Cosa ha fatto Apple per andare così tanto avanti?

Gli indizi sono tutti nel suo post sul suo blog e qui è il succo: “la più grande innovazione non è nemmeno a livello hardware”, sta succedendo al livello di fotografia computazionale. “La differenza, è il modo in cui AI interagisce con l’hardware”.

Gli effetti in questione sono un Bokeh Simulato, lo sfondo sfocato classico delle foto dei soggetti in primo piano.

Il punto cruciale della discussione si conclude proprio con la conclusione che, man mano che le intelligenze artificiali migliorano, esse simulano sempre meglio i risultati delle DSLR, ed Apple sta usando l’apprendimento macchina, il che significa che i risultati continuano a migliorare nel tempo.

Apple capisce che per la maggioranza dei consumatori, e anche i consumatori informati come Gundotra, il risultato è più importante del processo; se è stato raggiunto con hardware o software non è un problema per la maggior parte delle persone.

Sempre più spesso i miglioramenti nella tecnologia fotografica stanno arrivando sotto forma di aggiornamenti software, non hardware.

L’iPhone 7 dispone anche di un processore di segnali immagine progettato da Apple, che viene utilizzato per rilevare volti e corpi, regolare l’esposizione, correggere il bilanciamento del bianco, acquisire gamutature di largo colore e ridurre il rumore.

Questo tipo di hardware, abbinato ad un software che impara nel tempo, è il tipo di innovazione che può fare una grande differenza per un appassionato come Gundotra.

È importante ricordare che gli smartphone sono tra i più comuni dispositivi di acquisizione di immagini. L’apprendimento automatico sta già creando la percezione che Apple stia vincendo questa gara.
L’applicazione Apple’s Photos utilizza anni di apprendimento macchina per identificare e ordinare oggetti e scene. Questo rende più facile per gli utenti cercare e categorizzare le loro immagini.

Il prossimo passo sarebbe quello di implementare la stessa tecnologia nell’applicazione iPhone Camera in modo che possa essere utilizzata in tempo reale per regolare l’esposizione, il bilanciamento del bianco e le impostazioni HDR.

La fotocamera sarebbe in grado di “imparare” come scattare meglio e modificare una serie di scatti.

Più scatti che vengono fatti, più intelligente il software diventerà.
Se questo segna l’avvento della fotocamera intelligente, quali tipi di funzioni ci aspettiamo? Beh, ora è comune per le telecamere consumer a disporre di funzionalità come il riconoscimento del viso. Una telecamera intelligente non solo avrebbe imparato a riconoscere più accuratamente i volti di età e etnie diverse – lo farebbe senza dover essere informato.

Potrebbe anche imparare a identificare gli animali domestici. Capire dove il cielo e la terra siano in uno scatto di un paesaggio. Per identificare e esporre correttamente scene innevate. Capire quando sta accadendo un evento sportivo. Per aiutarti a scattare un tramonto. Per ottimizzare le foto di oggetti quali fuochi d’artificio, fogliame, documenti, automobili e altro ancora.

Se una smart camera è sarà in grado di identificare queste scene, persone e oggetti, potrebbe potenzialmente modificare le impostazioni in tempo reale, senza che l’utente scelga alcuna impostazione.
In un certo senso l’era della smart camera è già iniziata; l’apprendimento automatico è già presente, guardate l’iPhone X.

Tuttavia, è probabile che siamo al confine con un momento storico in cui l’AI e l’apprendimento automatico diventano così prevalenti e sofisticati che le telecamere (incluse le applicazioni di fotocamera in dispositivi intelligenti) iniziano a essere etichettati come telecamere intelligenti.

Forse è questo che Vic Gundotra intendeva quando ha detto: “se ti interessa veramente la fotografia, tu hai un iPhone“.

E tu cosa ne pensi? L’AI farà fare ai fotografi la fine che Tesla ha riservato ai tassisti?