قام باحثون في شركة أدوبي بتطوير خدمةً جديدةً لفحص الصور المعدّلة عن طريق استخدام الفوتوشوب، وتمَّ نشر تفاصيل الميزة الجديدة بشكلٍ كاملٍ.
وذكرت أنَّه من الصعب على الإنسان تمييز الصور المعدّلة، والأجزاء التي يتمُّ إضافتها حتى وإن كانت الصورةُ الأصليةُ موجودةً ومعروفةً؛ لأنَّ تأثير بعض الأدوات في برنامج فوتوشوب كالضبابية وتعديل الألوان والأبعاد قد تجعل التمييز بين الصور الأصلية والمعدّلة أمرًا بالغ الصعوبة، أمَّا اليوم وباستخدام الذكاء الصناعي فقد تمَّ تدريب الحواسيب على فهم وتمييز أدوات تعديل الصور، وبالتالي تمييز الصورة المعدّلة باستخدام فوتوشوب من الصور الأصلية.
فبين الصورة الأصلية والمعدّلة يمكن أن نجدَ فروقات عديدة كأجزاء جديدة وتباينات مختلفة، وباستخدام فوتوشوب وباحترافية عالية سيكونُ تمييز هذه الأشياء أمرًا مستحيلًا للبشر، وباستخدام الخدمة الجديدة سيمكننا تمييز هذه الأجزاء، وتحديد الأدوات التي تمَّ استخدامها لإجراء التعديل.
وتعتمدُ التقنيةُ الجديدةُ على مسارين للمعالجة تستخدم الذكاء الصناعي والتعلّم الذاتي لمطابقة الصور، يسمى المسار الأول RGB Stream، ويقومُ بتمييز أدوات التعديل والتلاعب بالصور وتمييز مستويات التباين المختلفة وإطارات الصور، ويسمى المسار الثاني Noise Stream، ويقوم بتمييز عناصر الصورة لتحديد الأجزاء المضافة أو الناقصة.
وتكمن فائدة هذه الميزة للتحقق من صحة الصورة المستخدمة في التصوير الصحفي، ومسابقات التصوير الفوتوغرافي للحفاظ على حقوق الملكية والنشر، والأدلة الجنائية التي تستخدمها أجهزة التحقيق لضمان عدم التلاعب بالصور.
وقال عالمُ الأبحاث البارز فلاد موراريو وزملاؤه من جامعة ميريلاند في بحثٍ عن الذكاء الصناعي المستخدم: “حتى مع التفتيش الدقيق يجدُ الإنسانُ صعوبةً في التعرّف على المناطق التي تمَّ التعديل عليها، ولا تكتفي طريقتنا باكتشاف التعديلات فقط، بل تميّز التقنيات المختلفة المستخدمة للتعديل”.
وأظهرت نتائج تقنيات التعلّم الآلي نتائجًا مذهلةً، ولكنّ جودة النتائج تعتمدُ على جودة البيانات التي يتمُّ العمل عليها، حيث يتمُّ تصنيف البيانات بعناية مسبقًا، وباستخدام عشرات الآلاف من الأمثلة على صور معدّلة معروفة، نجحَ الفريقُ في تدريب الحواسيب للتعرّف على التلاعب بالصورة.
