L'intelligence artificielle supprimera 70% des emplois et mettra peut-être fin à la race humaine. Ce sont deux thèmes récurrents dans la couverture médiatique de l'intelligence artificielle.

C'est effrayant, mais l'IA a également un rôle important à jouer dans la cartographie de notre passé et de notre présent. Réunissez l'apprentissage automatique, des réseaux de neurones et une cuve remplie de données, faites-les vibrer et vous obtiendrez des résultats étonnants. Aujourd'hui, vous pouvez restaurer des photos, mais un jour, nous pourrons peut-être utiliser l'IA pour cartographier le passé en VR..

Nous examinons ici certaines des recherches actuelles sur l'IA qui explorent certaines utilisations prometteuses et beaucoup moins menaçantes de la technologie..

Restauration d'images

Des déchirures et des plis dans les images historiques? Des yeux égratignés sur une photo de votre ex d'il y a 10 ans? AI peut réparer tout ça.

Plusieurs projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique en cours de réalisation prennent une photo bruyante, déchirée ou floue et la reproduisent parfaitement à l’aide d’algorithmes de restauration qui en font bien plus qu’un éditeur de photo, un stylo-feutre et du Tipp-Ex..

Deep Image Prior, un réseau de neurones créé par une équipe de recherche de l'université d'Oxford, et la reconstruction de l'image de Nvidia, démontrés en avril de cette année, montrent comment l'IA peut restaurer numériquement une image partiellement effacée..

La méthode de reconstruction d’images d’apprentissage en profondeur de Nvidia se rapproche beaucoup de celle de l’original non déformé

Le processus de Nvidia consiste à former son IA en prenant des morceaux d’images dans les bibliothèques d’images ImageNet, Places2 et CelebA-HQ, qui sont d’énormes dépôts d’images contenant presque tous les types d’objets communs..

Tout comme vous pourriez apprendre à dessiner en esquissant des objets de la vie réelle, les algorithmes de reconstruction d'image sont affinés en redessinant des morceaux de données d'image manquantes dans ces photos, puis en vous référant à l'image originale "complète" pour voir à quel point la tentative était précise..

Devenir peintre

Ces algorithmes utilisent certaines des mêmes techniques en tant que restaurateur de peintures à l'huile. Nous parlons de 'in-painting'. C’est là que les fissures et autres dégradations d’une peinture se différencient des textures délibérées ou des coups de pinceau, puis sont comblées pour donner à l’image un aspect identique à celui de la mise en peinture..

Les restaurateurs utilisent des rayons X, qui révèlent les différentes couches de peinture, pour le faire manuellement. L'intelligence artificielle reproduit une partie de l'effet avec l'apprentissage automatique.

Ne laissons pas encore des robots avec des pinceaux sur les anciens maîtres, mais l'IA pourrait également être utilisée pour révéler à quoi ressemblait une peinture d'il y a des centaines d'années, sans qu'il soit nécessaire de dépenser des dizaines de milliers de dollars pour la restauration.

Regardez au-delà des feux d'artifice sur l'avant, c'est la reconnaissance de motif en arrière-plan qui rend l'IA de Nvidia fonctionner comme par magie

Pensez à un tableau célèbre. C'est probablement dans une galerie d'art sophistiquée derrière une feuille de verre. Peut-être que ce n'est même pas l'original présenté, car les conservateurs savent combien d'enfants idiots aux doigts maculés de poussière croustillante errent autour des lieux pendant les vacances scolaires.

Même les tableaux bien entretenus que vous voyez dans les célèbres galeries d'art sont affectés par l'âge. D'épaisses couches de vernis sur les peintures des années 1500 les auront atténuées au fil des ans. Van Gogh était trop cruel pour s'offrir des huiles décentes, et les rouges se retirent progressivement de nombre de ses œuvres, et les jaunes deviennent brun.

Cependant, qu'en est-il d'un vieux maître trouvé dans un sous-sol, ou d'un tableau si ancien, c'est plus une toile que de la peinture? Un mauvais travail de restauration peut transformer un vieux chef-d'œuvre en quelque chose qui ressemble à celui d'un écolier de 8 ans, tel que l'Ecce Homo, repeint dans l'oubli par un amateur de 81 ans. L'IA pourrait éviter cela.

Repérer les faux

Les grands noms de l'intelligence artificielle se sont raisonnablement abstenus de suggérer qu'ils pouvaient améliorer une peinture valant des millions. Cependant, l'intelligence artificielle est déjà utilisée pour s'assurer que nous ne vendons pas une fausse version de l'histoire de l'art.

En 2017, des chercheurs de l'Université Rutgers, dans le New Jersey, ont publié un document décrivant un logiciel pouvant être utilisé pour différencier un faux d'une peinture authentique. Il prétend faire le travail mieux que les professionnels.

Les dessins au trait de Pablo Picasso, Henry Matisse et Egon Schiele ont été analysés au niveau de la nage, générant ainsi une empreinte stylistique pour chaque artiste. Les auteurs disent que ça marche “avec une précision de 100% pour détecter les faux dans la plupart des contextes”.

C'est l'une des façons dont l'intelligence artificielle peut s'impliquer dans le monde de l'art sans laisser de robots retoucher des peintures sur des œuvres de dizaines de millions.

