โปรแกรม Adobe Photoshop เริ่มต้นจำหน่ายในปี 1990
นับเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการสร้างสรรค์ผลงาน
และภาพจาก Photoshop ได้ส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้ง
และอย่างกว้างขวางอย่างมากกับวัฒนธรรมในการมองดูภาพ

แต่ผลกระทบที่ Photoshop และเครื่องมือสร้างสรรค์อื่น ๆ ของ Adobe ที่ได้สร้างขึ้นมา
ความสำคัญของเทคโนโลยี คือ  ความไว้วางใจในสิ่งที่คนมองเห็น
ยิ่งทวีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นพอ ๆ กับการแก้ไขภาพที่เป็นไปอย่างแพร่หลาย
ภาพปลอมและเนื้อหาปลอมเป็นปัญหาร้ายแรงและกลายเป็นเรื่องเร่งด่วนมากขึ้น

Adobe จึงได้ร่วมมือกับ UC Berkeley ในการค้นหาวิธีการ
ที่มีประโยชน์และมีความรับผิดชอบในการนำเทคโนโลยีใหม่มาสู่ชีวิตคนเรา
ด้วยการทดลองและสำรวจอย่างต่อเนื่องโดยใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
เพื่อเพิ่มความไว้วางใจและอำนาจในการใช้สื่อดิจิทัลของมนุษย์

ด้วยแนวความคิดที่เห็นและเป็นอยู่ในปัจจุบัน
Richard Zhang และ Oliver Wang นักวิจัยของ Adobe
พร้อมด้วย Sheng-Yu Wang, Dr. Andrew Owens
และศาสตราจารย์ Alexei A. Efros จาก UC Berkeley
ได้ร่วมกันพัฒนาวิธีการตรวจจับการแก้ไขภาพที่สร้างขึ้นมาใหม่
ด้วยการใช้คุณสมบัติ Face Aware Liquify ของ Photoshop (ในลิงค์มีภาพตัวอย่าง)
ที่ได้รับการสนับสนุนโดยโปรแกรม DARPA MediFor

นี่คือ ก้าวแรกและก้าวสำคัญของการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด
ระหว่าง Adobe Research กับ UC Berkeley
เพื่อเป็นก้าวต่อไปของการพิสูจน์ภาพทางนิติวิทยาศาสตร์
ให้กลายเป็นศาสตร์สากลที่เปิดเผยและวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของภาพดิจิทัล
ว่ามีการต่อเติมตกแต่งให้เปลี่ยนจากภาพต้นฉบับหรือไม่อย่างใด

การวิจัยแนวใหม่นี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายาม
ที่ทาง Adobe ได้ทำงานอย่างหวังผลสำเร็จมากขึ้น
ในการใช้โปรแกรม Adobe ตรวจจับการปรับแต่งภาพวิดีโอ เสียงและเอกสาร
เพิ่มเติมจากงานวิจัยเดิมของ Adobe ในอดีต
ที่มุ่งเน้นไปที่การตรวจจับการบิดเบือนภาพ การโคลนนิ่ง และการลบออก
ในขณะที่ความพยายามครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่ฟีเจอร์ Face Aware Liquify ใน Photoshop
เพราะเป็นที่ยอมนิยมในการปรับคุณสมบัติของใบหน้า
บรรดาผลกระทบต่าง ๆ กับคุณสมบัติของภาพนั้น
เป็นเรื่องที่ละเอียดอ่อนและสลับซับซ้อนมากพอสมควร
จึงนำมาใช้เป็นกรณีตัวอย่างในการทดสอบครั้งนี้
และเป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างยิ่งกับการตรวจจับใบหน้าคน
ที่มีการเปลี่ยนแปลงภาพแบบหยาบ ๆ และภาพแบบละเอียดอ่อน

---

กรอบงานวิจัยครั้งนี้เพื่อตอบคำถามพื้นฐาน 3 ข้อ

1.  คุณสามารถสร้างเครื่องมือที่สามารถระบุใบหน้า
ที่ถูกตกแต่งแก้ไขได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่ามนุษย์หรือไม่

2. เครื่องมือนี้สามารถถอดรหัสการเปลี่ยนแปลงเฉพาะที่เกิดขึ้นกับภาพได้หรือไม่

3. คุณสามารถยกเลิกการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น  เพื่อดูภาพต้นฉบับได้หรือไม่

จากการฝึกอบรม Convolutional Neural Network (CNN)
ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของโครงการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึก
ทำให้สามารถจดจำภาพใบหน้าที่เปลี่ยนแปลงได้
ทีมนักวิจัยได้สร้างชุดฝึกอบรมด้วยภาพจำนวนมากมาย
โดยการใช้โปรแกรม Photoshop ที่ใช้ Face Aware Liquify
กับภาพนับพัน ๆ ภาพที่คัดลอกมาจากอินเทอร์เน็ต
โดยจะมีการสุ่มใช้ภาพจำนวนหนึ่งเพื่อนำมาฝึกอบรม/ทดสอบ

