Całość obróbki jest efektem działania sztucznej inteligencji, zupełnie bez udziału człowieka. Hui Fang, członek zespołu pracującego nad sztuczną inteligencją, twierdzi, że program użył uczenia maszynowego, by wyczulić sieć neuronową w taki sposób, aby, spośród tysięcy zdjęć StreetView z terenu Kalifornii, wyselekcjonować te, które przedstawiają najbardziej majestatyczne widoki. Następnie narzędzie na podstawie analizy profesjonalnych zdjęć o podobnej tematyce poprawiało ujęcia ze StreetView.
Do całego procesu uczenia maszynowego inżynierowie zaangażowali dwa, niezależnie działające algorytmy SI. Pierwszy był edytorem zdjęcia, który dokonywał poprawek. Drugi oceniał fotografie, porównując je z profesjonalnymi. W efekcie powstał układ, uczący się czym jest dobra i zła fotografia.
Efekt jest interesujący. Poprawione zdjęcia StreetView – Google pokazało grupie profesjonalnych fotografów. Eksperci dostali je razem z normalnymi, dobrymi zdjęciami i zostali poproszeni o ocenę. Na każde pięć zdjęć dopracowanych przez sztuczną inteligencję, dwa były przez fotografów podejrzewane o profesjonalne autorstwo.
To doskonały przykład, że algorytm może nauczyć się działań znacznie bardziej zaawansowanych niż proste, zerojedynkowe operacje. | CHIP
