Računalniki prevzemajo fotografsko štafeto
V tokratnih preizkusih lahko berete o dveh fotoaparatih podjetja Fujifilm, enemu, ki se po ceni primerja s cenejšimi (novimi) avtomobili, in drugemu, ki je cenejši od dražjih pametnih telefonov. Prvi je namenjen tistim, ki imajo zelo posebne želje po res najboljši možni kakovosti tipala, toda takih uporabnikov je, vsaj po mojem občutku, vedno manj.
Aparat je med preizkusom pritegnil oko kolega, profesionalnega fotografa, ki ga je resda gledal poželjivo, a se je dalo med vrsticami prebrati, da so danes bistveno pomembnejša digitalna orodja, ki sodijo k fotografskemu poklicu. V resnici ga je bolj kot dragi fotoaparat motila Googlova odločitev, da na strani z zadetki umakne neposredno povezavo za prenos najdene fotografije.
Prosim? Da, ob pomoči Googla je namreč velikokrat poiskal fotografijo v obliki PNG s prozornim ozadjem in koristnim elementom, ki ga je potreboval pri fotomontaži. Denimo, da so to nevihtni oblaki – te uvozimo kot dodatno plast v Photoshop, jo dodamo čez fotografijo Ljubljane (ob, recimo, značilnem sivem vremenu), po nekaj malega igranja imamo povsem solidno fotografijo Ljubljane tik pred nevihto. Verjetnost, da bo to fotografijo kdaj kdo gledal pri polni ločljivosti, je skoraj nična, tako je pravzaprav vseeno, ali smo fotografijo naredili s prej omenjenim Fujijevim aparatom za sedem tisoč evrov ali pa s kakšnim malo boljšim telefonom in – Googlom.
Če so se fotografi nekoč ukvarjali s kemijo in razvijali fotografije v temnicah, se bodo v prihodnje morda učili programiranja.
Take digitalne obdelave so sicer uveljavljene že leta. Poznam nekoga, ki se je (kot študent) želel spoznati z zahtevnejšo digitalno fotografijo, a si je, ker ni imel denarja za boljši fotoaparat (DSLR), enostavno spiratiziral Photoshop in »fotografiral« tam. In to ravno po zgoraj opisanem postopku – poiščeš nekaj dovolj generičnih fotografij in jih v programu združiš oziroma sestaviš v nekaj novega.
Naslednji korak pa bo povsem samodejna obdelava ob pomoči umetne inteligence oziroma algoritmov globokega učenja (deep learning). Nekaj tega lahko že danes vidimo v mali množici aplikacij, ki si jih lahko namestimo v telefone. V izbor dvajsetih aplikacij za iOS sem ta mesec dodal tudi fotografski FaceApp, ki me je presenetil s solidno obdelavo obraza. Naredimo namreč selfie, aplikacija pa ob pomoči omenjenih algoritmov ustvari presenetljivo prepričljiv nasmešek, drugačno pričesko itd.
Kaj točno uporablja v ozadju, ne vem, a v praksi so te stvari danes enostavno dosegljive – recimo s programsko knjižnico Google TensorFlow, ki je na voljo pod odprtokodno licenco Apache 2.0. Zanj najdemo veliko izobraževanj, vsa koda je dosegljiva na spletišču GitHub (skupaj z različnimi zgledi rabe). Nenazadnje knjižnico uporabljajo tudi interno pri Googlu, za aplikacije strojnega učenja.
Če so se fotografi nekoč ukvarjali s kemijo in razvijali fotografije v temnicah, se bodo v prihodnje morda učili programiranja. Photoshop je pravzaprav nekje na sredini med tema dvema skrajnostma. Tehnični del, o katerem govorimo, ko preizkušamo fotoaparate, pa je že danes vedno manj pomemben. V prihodnje se lahko zgodi, da bo povsem izginil.
Ko bodo tipala ponujala dovolj vhodnih informacij, da bo lahko računalniški algoritem na podlagi nenehnih izkušenj in izboljšav dopolnil, kar bo manjkalo (podrobnosti, barvne prehode, premalo zamegljeno ozadje), bo pravzaprav vseeno, kakšen aparat imamo. In kako ga uporabljamo.
