谷歌人工智能学习让低像素画面变清晰

我们知道近两年技术成为下一个风口，众多知名技术企业竞相争抢的高地，目前谷歌的人工智能学习技术就让AlphaGo在围棋领域大放异彩，据国外科技类网站arstechnica2月7日报道，现在谷歌又开发出了新的软件，能够依靠人工智能学习技术将模糊照片变的清晰。

从给出的示例图片来看，谷歌这个软件能够从原图的基础上创造像素，将原本只有88像素大小的图片还原出令人惊叹的细节。我们知道人工智能即使再强大也是不能够创造出原图没有的细节来的，那么人工智能技术到底是如何将照片变得清晰的呢？

据报道，要实现这一效果，需要两个神经网络的共同作用，第一个阶段涉及到 条件作用网络 (Conditioning Netork)，系统将会搜索其他类似经过压缩的高分辨率图片，寻找图案、颜色的相似关系。

第二个阶段被称之为 优先网络 (Prior Netork)，这一阶段将会利用高分辨率图片的细节，对于模糊图片的部分进行像素填充。

据悉，两个神经网络阶段诞生的图片，将进一步被整合成为一张图片，其中就包含有合理添加的细节，从而实现最大限度的高分辨率还原。

谷歌这项技术在现实世界里的测试相当成功，在一项测试中，当人类观察者被要求看一张真实的名人高分辨率照片与电脑还原照片时，10%的人感到疑惑难辨，而对于卧室的照片更是有高达28%的人类观察者被计算机图片所迷惑。

值得注意的是，计算机超分辨率图像并不是真实的原始图像，额外添加出来的细节在图像处理领域里术语被称作 幻象 ，只是计算机的 猜测 ，换句话说系统认为新图片的清晰度足以 欺骗 人类的眼睛，虽然并非百分之百还原真实，在一些诸如寻找犯罪嫌疑人等领域还是能起到不小的辅助作用。