoita useiden huonompien (äänekkäiden, tummien) kuvien yhdistämiseksi yhdeksi paremmaksi (puhtaammaksi, kirkkaammaksi) kuvaksi. Mikä tahansa kuva on oikeastaan sekoitus kokonaisuudesta kuvia, jotka on napattu keskusvalotuksen ympäriltä. Mutta sitten, kuten Applen tapauksessa, Google ottaa käyttöön koneoppimisen algoritmeja näiden kuvien päälle. Se, jota yhtiö on julkisesti kuvannut, auttaa valkoisen tasapainottamisessa—mikä auttaa tuomaan realistista väriä kuvaan-hämärässä valossa. Se kertoi myös The Vergelle, että ” sen koneoppiminen havaitsee, mitä esineitä kehyksessä on, ja kamera on tarpeeksi älykäs tietääkseen, minkä värisiä niissä oletetaan olevan.”Mieti, miten erilainen se on normaalista valokuvasta. Googlen kamera ei kuvaa sitä, mikä on, mutta mikä tilastollisesti on todennäköistä.
kuvien ottamisesta on tullut yhä automaattisempaa. Kuin liikennelentäjät lentäisivät lentokoneilla.: Ne ovat manuaaliohjauksessa vain pienen osan matkasta. Puhelin-tietokone-kameramme sumentavat saumattomasti ja näkymättömästi erot kameran ja tietokoneen välillä. On olemassa jatkumoja, joissa on olemassa jo olemassa olevia tekniikoita, tietenkin, mutta vain, jos kuvaat digitaalisen valokuvauksen edistymistä jonkinlaisella logaritmisella asteikolla.
High-dynamic range eli HDR-valokuvaus tuli suosituksi 2000-luvulla dominoiden varhaista kuvanjakosivusto Flickr: ää. Valokuvaajat ikuistivat useita (yleensä kolme) kuvia samasta kohtauksesta eri valotuksilla. Sitten he pinosivat kuvat päällekkäin ja ottivat tiedot varjoista kirkkaimmasta kuvasta ja tiedot kohokohdista synkimmästä kuvasta. Jos ne kaikki yhdistetään, ne voivat luoda kaunista surrealiteettia. Oikeissa käsissä HDR-kuva voisi luoda kohtauksen, joka on paljon enemmän kuin mitä silmämme näkevät kuin mitä useimmat kamerat normaalisti tuottavat.
silmämme, erityisesti olosuhteissa vaihteleva kirkkaus, voi kompensoida dynaamisesti. Kokeile ottaa kuva esimerkiksi kuusta. Kuu itsessään on hyvin kirkas, ja jos siitä yrittää ottaa kuvan, se pitää paljastaa kuin keskipäivällä. Mutta yö on pimeä, ilmeisesti, ja niin saada kuvan Kuu yksityiskohtaisesti, loput kohtaus on pohjimmiltaan musta. Silmämme voivat nähdä sekä kuun että maallisen maiseman ilman ongelmia.
Google ja Apple haluavat molemmat tehdä HDR-prosessista yhtä automaattisen kuin silmiemme säädöt. He ovat sisällyttäneet HDR: n oletuskameroihinsa, jotka piirtävät kuvapurkauksesta (Google käyttää jopa 15). HDR: stä on tullut useimmille yksinkertaisesti se, miten kuvat otetaan. Kuten ihon silottamisessa, sillä ei ole enää väliä, näkisivätkö silmämme sen. Joidenkin uusien tuotteiden tavoitteena on ylittää oman kehon vaikuttavat visuaaliset kyvyt. ”Yöhavainnon tavoitteena on tehdä kuvista niin pimeitä, ettei niitä näe selvästi omin silmin — melkein kuin supervoima!”Google kirjoittaa.
1800-luvulta lähtien kameroilla on pystytty tallentamaan kuvia eri nopeuksilla, aallonpituuksilla ja suurennuksilla, jotka paljastavat aiemmin kätkettyjä maailmoja. Kiehtovaa puhelinkuvauksen nykyisissä muutoksissa on se, että ne kertovat yhtä paljon siitä, miltä haluamme näyttää, kuin ne ovat maailman tutkimuksia. Aivan kuin olisimme löytäneet luotaimen kasvojemme—tai jopa itsemme—löytämiseen ja jakamiseen, ja tämä prosessi ohjaa nyt maailman innovatiivisimpien ja kannattavimpien yritysten käyttäytymistä.
samaan aikaan yritykset ja hallitukset voivat tehdä kasvoillasi jotain muuta: luoda kasvojentunnistusteknologioita, jotka muuttavat minkä tahansa kameran valvontakoneeksi. Google on luvannut olla myymättä ”yleiskäyttöistä kasvojentunnistustuotetta” ennen kuin teknologiaan liittyvät eettiset kysymykset on ratkaistu, mutta Amazon Rekognition on nyt saatavilla, kuten Microsoftin Face API, puhumattakaan kiinalaisten internet-yhtiöiden entistä laajemmista ponnisteluista.
maailmantalous on viritetty vasten kasvoja. Ja se on valmis liikuttamaan taivasta ja maata, jotta voit nähdä, mitä haluat nähdä.