Start av AI Auto-Captioning-bilder
Under 2015 startade banbrytande AI-forskning formuleringen av maskininlärningsalgoritmer som underlättade automatisk textning av bilder. Genom att urskilja objekt i en bild genererade dessa algoritmer naturliga språkbeskrivningar, vilket introducerade en epok av bild-till-text-strategier. Men år 2021 hade dessa AI-funktioner utökats och vänts om från bild-till-text till text-till-bild, vilket förändrade AI-kreativiteten och produktiviteten till det bättre.
Utforskningar av AI-potentialer
En grupp forskare vågade undersöka denna revolutionerande väg genom att undersöka deras AI-modell med aldrig stött på-före uppmaningar. Till exempel frågade de om modellen kunde producera en grön skolbuss när hela dess tidigare databas endast innehöll gula skolbussar. Till deras förvåning kom modellen inte till kort. Det utvecklades till att skapa bilder som elefanter som glider genom blå himmel eller en vintage ögonblicksbild av en katt från den medföljande texten. Oavsett om bilderna inte var exakt skarpa var potentialen klart betydande.
Text-till-bild: Den nuvarande verkligheten
Övergången till nutiden, och framtiden för detta koncept presenterar en imponerande verklighet som är svår att formulera. Denna sfär har bevittnat en enorm tillväxt på så kort tid, vilket har lämnat många individer häpna och kanske lite förvirrade. De kan nu föreslå textuppmaningar som en Dali-målning eller ett korallrev, och apparaten kommer att skapa en AI-renderad bild på motsvarande sätt.
AI Machine Learning: vägledande principer
Detta blev genomförbart genom noggrann omkalibrering och kontinuerliga uppdateringar av AI-inlärningsalgoritmer som involverade detektorer som bara maskiner kan förstå. Principerna som styr detta AI-inlärning kan sammanfattas så här:
- Skapande av AI-modeller som kan identifiera olika attribut som gulhet, rundhet och glans hos föremål.
- Differentiering mellan objekt som bananer och fotbollar genom identifierade egenskaper.
- Bestämma ett tredimensionellt utrymme av objekt och förstå essensen av varje.
Movement Towards Accessibility and Photorealism
Dessutom har utvecklare nyligen börjat använda förutbildade modeller som de kan använda, för att konstruera text-till-bild-generatorer som är tillgängliga för användning online, utan kostnad. När de fortsätter att mixtra med dessa modeller, konceptualiserar de unika sätt att få AI att generera bilder, och utforskar potentialen för att avancera denna teknik till nästan fotorealistiska nivåer.
Problematik: fördomar och juridiska problem
Trots löftet om denna teknik, uppstår vissa kritiska farhågor. Dessa inkluderar:
- AI-modellers benägenhet att anta fördomar som finns i internetdata som används för lärande.
- Möjligheten att vidmakthålla sociala stereotyper på grund av underrepresentation av specifika kulturer eller förvrängda representationer av vissa begrepp.
- Upphovsrättsfrågor som härrör från det osäkra ägandet av AI- genererade bilder, vilket innebär en juridisk utmaning att övervinna.
Framtid: skärningspunkten mellan AI och fantasi
Ändå, i en värld av obeveklig förändring, utrustar denna teknik samhället med verktyg för att skapa och uttrycka på sätt som aldrig tidigare förutsetts, och överbryggar avgrunden mellan idéer och bilder. Den förebådar en framtid som drivs av mänsklig fantasi och drivs av artificiell intelligens. Det är osäkert vilka framsteg de kommande sju åren kan ge.
