情報が尽きたらどうなるか

写真 情報が尽きたらどうなるか 2026年6月30日 ジム・グレイ 情報が尽きたらどうなるかについて9件のコメント 5〜7分 人工知能 この写真の私の弟は8歳です。1976年の夏の終わり、サウスベンドの家の前の庭にひざまずき、太陽を見つめています。彼のジーンズには膝に茶色のパッチがあります。彼の茶色のタンクトップは、首と腕の周りに茶色のパイピングが施されています。 これらのことを知っているのは、私がそこにいたからです。そして50年経っても、なぜか覚えています。 私はいくつかの白黒スキャンのAIカラー化を試していました。この技術が実際に何ができるのか興味がありました。私は覚えている色を伝えました。杉の屋根材は鈍い緑色でした。破風は白でした。彼のジーンズは、あの茶色のパッチが付いた青色でした。ChatGPTはそれらをすべて受け入れました。家の緑色は正確ではありませんが、近いです。 背景には隣人の車が写っていますが、それはぼんやりとしか覚えていません — ChatGPTがそれを淡い青色にしたのはうまくいきました。 それから弟の顔を見ました。ChatGPTは彼に眉毛を与えましたが、間違っていました。それはもう私の弟ではありません。それは偽物です。 白黒スキャンでは彼の眉毛は見えません。 私はそのネガを薬局のフィルムを使ったシンプルなカメラで撮影し、100ドルで買えるAmazonの「デジタイザー」でデジタル化しました。おそらく、ネガからすべての情報を引き出せなかったのでしょう。 その後、同じネガを、もっと優れたセットアップであるSilverFastを備えたEpson V300フラットベッドスキャナーでもスキャンしたことを思い出しました。それはより多くのディテールと豊かな階調をもたらしました。しかし、それでも弟の眉毛は現れませんでした。眉毛はもともとネガに存在しなかったのです。 AIはそれを知る方法がありませんでした。それは情報が欠けている顔を見て、そのギャップを埋めました。 私はまた、私が長い間作ったこの道路工事のプリントスキャンを、1920年代初頭にイリノイ州東部中央部で建設されていたものにカラー化するようにChatGPTに依頼しました。それは約3インチの小さなプリントでした。 私が使用したCanon CanoScan 9000Fスキャナーは非常に高性能ですが、そのようなプリントから得られる情報は限られています。 今回は切り札がありました — 2007年に放棄された道路として、これらのレンガの実際の写真を持っています。私はそれらをChatGPTと共有し、写真を参照としてカラー化するように依頼しました。 ChatGPTはレンガに関してはうまくいきました（しかし公平に言えば、その時点でもどのレンガがどの色だったかを推測する必要がありました）。レンガの下のタールは黒くなりました。 ChatGPTがイリノイ州東部の草は緑で、土は茶色だと推測するのは無理はありませんでした。 作業員たちは、少なくとも私がその時代の現代映画に基づいた、その時代に合った色合いの、色あせた青、灰色、茶色になりました。しかし、その日彼らの服が何色だったかを知る方法はありません。 それから看板に気づきました。ChatGPTはそれを情報に分解しようとしました。「USA Liberty Loan」と表示されています。しかし、元のスキャンを見ると、中央の行は「Lockerbie」のように読め、その上下の行は判読できません。 その時、私は色よりも情報について考えるようになりました。 これらの画像を処理しながら、私は持っているものを3つの山に分け続けました。 一部の情報は生き残り、知られており、説明できます — レンガはまだそこにあり、私はそれらを歩いて写真を撮ることができます。 一部の情報は合理的に推測できます — 1920年代の作業着の色は限られた範囲です。1970年代の車は淡い青色である可能性があり、合理的な推測は合理的な推測です。 一部の情報は単に失われているか、最初から存在しなかったものであり、AIが通常は追跡しない選択をするのはこの領域です。 私の弟の眉毛とあの看板の文字は、最後のカテゴリに属します — 少なくとも利用可能なソース素材に基づいています。 もし道路工事のネガがどこかに残っていれば、利用可能なすべてのピクセルを引き出すためにドラムスキャンできるかもしれません。そうすれば、看板が判読可能になるかもしれません。おそらく。 弟のネガをドラムスキャンしても、写真を作成したレンズとフィルムの非常に現実的な限界を考えると、彼の眉毛が魔法のように現れるとは確信できません。 私は戻って、ファイルに存在しない詳細を解決しないようにChatGPTに明示的に伝えました。それでも、はるかに少ない程度でしたが、それは行われました。