تجديد الصور

ويُعد التعلم الآلي أداة مميزة لتجديد الصور ومقاطع الفيديو القديمة، لدرجة أنه يمكن حتى إعادة التماثيل القديمة إلى الحياة، وتحويل تماثيل أباطرة الرومان الذين ماتوا منذ فترة طويلة إلى وجوه واقعية يمكنك تخيلها وأنت تمشي في الشارع.

وأنهى فوشارت تصويره الأولي لأول 54 إمبراطورًا في شهر تموز/ يوليو، لكنه أصدر هذا الأسبوع صورًا محدثة وملصقات جديدة للبيع.

وقال فوشارت: "إنه صنع 300 ملصق في الأصل في دفعته الأولى، على أمل بيعها في غضون عام، لكنه باعها في غضون ثلاثة أسابيع".

وانتشر عمله على نطاق واسع منذ ذلك الحين، ويقول المصمم: "كنت أعرف أنَّ التاريخ الروماني مثير للاهتمام وهناك جمهور لهذا التاريخ، لكن لا يزال من المفاجئ سرعة حصول هذا الأمر بالنسبة لي".

واستخدام فوشارت مجموعة من البرامج والمصادر المختلفة لإعادة تلوين الصور والتماثيل، وتمثل الأداة الرئيسة برنامج يسمى (ArtBreeder)، الذي يستخدم طريقة التعلم الآلي المعروفة باسم (GAN) للتعامل مع الصور الشخصية والمناظر الطبيعية.

وفي حال كنت تتصفح موقع (ArtBreeder)، فيمكنك رؤية مجموعة من الوجوه بأنماط مختلفة، يمكن تعديل كل منها باستخدام مفاتيح، مثل شاشة إيجاد شخصيات ألعاب الفيديو.

وقام فوشارت بتغذية صور (ArtBreeder) للأباطرة الذين جمعهم من التماثيل والعملات المعدنية واللوحات، ثم عدل الصور يدويًا بناءً على الأوصاف التاريخية، وأعادها إلى (GAN).

 

بمساعدة فوتوشوب

ويقول: "أعمل بمساعدة فوتوشوب، وأرفع الصور إلى (ArtBreeder)، وأعدلها، ومن ثم أعيدها إلى فوتوشوب، ثم أعيد صياغتها. وقد أدى ذلك إلى الحصول على أفضل جودة للصور التي تبدو مقنعة في حد ذاتها".

ويستغرق تصميم كل صورة يومًا، ويقول المصمم: "إنه قام أحيانًا بإدخال صور عالية الدقة للمشاهير في (GAN) لزيادة الواقعيَّة".

ويقول فوشارت: "إنه لم يكن مهتمًا بالتاريخ الروماني قبل بدء هذا المشروع، لكن التنقيب في حياة الأباطرة من أجل رسم صورهم قد غير رأيه".

وحاز عمله على إشادة من الأكاديميين لمنحه الأباطرة عمقًا جديدًا وواقعيًا، ويقول فوشارت: "إنه يتحدث مع مجموعة من أساتذة التاريخ وطلاب الدكتوراه الذين قدموا له إرشادات حول شخصيات معينة".

ويضيف "اختيار لون البشرة هو أحد المجالات التي يوجد بها الكثير من الخلاف، لا سيما مع الأباطرة، مثل (سيبتيموس سيفيروس)، الذي يُعتقد أنه كان له أسلافٌ فينيقيون أو ربما من السكان الأصليون لشمال أفريقيا".

 

"DogFight"

وعلى صعيد منفصل أظهر الذكاء الإصطناعي أداءً مذهلاً في خوض ما يعرف بالقتال الجوي "DogFight"، وذلك حينما دخل في منافسة تجريبية مع طيار محترف من القوات الجويّة الأميركية ثمّ تغلّب عليه.

وذكرت التقارير أنّ "الوكالة الأميركية لبحوث الدفاع المتقدمة (داربا)، نفذت الأسبوع الفائت تجربة نهائية من القتال الجوي، إذ سعت للتأكد مما إذا كانت الأنظمة الذاتية قادرة على إلحاق الهزيمة بالطائرة المقاتلة للعدو، وقد جرى هذا الأمر من خلال محاكاة آلية للقتال الجوي "DogFight".

ويقول الخبراء إنَّ "هذه التجربة تعدُّ سابقة في سجل الوكالة الأميركية، خصوصاً أنَّ النتائج الجيّدة والمشجعة تسمح مستقبلاً بتسيير طائرات مقاتلة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بمعنى أنّ الأمر قد يكون قابلاً للتحقق على أرض الواقع".

وفاز نظام الذكاء الإصطناعي، على طيار محترف يتمتع بخبرة عالية في قيادة مقاتلة "f16"، وقد واصل التقدّم في 5 جولات كاملة. وأشار الخبراء إلى أنَّ تغلب الذكاء الاصطناعي في مرحلة المحاكاة ليس سوى مرحلة أولى، في مشروع إعداد برنامج قيادة ذاتي بالكامل على متن مقاتلات "f16".

وفي وقت سابق، كان برنامج ذكاء اصطناعي قد تغلب على بطل العالم في لعبة الشطرنج لسنة 1997، غاري كاسباروف، وهو ما كشف عن أن الحاسوب قد يكون أكثر مهارة من الإنسان في هذا المجال.

 

سيناريوهات الحرب

وفي حالة الطيران، اعتمدت تجربة محاكاة القتال الجوي على سيناريوهات من الحرب العالمية الثانية، أي حينما كانت الطائرة قادرة على تصويب الأسلحة من المنطقة الأمامية فقط من أجل الهجوم على العدو. لكن القتال الجوي الحديث صار أكثر تعقيدا، بحسب خبراء، لا سيما عند استخدام الصواريخ، لأن هذا الأمر يجري بشكل منفصل.

ومع هذا، فقد أبدى المقدّم في القوات الجوية الأميركية والمشرف على المشروع دان جافورسيك تحفظه على النجاح الذي تحقق، مشيراً إلى أنه "حذر إزاء ما تظهره تجربة المحاكاة من تفوق للذكاء الاصطناعي على الطيار الإنسان، رغم أهمية فوز الذكاء الاصطناعي في كافة جولات التجربة".