Google Mengambil 'Teknologi Silicon Valley' HBO dengan Kompresi Imej Berdasarkan A.I.

Google mungkin telah meletakkan asas untuk sistem pemampatan berasaskan komputer berasaskan pembelajaran yang dilihat di HBO Lembah Silikon. Pada hari Khamis, penyelidik Google menulis catatan blog yang merinci terobosan mereka, dan meringkaskan kertas penyertaannya, "Kompresi Imej Resolusi Penuh dengan Rangkaian Neural Berulang." Pemampatan imej hanyalah permulaan, walaupun: Google akan terus memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kelajuan penyemakan imbas, dan internet seperti yang kita tahu, untuk semua jenis fail.

In Lembah Silikon, Richard Hendricks merekabentuk sistem pemampatan yang belum pernah terjadi sebelumnya yang mengubah internet. Sistem yang dia panggil Pied Piper, mengubah fail menjadi featherweights, yang merevolusi pembahagian fail dan penyimpanan. Dalam pameran itu, ia merupakan terobosan yang diperlukan oleh internet, dan Hendricks menjadikannya besar (dengan cegukan yang banyak, sering kali berkat Erlich Bachman) kerana ciptaannya. Peranti tidak lagi perlu menyimpan fail, kerana versi kecil dan terkompresi boleh hidup di awan.

Dengan kaedah mampatan semasa, imej, kehilangan maklumat. Kelompok piksel merosot, yang boleh mengubah penangkapan yang menakjubkan, berfikir, berkualiti tinggi ke dalam gambar yang kurang menarik. Tetapi mampatan Google A.I. mengekalkan resolusi penuh. "Setakat yang kita tahu, ini adalah seni bina rangkaian neural pertama yang dapat mengatasi JPEG pada pemampatan imej," tulis para penyelidik. Rangkaian saraf tunggal menerjemahkan imej menjadi kod, tetapi begitu hampir sempurna, dan rangkaian saraf yang lain deciphers kod untuk meludahkan pembinaan semula yang sempurna dari imej asal.

Jaring neural peringkat pertama mengambil beberapa pas melalui gambar, setiap kali mempelajari lebih lanjut mengenai cara terbaik untuk mengecilkannya. Lulus pertama mendapat hampir dengan apa yang kita harapkan dari pemampatan hari ini, tetapi setiap lulus seterusnya membersihkan sebarang kesalahan dan mengoptimumkan pengekodan imej. "Walaupun codec yang sering digunakan hari ini berfungsi dengan baik, kerja kami menunjukkan bahawa menggunakan rangkaian saraf untuk memampatkan imej menghasilkan skema pemampatan dengan kualiti yang lebih tinggi dan saiz fail yang lebih kecil," tulis Google.

Google, yang mana boleh dikatakan agak mantap, tidak perlu menghadapi sekatan jalan yang sama yang terus membahayakan kesilapan Pied Piper yang fiksyen. Tetapi Google perlu membuat sistem pemampatan mesin pembelajaran untuk audio dan video, terutama jika mereka berharap untuk menarik perhatian Hendricks. Tidak kira, dia akan membiarkannya diketahui bahawa Pied Piper lebih unggul. Walau bagaimanapun, orang-orang kita di dunia nyata perlu dipenuhi dengan versi Google. Lembah Silikon Pencipta pasti akan terus bersaing dengan Lembah Silicon yang sebenar, menonjolkan teknologi terkini dan meramalkan apa yang akan datang.