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次に購入する携帯電話のカメラがどれほど優れているか気になる場合 (そして、現在所有している携帯電話はおそらくすでに非常に優れているでしょう)、メーカーが人工知能について何と言っているかに注意を払うのが賢明です。誇大宣伝や自慢を超えて、テクノロジーのおかげで過去 2 年間で写真は驚くべき進歩を遂げており、その進歩が鈍化すると考える理由はありません。

間違いなく、革新すべきことがまだたくさんあります。しかし、写真における最近の最も目覚ましい進歩は、カメラ自体のセンサーやレンズではなく、ソフトウェア レベルで起こっています。その主な理由は、人工知能によってカメラが「見ている」ものをよりよく理解できるようになったからです。

ますます賢くなるカメラ

Google フォトは、2015 年にアプリがリリースされたとき、人工知能と写真の組み合わせがいかに強力であるかを明確に示しました。それ以前、検索エンジンは何年もの間、機械学習を使用して Google+ 上の画像を分類していましたが、そのフォトのリリースにより、このアプリには、ほとんどのユーザーにとって想像もできなかった消費者向けの AI 機能が含まれていました。タグ付けされていない数千枚の写真が含まれるユーザーの整理されていないライブラリは、一夜にして検索可能な巨大なデータベースに変換されました。

突然 Google があなたの猫の見た目を認識した

Google は、2013 年に DNNresearch を買収した際のこれまでの成果を基に、人間によってラベル付けされたデータでトレーニングされたディープ ニューラル ネットワークを構築しました。これは教師あり学習と呼ばれます。このプロセスには、何百万もの画像に基づいて人工知能をトレーニングし、ピクセル レベルで視覚的な手がかりを見つけてカテゴリを識別できるようにすることが含まれます。アルゴリズムには、パンダを正しく識別するために使用されるパターンが含まれているため、時間の経過とともに、たとえばパンダの認識がますます向上します。

何が起こるかというと、カメラは黒い毛と白い毛が相互にどのような関係にある傾向があるのか​​、そしてそれが例えば牛の毛とどう違うのかを学習します。さらにトレーニングを進めると、「動物」や「朝食」などのより抽象的な用語を検索することが可能になります。これらの用語は一般的な視覚的指標を持たないかもしれませんが、人間にとってはすぐに明らかであり、人工知能も「学習」しているため認識します。 。

アルゴリズムを教える

このようなアルゴリズムをトレーニングするには多大な時間と処理能力が必要ですが、データセンターが一旦実行してしまえば、低電力のモバイル デバイスでもそれほど問題なく実行できます。面倒な作業はすでに完了しているため、写真がクラウドにアップロードされると、Google はそのモデルを使用して電話ライブラリ全体を分析し、タグ付けできるようになります。 Google フォトの発売から約 1 年後、Apple も同様の内容を発表しました。

AIと画質向上

人工知能は、私たちの写真コレクションを整理して分類する機能だけを備えているわけではありません。また、写真の撮影方法や処理方法にも革命をもたらし、携帯電話で撮影する画像の品質を劇的に向上させています。以下では、AI が私たちの写真体験を向上させている最も注目すべき方法のいくつかを見ていきます。

照明と色: 現在のスマートフォンの多くは、人工知能を使用して画像の照明と色を改善しています。たとえば、暗い環境では、AI アルゴリズムが画像の露出を調整して、写真が鮮明で鮮明になるようにします。同様に、AI は色を調整して、より鮮やかでリアルに見えるようにすることもできます。このプロセスはリアルタイムで行われるため、最終的な写真がどのようになるかを撮影前に確認できます。

ノイズリダクション: 人工知能は写真のノイズを軽減することもできます。このノイズは、特に暗い場所で画像内に小さな点や粒子として現れることがよくあります。 AI アルゴリズムはこのノイズを特定して除去できるため、より鮮明でクリーンな画像が得られます。

顔とシーンの検出: 写真における人工知能の最もよく知られた機能の 1 つは、顔とシーンを検出する機能です。 AI は顔を識別することで、顔が明るく、焦点が合っているかどうかを確認できます。シーンを検出するときに、環境に合わせてカメラの設定を調整できます。たとえば、夕日の写真を撮ろうとしていることを検出すると、色がより豊かになり、シーンの詳細がより鮮明になるように設定を自動的に調整します。

撮影後の画像処理: 写真が撮影された後でも、人工知能は画像を改善するために作業を続けることができます。一部のスマートフォンでは、AI アルゴリズムを使用してキャプチャ後に画像を処理し、照明やコントラストなどの側面を調整して可能な限り最高の画像を生成します。

ご覧のとおり、人工知能は写真を整理するだけではありません。画像の撮影方法と処理方法を積極的に変革しており、ポケットに収まるデバイスでこれまで不可能だった品質の写真を撮影できるようになりました。この意味で、人工知能は写真の芸術と科学を変えつつあると言えます。

他のスマートフォンメーカーのカメラにおける人工知能の競争

モバイル写真の改善における人工知能の役割は、Google と Apple に限ったものではありません。サムスン、ファーウェイ、ワンプラスなどのスマートフォン業界の他の大手企業も、カメラの性能を向上させるために人工知能技術を積極的に導入しています。

たとえば、サムスンはハイエンドデバイスに「シーン最適化」を導入しました。この機能は、人工知能を使用して、撮影されているオブジェクトやシーンに基づいてカメラ設定を認識し、最適化します。さらに、サムスンはディープラーニングを使用して、「Bright Night」テクノロジーにより、低照度条件で撮影された画像の品質を向上させています。

ファーウェイは、 P シリーズの携帯電話で人工知能を使用してスマートフォンの写真撮影に革命を起こし、風景、ポートレート、被写体などの撮影シーンを識別し、それに合わせてカメラ設定を自動的に調整します。さらに、ファーウェイは AI を使用してビデオにリアルタイム画像安定化機能を実装しました。

OnePlus は、Samsung や Huawei ほど有名ではありませんが、カメラに人工知能を見事に活用しています。 AIを利用して暗い場所で撮影した写真の鮮明度を高め、ノイズを低減する「ナイトモード」などの機能を導入した。

これらのスマートフォン メーカーはそれぞれ、カメラに人工知能を実装するために若干異なるアプローチを採用しています。しかし、それらはすべて、ユーザーのモバイル写真体験を向上させるという同じ目標を共有しています。そして、デバイスが新しくなるたびに、これらの AI 機能はさらに洗練され、強力になります。