Travailler sur les dinosaures

En révélant la vérité, l'IA fait parfois éclater quelques bulles. Entre autres choses, il nous dit que le Tyrannosaurus Rex que nous connaissons dans Jurassic Park ressemble peu à ce que le dinosaure était en réalité..

Une théorie actuelle est que de tels gros dinosaures ont peut-être été plumés plutôt qu'éclaircis, et un modèle d'IA de l'université de Manchester suggère maintenant qu'un T-Rex ne pourrait pas non plus surpasser une jeep..

Hollywood nous ment tout le temps, mais découvrir qu'un Tyrannosaurus Rex ne pouvait pas vraiment ne pas pouvoir surpasser une jeep fait vraiment mal. Crédit: Université de Manchester

Les chercheurs ont cartographié la structure osseuse et musculaire du T-Rex, puis ont utilisé un apprentissage automatique pour voir à quelle vitesse cette créature pourrait se rendre d'un point A à un point B sans se briser aucun os..

Les résultats? C'était tellement gros et lourd qu'un T-Rex ne pouvait que marcher, pas courir. Sprint après des enfants et des scientifiques à la recherche d'un dîner mettrait simplement trop de stress sur son corps.

Cartographie des sites historiques Microsoft

Les caméras fournissent la texture et l'IA aide à la cartographie 3D de ce site Palmyra.

Iconem est une startup spécialisée dans le 'militantisme pour le patrimoine' - recréant des sites historiques menacés par la guerre ou simplement par le temps, en 3D, grâce à Microsoft AI. Il crée des récréations photo-réalistes de lieux tels que la forteresse d'Alamut en Iran et le cimetière royal d'El-Kurru au Soudan..

L'élément d'intelligence artificielle entre dans la manière dont les modèles 3D sont construits. Iconem utilise la photogrammétrie, permettant la modélisation 3D d'objets à l'aide de photos "à plat".

Son équipe a pris 50 000 photos de l'ancienne ville de Palmyre, qui avait été occupée par des combattants de l'État islamique en 2015. Elle utilisait des drones pour éviter les mines antipersonnel, enregistrant numériquement non seulement ce qui restait du site, mais aussi les dégâts causés par les occupants..

Isis est retourné à Palmyre après la cartographie du site par Iconem et, en 2017, la destruction d'une partie du théâtre romain sur le site. Il y a une immédiateté vitale au travail; Il est facile de penser que les sites historiques sont figés et qu'ils existent à perpétuité, mais les travaux d'Iconem montrent que ce n'est pas le cas..

Vous pouvez consulter certaines de ses vues 3D de Palmyra sur YouTube, dans le cadre d'une collaboration avec Google Arts & Culture. Si le travail d'Iconem n'est pas un bon contenu pour la réalité virtuelle, rien ne l'est.

Ramener le passé à la vie

VR et AI sont de meilleurs amis que vous ne le pensez. Le laboratoire Google DeepMind AI a mis au point un réseau de neurones capable de construire un environnement 3D à partir d'une seule image. Elle extrapole ou "imagine" la scène 3D en se basant sur la reconnaissance d'objets et de leurs formes les plus probables. Plus il doit travailler avec des images, plus fidèle reproduire l'environnement réel qu'il peut créer.

Dans sa démonstration, DeepMind AI crée un labyrinthe 3D à partir d’une poignée d’images plates. La partie IA est utilisée pour distinguer des plans rapprochés de plans lointains, ce que nous prenons naturellement pour acquis dans la reconnaissance de scènes..

DeepMind AI de Google peut tracer un labyrinthe plus rapide que vous

Cette technologie a un avenir qui fait rêver. Imaginez que vous puissiez recréer la maison dans laquelle vous avez grandi, en VR, à l'aide de photos d'un vieil album de photos. Ou briser le mariage de vos parents comme si vous voyagiez dans le temps.

Les chercheurs de DeepMind ont détaillé ce projet dans le numéro de juin 2018 de Science. La qualité visuelle du labyrinthe 3D créé par l'IA était à peu près équivalente à celle des images. C'est assez rugueux.

Imaginez être capable de recréer la maison dans laquelle vous avez grandi, ou de casser le mariage de vos parents comme si vous voyagiez dans le temps.

Cependant, il ne faut pas un grand saut pour imaginer comment il pourrait également être amélioré en utilisant l'IA. Revenons à l'idée de cartographier le jour du mariage de vos parents. Leurs visages sont vagues, ce n’est qu’une petite partie du scan d’une vieille tranche de film 35 mm. Mais il y a des centaines de photos d'eux dans le nuage, téléchargées au fil des ans, qui peuvent être utilisées pour améliorer le rendu, même si la plupart ont été prises des décennies plus tard..

Leur voiture de mariage est une Austin Healey, que l’IA reconnaît, la remplaçant par un rendu polygonal du même modèle. Les textures de pavés plats sont remplacées par des textures photoréalistes et l'IA reconnaît l'église en arrière-plan. Non seulement existe-t-il un réseau filaire Google du bâtiment, l'IA récupère également des milliers de photos téléchargées au même endroit pour cartographier les environs.

C'est la tempête parfaite de l'apprentissage automatique et du Big Data. Et hop, nous avons un holodeck pour vos souvenirs passés et à moitié oubliés. Sommes-nous déjà là? Bien sûr que non - mais cela en fait un rêve éveillé alimenté par la technologie.

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