Digitální májá: Jak žijeme v počítači stvořené iluzi | Kapitola 5
Seznam kapitol
Indický pojem májá označuje iluzi, do které člověk upadá a která mu zastírá pravou podstatu věcí. Počítače nám dnes realitu nahrazují – a to nemluvím o sociálních bublinách anebo hrách, ale o tom, že nám digitálně dopočítávají obraz i zvuk. Doslova vidíme a posloucháme to, co není!
Jde o formu doplňování informace podle kontextu. Do jisté míry přitom musíte mít představu, co to vlastně doplňujete a jaké to má limity. Tak například když máte černobílý film z První světové války, můžete vzít informace o tom, jaké barvy měly uniformy, stroje, zbraně – a pokud dokážete v obraze identifikovat postavy a sledovat je mezi jednotlivými rámečky, můžete je dovybarvit, protože v obraze už máte informaci o jasu každého bodu. A tím vám vznikne barevný film z První světové, což je něco, co ve své době neexistovalo. A takto vznikl například Jacksonův film „They Shall Not Grow Old“!
Můžete říct: Nevymýšlíme si novou informaci. Tím, že remasterujeme filmy, odstraňujeme škrábance a „cigarette burns“, nepřidáváme informaci. Jenomže my ji přidáváme, domýšlíme si něco, co v původním materiálu není. A umíme doplnit nejen to, co pravděpodobně bylo v poškozené části snímku, my dokonce umíme dopočítávat celé snímky a zvyšovat tak filmovou frekvenci! (Mimochodem Cigarette Burns se jmenuje excelentní Carpenterova filmová povídka o sběrateli vzácných filmů z hororového cyklu Masters of Horror.)
Nejen to, my tyhle kousky děláme pořád. Máte 4K televizi, na které sledujete FullHD obsah? Anebo se dokonce chystáte na 8K televizi, kterou budete trýznit svou sbírkou klasických DVD ve 480P? Interpolace je něco, co vás napadne okamžitě, ale dnešní upscaling je mnohem rafinovanější, často založený na analýze scény, kdy systém dostane nějaké další informace – zda se dívá na květiny, kožich, lidské tváře... Zatím se při rekonstrukcích starých filmů pracuje obvykle tak, že člověk stroji pomáhá, což není zrovna jednoduché.
Moderní televize to ale dělají automaticky, umí rozeznat popředí, pozadí, typ scény – a algoritmicky umí doplňovat informaci nejen zpracováním snímku po snímku. Některé algoritmy umí extrahovat informaci i v temporální dimenzi, tedy z předchozích a následujících snímků obrazu. A to je zajímavý myšlenkový krok, protože i když ve snímku samotném informace chybí, stroj si ji vezme z předchozích anebo z následujících.
S tím, jak se nám zlepšuje AI rozeznávající obraz, nám stále roste kvalita. V okamžiku, kdy AI rozezná herce v popředí, auto za nimi a za ním město a les, může pracovat ve zvyšování detailu po vrstvách. Navíc ví, že popředí je důležitější než pozadí, takže inteligentní analýzou scény ušetří čas, protože zaostřuje to, na co se lidé budou pravděpodobně dívat.
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
