कलाकार-प्रेरित एआई सिस्टम गुमनामी को बनाए रखने के लिए चेहरों को रंग देता है

यदि आप जानना चाहते हैं कि कोई व्यक्ति कैसा महसूस करता है, तो भरोसा करने के लिए केवल कुछ संकेत हैं। आप उनके चेहरे के भावों का अध्ययन कर सकते हैं, वे जो कहते हैं उसकी विषयवस्तु पर विचार कर सकते हैं और उनकी आवाज़ के स्वर को समायोजित कर सकते हैं। लेकिन यह संवेदनशील विषयों को कवर करने वाले वीडियो पत्रकारों और वृत्तचित्र फिल्म निर्माताओं के लिए एक चुनौती पैदा कर सकता है, क्योंकि किसी स्रोत को अज्ञात करने का सबसे आसान तरीका उन चीज़ों को साफ़ करना है जो उनके चेहरे को पिक्सेलेट करके या उनके स्वरूप को विकृत करके उन्हें संबंधित बनाती हैं। आवाज़। उनकी कहानी वही रहती है लेकिन पात्र स्वयं कच्चे दिख सकते हैं।

साइमन फ़्रेज़र विश्वविद्यालय के कंप्यूटर-आधारित संज्ञानात्मक वैज्ञानिक स्टीव डिपाओला का मानना ​​है कि एक बेहतर तरीका है। उनका मानना ​​है कि गुमनामी सुंदर भी हो सकती है और उन लोगों के भावनात्मक पहलुओं के प्रति सच्ची भी हो सकती है जिनकी पहचान वह छुपा रही है।

इस उद्देश्य से, डिपाओला और उनके सहयोगियों ने एक विकसित किया है

ए.आई.-जनित गुमनामी प्रणाली वह किसी व्यक्ति की उपस्थिति की फिर से कल्पना करने के लिए पिकासो और वान गाग जैसे उस्तादों से प्रेरणा लेकर वीडियो फ्रेम पर "पेंट" करता है। लक्ष्य बाहरी समानता को कम करना है लेकिन किसी विषय के आंतरिक चरित्र के प्रति निष्ठा बनाए रखना है, जिससे उनके चेहरे के भाव और मुखर विभक्तियाँ चमक सकें। यदि पत्रकारों द्वारा तैनात किया जाता है, तो सिस्टम अधिक अंतरंग और भरोसेमंद कहानियों का समर्थन कर सकता है, खासकर आभासी वास्तविकता में, जहां सहानुभूति की शक्ति विशेष रूप से मजबूत साबित हुई है।

डिपाओला के लिए यह परियोजना एआई बनाने के एक तरीके के रूप में शुरू हुई। वह प्रणाली जो स्वयं कला का निर्माण करने में सक्षम थी। कई एल्गोरिदम के बाद, उन्होंने और उनकी टीम ने अपने प्रयासों को एक बेहतरीन कला पेंटिंग पर केंद्रित किया, और फिर, अधिक विशेष रूप से, एक ऐसी पेंटिंग पर जो चित्रों को चित्रित कर सकती थी। लेकिन Google समाचार और नाइट फाउंडेशन से एक छोटे से अनुदान के बाद, डिपाओला - एसएफयू में एक सांस्कृतिक मानवविज्ञानी केट हेनेसी के साथ, और ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय के पत्रकारिता स्कूल के टेलर ओवेन ने गुमनामी प्रदान करने की दिशा में अपने सिस्टम को फिर से तैयार किया पत्रकार.

धुरी उपयुक्त थी. पत्रकारिता में वीआर के उदय के साथ, गुमनाम स्रोतों का प्रतिनिधित्व करने के लिए अधिक सूक्ष्म और प्रभावी तरीकों की आवश्यकता महत्वपूर्ण है। जब सताए गए व्यक्ति के चेहरे को पिक्सेलित किया जाता है और उनकी आवाज़ को कुछ सप्तक द्वारा विकृत कर दिया जाता है, तो प्रत्यक्ष वृत्तांत सुनना वैसा नहीं होता है।

डिपाओला के लिए, ललित कला चित्रण ने सही मार्गदर्शन प्रदान किया। मास्टर चित्रकार अपने विषय को केवल बाहर से चित्रित नहीं करते हैं। वे एक आंतरिक सार को भी पकड़ते हैं। दशकों के अध्ययन और अभ्यास और पीढ़ियों से चली आ रही तकनीकों से, महान चित्र कलाकार ब्रश स्ट्रोक और मिश्रित रंगों की श्रृंखला के माध्यम से किसी विषय के व्यक्तित्व को दिखा सकते हैं। डिपाओला का लक्ष्य ए.आई. सिखाना था। सतह की परत को देखने और यह प्रकट करने के लिए कि लोग अंदर क्या महसूस कर रहे हैं।

डिपाओला ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "आप अपनी आंखों, भौंहों और चेहरे की गतिविधियों से बहुत कुछ बता देते हैं।" "यहां तक ​​​​कि जिस तरह से आप अपना सिर झटका देते हैं और नीचे देखते हैं - उसमें से बहुत कुछ पिक्सेलेशन तकनीक में खो गया था।"

