Kunstig intelligens har etter hvert fått svært mange bruksområder, og nå har vi fått et nytt eksempel på teknologiens allsidighet som kan få store konsekvenser for fremtiden.
Nettstedet Kotaku (via Engadget) rapporterer at forskere nå har benyttet kunstig intelligens til å gi det særdeles populære dataspillet Grand Theft Auto V en kraftig visuell overhaling – til fotorealistisk nivå.
La ut demonstrasjonsvideo
Arbeidet fant sted ved Cornell University og beskrives i et detaljert forskningsdokument. Forskerne la ut en video som demonstrerer eksperimentet, og den videoen kan du se nederst i artikkelen.
Forskerne benyttet seg av en teknikk som innebærer å kombinere konvensjonell generering av bilder med maskinlæring. Teknikken gir ifølge forskerne selv vesentlig bedre resultater enn tidligere, tilsvarende forsøk på å bruke kunstig intelligens til å løfte datagenererte bilder til fotorealistisk nivå.
Den nye løsningen skal blant annet gi langt mindre visuell støy og skal i tillegg kunne kjøres med såkalt interaktiv ytelse, som betyr at den kan benyttes i spill og lignende applikasjoner – noe tidligere løsninger ikke skal ha klart å oppnå.
Brukte ekte bylandskaper
Det ble benyttet et stort datasett bestående av ekte fotografier av bylandskaper hentet fra Cityscapes-datasettet, de ble analysert og brukt til å trene opp et nettverk.
Ved å reprodusere karakteristiske aspekter ved bildene i datasettet og kombinere dette med den visuelle strukturen og geometrien spillet selv genererer, klarte man å gi spillet et overbevisende, fotorealistisk preg.
Ifølge forskerne har tidligere forsøk produsert mye støy – artefakter – på grunn av store forskjeller mellom datasettene som brukes til å mate nettverket og bildene som genereres av spillet. Forskerne løste dette ved å bruke datasett hvor de ulike delene av bildet bedre matcher bilder som lages av spillet.
De tekniske detaljene er vesentlig mer komplisert og redegjøres for i detalj i selve forskningsdokumentet.
IKT-Norge vil ha eget fond på 75 millioner årlig til kunstig intelligens
