Google contrató fotógrafos profesionales para ayudar a entrenar su cámara de IA

¿Cómo obtuvo Google Clips, su cámara con inteligencia artificial , para aprender a tomar automáticamente las mejores fotos de los usuarios y sus familias? Bueno, como explica la compañía en una nueva publicación de blog , sus ingenieros recurrieron a los profesionales: contrataron a “un documentalista, un fotoperiodista y un fotógrafo de bellas artes” para producir datos visuales para entrenar la red neuronal que alimenta la cámara.

La publicación del blog explica este proceso con un poco más de detalle, pero es básicamente lo que esperarías de este tipo de IA. Para que el software reconozca lo que hace una buena foto o una mala, debe ser alimentado con muchos ejemplos. Los programadores pensaban no solo en marcadores obvios (por ej., Es una foto mala si hay borrosidad o si algo está cubriendo el objetivo) sino también en criterios más abstractos, como “tiempo”: entrena clips con la regla, “No vayas también” de largo sin capturar algo “.

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Dos ejemplos de snaps malos que se usaron para entrenar los Clips de Google.

Imagen: Google

Al enseñarle a Clips cómo reconocer buenas fotos y hacer que la interfaz de usuario sea lo más intuitiva posible, Google dijo que estaba practicando lo que llama “diseño centrado en el ser humano”, es decir, tratar de hacer que los productos AI funcionen para los usuarios sin crear estrés adicional. La cámara Clips aún no está en venta general, pero esperamos probar el dispositivo para ver si cumple con estos ambiciosos objetivos.

Lo que también es notable, es que Google admite en la publicación del blog que la formación de programas de IA como estos puede ser un proceso impreciso, y que no importa cuántos datos le proporciones a un dispositivo como Clips, nunca sabrá exactamente qué fotos valoras. la mayoría Puede ser capaz de reconocer una imagen bien enmarcada, enfocada y bien iluminada, pero ¿cómo sabrá que la toma borrosa de su hijo montando su bicicleta sin estabilizadores por primera vez tampoco tiene precio?

“En el contexto de la subjetividad y la personalización, la perfección simplemente no es posible, y realmente ni siquiera debería ser un objetivo”, escriben los autores de la publicación del blog. “A diferencia del desarrollo de software tradicional, los sistemas ML nunca estarán ‘libres de errores’ porque la predicción es una ciencia innatamente difusa”.