破風のスラットが削除され、多くの詳細がシャープになりました。しかし、弟の顔はずっと良くなりました。それらを見ることなく眉毛を感じることができます。顔は真実に追従しました。 AIが眉毛を発明するまで、AIに眉毛を発明しないように伝える必要があるとは知りませんでした。 そこから、この技術がどのように機能するかを学び始めました。ギャップは解決されるべき問題であり、AIのデフォルトはその問題を解決することです。AIは、あなたがそれを止めない限り、それを放置しません。そして、たとえそうしても、それでも時々自分自身を助けることができません。 イライラするのを乗り越えた後、暗室に入って最初のシートで完璧なプリントを作った人は誰もいないことに気づきました。プリントを作り、それを hard に見て、気になる点に気づきました。光を多くしたり少なくしたりして再プリントします。空を焼きます。顔を避けます。もう一度試します。イテレーションがプロセスであり、それを回避する迂回路ではありませんでした。ここでそれについて書きました。 母が亡くなった後、手彩色された家族の写真が私のもとに届きました。熟練した人がそれを行いました。しかし、その芸術家は、私が知っている人々に対して、正確ではない選択をしました。髪は少し金すぎます。眉毛はわずかにアーチしすぎます。色付け師は、私がChatGPTに与えるのと同じ情報、つまり写真とクライアントが伝えたこと、に基づいて作業していました。芸術家は最善の推測をしました。いくつかはうまくいき、いくつかはうまくいきませんでした。 AIによる修復も同じように機能します。驚くことではありません。 私を驚かせたのは、このプロセスにおける人間の仕事はAIを監督することではないと気づいたことです。それは、確実性を明確に伝えることですが、不確実性を元に戻すことでもあります。知っているときは色を知っていること、はい、しかし知らないときは知らないことを知ること。 plausibly に埋めることができるギャップと、永久に残らなければならないギャップの違いを認識することです。 AIはピクセルを見ます。私はスキャンに含まれているものと含まれていないものを知っています。家の色を知っています。今日のあのレンガがどのように見えるかを知っています。弟の顔を、それが間違っているとわかるほどよく知っています。 最後のスキルが最も重要かもしれません。 私の写真をもっとあなたの受信トレイやリーダーに届けましょう！購読するにはここをクリックしてください。 いいね: いいね 読み込み中... 会話に参加しましょう！ 返信をキャンセル このサイトはAkismetを使用してスパムを減らしています。コメントデータの処理方法をご覧ください。 「情報が尽きたらどうなるか」への9件の応答 Khurt Williams 2026年6月30日 昨年AIトレーニングを行い、AWS認定を取得しました。そこで学んだことは、まさにあなたが発見したことです。それは考えているのではなく、統計的に可能性の高いピクセルを計算しているのです。AIにとってギャップはギャップではなく、答えを要求する問題です。「不確実性を元に戻す」というあなたの表現は的確です。暗室の比較は理にかなっています — イテレーションが実際の仕事であり、回避策ではないということです。 読み込み中... 返信 Jim Grey 2026年6月30日 はい。現在、AIはどんなギャップも許容できません。いつかできるようになるかもしれません。 読み込み中... 返信 Jeff Sun 2026年6月30日 私はコンピュータサイエンティストではありませんが、もしギャップを埋めるために何かを作り出すソフトウェアモデルを作成できるなら、ギャップを埋めるために何も作り出さないモデルを作成することも同様に可能だと信じなければなりません。もちろん、違いは、人間は、たとえその答えが事実に基づいているかどうかに関わらず、答えを伝えられ、信じたいと強く願っているということです。誰も「えー、本当によくわからない」マシンをたくさんのお金で作ることはないでしょう。 読み込み中... 返信 Jim Grey 2026年6月30日 AIはまだ初期段階です。そして私が求めたのは非常に具体的なユースケースです。週末にAIにネガからほこりや傷を取り除くように頼みましたが、それは行われたものの、被写体を大幅に再描画しました。まだ被写体として認識できますが、私が撮影したものと全く同じではありません。 読み込み中... 返信 J P 2026年6月30日 私たちはそれをAIと呼んでいますが、それは知的ではありません。それは私の過去のイライラする秘書たちのようなものです。彼らはあなたが言ったことを正確に実行しました。