परिणामी प्रणाली सुंदरता और जानवर दोनों है, जो एक वीडियो को अज्ञात करने के लिए पांच लिनक्स कंप्यूटरों और पांच चरणों वाली प्रक्रिया पर निर्भर करती है।

आरंभ करने के लिए, सिस्टम किसी विषय के चेहरे की विशेषताओं की पहचान करता है, मानक चेहरे की पहचान प्रणालियों की तरह आंखों, मुंह और नाक के चारों ओर बिंदु लगाता है। इसके बाद उपयोगकर्ता सुविधाओं में हेरफेर करने के लिए एक टूल का उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, विषय का माथा ऊपर उठाना, उसकी आंखें चौड़ी करना और उसके कान नीचे करना। परिवर्तन कितने महत्वपूर्ण हैं, इसके आधार पर, यह विषय पहले से ही अज्ञात लग सकता है।

“ए.आई. से पहले।” चित्रकार पेंटिंग करना भी शुरू कर देता है, चरण एक और दो सितार छवि के स्वरूप को बदलने में मदद करते हैं,'' डिपाओला कहते हैं।

तीसरे चरण में, ए.आई. चेहरे को ज्यामितीय समतलों में काटता है। डिपाओला इसे "पिकासो या क्यूबिस्ट दृष्टिकोण" कहते हैं।

और चरण चार और पांच में - प्रभाववादी और वान गाग जैसे चरण - एआई स्याहीदार धार रेखाएं और ब्रश स्ट्रोक जोड़ता है।

सिस्टम के लिए डिपाओला के दृष्टिकोण में, एक पत्रकार, निर्माता, या यहां तक ​​कि स्वयं विषय भी मंच के साथ बातचीत कर सकता है और समायोजित कर सकता है कि अंतिम उत्पाद कितना अपवर्तित है। इसके बाद सिस्टम इस गुमनामी को वीडियो के प्रत्येक व्यक्तिगत फ्रेम पर लागू करता है।

शोधकर्ताओं ने यह जांचने के लिए बड़े पैमाने पर अध्ययन नहीं किया है कि उनका सिस्टम किसी स्रोत को कितनी अच्छी तरह छुपाता है, लेकिन पूर्व-अध्ययन में उन्होंने पाया गया कि विषय गुमनामी के स्तर से संतुष्ट थे और इसमें चित्रित वीडियो देखने के दौरान प्रतिभागी अधिक व्यस्त थे शैली। और इस प्रणाली में वाशिंगटन पोस्ट और फ्रंटलाइन जैसे प्रमुख समाचार आउटलेट्स की रुचि बढ़ी, जब शोधकर्ताओं ने जुलाई में एक सम्मेलन में काम प्रस्तुत किया।

लेकिन स्रोतों को अज्ञात करना केवल शुरुआत हो सकती है। डिपाओला एसएफयू में अपने ग्रीष्मकालीन समूह में काम करते हुए एक डिजिटल क्यूपिड बनने में रुचि रखते हैं स्कूल ऑफ इंटरएक्टिव आर्ट्स एंड टेक्नोलॉजी यह जांच करेगा कि सिस्टम को डेटिंग के लिए कैसे अनुकूलित किया जा सकता है दुनिया।

वह कहते हैं, ''डेटिंग साइटें वीडियो का अधिक उपयोग कर रही हैं।'' “बहुत सारे डेटा हैं जो दिखाते हैं कि व्यक्ति कैसा दिखता है इसके आधार पर निर्णय बहुत जल्दी किए जाते हैं, जो कई बार बहुत बुरा होता है। क्या हम वास्तव में इस प्रक्रिया को परिष्कृत कर सकते हैं ताकि आप यह देख सकें कि कोई व्यक्ति कैसा है, न कि केवल वह कैसा दिखता है? फ़ुटेज को अज्ञात करके, आकर्षण वह पहली चीज़ नहीं है जिसके बारे में आप सोचते हैं। क्या आप वास्तव में अपने बारे में ऐसे वीडियो बना सकते हैं जो आपके आंतरिक के बारे में अधिक और बाहरी के बारे में कम हों?”

यह, निश्चित रूप से, एक दूर की कौड़ी विचार है - और एक अधिकांश डेटिंग ऐप उपयोगकर्ता संभवतः सावधानी के साथ संपर्क करेंगे। लेकिन डिपाओला की महत्वाकांक्षा सम्मोहक है, और सिर्फ एक दशक पहले बहुत कम लोगों ने ए.आई. द्वारा की गई प्रगति की कल्पना की होगी। कलाकार की। कौन कह सकता है कि एल्गोरिदम किसी दिन मैचमेकर की भूमिका भी नहीं निभा सकता?

सुधार: इस लेख के पिछले संस्करण में स्टीव डिपाओला का अंतिम नाम गलत लिखा गया था।

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