ทั้งยังว่าจ้างศิลปินมืออาชีพให้ทำการแก้ไขภาพ
ด้วยการเพิ่มองค์ประกอบต่าง ๆ จากความคิดสร้างสรรค์
ขยายขอบเขตของการดัดแปลงภาพ
และเทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้สำหรับภาพชุดทดสอบ
นอกเหนือจากภาพที่สร้างขึ้นด้วยการสังเคราะห์จาก AI
เพื่อนำมาเปรียบเทียบกับภาพต้นฉบับที่มีก่อนทำการแก้ไข

“ เราเริ่มต้นด้วยการแสดงคู่ภาพ (ต้นฉบับกับภาพที่เปลี่ยนแปลง)
เพื่อให้คนรู้ว่าใบหน้าคนหนึ่งคนใดที่เปลี่ยนไป
สำหรับวิธีการนี้ที่จะเป็นประโยชน์อย่างมาก
เพราะ AI สามารถทำงานได้ดีกว่าสายตามนุษย์
ในการระบุใบหน้าที่ถูกแก้ไขแล้ว ” Oliver Wang ให้สัมภาษณ์

ดวงตามนุษย์สามารถตัดสินใบหน้าที่ถูกเปลี่ยนแปลงได้เพียง 53%
ซึ่งทำได้ด้อยกว่าเครื่องมือเครือข่ายประสาทเทียม AI ที่ได้ผลลัพธ์สูงถึง 99%

เครื่องมือนี้ยังระบุพื้นที่ที่เปลี่ยนแปลง
และวิธีการเฉพาะบนใบหน้าที่มีลักษณะแปรปรวน
ทั้งผลการทดลองให้เครื่องมือเปลี่ยนภาพกลับไปเป็นเหมือนต้นฉบับ
AI สามารถคำนวณสถานะดั้งเดิมด้วยผลลัพธ์ออกมา
ได้สร้างความประทับใจอย่างแรง  แม้กระทั่งนักวิจัยก็ต้องยอมรับ

“ แรกเริ่มดูเหมือนว่าเป็นไปไม่ได้เลย เพราะใบหน้าของคนเรา 
มีรูปแบบเรขาคณิตที่มีความเป็นไปได้มากมายนัก
แต่ในกรณีดังกล่าว AI ได้ผ่านการฝึกฝนและเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
สามารถตรวจวัดและดูการผสมผสานของข้อมูลภาพ
จากระดับต่ำ ๆ ก่อน ค่อย ๆ เพิ่มเป็นระดับภาพที่มีการตกแต่ง/แปรปรวน
จนไปสู่การชี้นำในระดับสูงขึ้น  เช่น เค้าโครงใบหน้าควรจะเป็นอย่างไร "
ศาสตราจารย์ Alexei A. Efros จาก UC Berkeley  กล่าว

“ ความคิดเกี่ยวกับปุ่มวิเศษ
เลิกทำงานเพื่อเปลี่ยนกลับไปสู่สถานะภาพเดิม
ในตอนนี้ ยังอยู่ไกลจากความเป็นจริง
แต่เราอาศัยอยู่ในโลกที่ทุกวันนี้
มันยากที่จะเชื่อใจข้อมูลดิจิตอลที่เราบริโภค
และผมหวังว่าจะได้ร่วมงานวิจัยในด้านนี้อีกต่อไป ”
Richard Zhang กล่าว

ภารกิจข้างหน้าของ Adobe  ที่รออยู่
คือ การให้บริการผู้สร้างภาพและเคารพต่อผู้บริโภค
มุ่งมั่นที่จะปลดปล่อยจินตนาการของลูกค้า
ด้วยการมอบเครื่องมือที่ช่วยให้นำความคิด/สิ่งที่ดีสู่ชีวิต
ขณะเดียวกันก็ปกป้อง/ป้องกันการปลอมแปลงภาพที่ไม่สุจริต

ในขณะเดียวกัน Adobe  ก็กำลังทำงานในโครงการวิจัยจำนวนมาก
เพื่อช่วยยืนยันความถูกต้องของสื่อดิจิทัล
ที่สร้างขึ้นด้วยผลิตภัณฑ์ของ Adobe
และเพื่อระบุความชัดเจนและถูกต้อง
รวมทั้งกีดกันป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด
ที่สร้างความเสียหายให้กับผู้คนและสาธารณชน

“ นี่เป็นขั้นตอนสำคัญในการตรวจจับการแก้ไขภาพบางประเภท
และความสามารถในการยกเลิกทำการทำงาน(กลับคืนสู่สภาพเดิม)
ที่ทำงานได้ดีอย่างน่าประหลาดใจ จากเทคโนโลยีนี้
แต่สิ่งที่นอกเหนือจากเทคโนโลยีนี้
การป้องกันที่ดีที่สุด คือ สาธารชนที่มีความต้องการต่าง ๆ อย่างสลับซับซ้อน
ทำให้บางคนรู้ว่า จะต้องจัดการเนื้อหาอย่างไร และทำอย่างไรอย่างซ้ำ ๆ
เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับผู้สนใจติดตาม และบางครั้งก็สร้างความเข้าใจผิด 
(จากภาพและข้อความที่นำมาปะติดปะต่อจนเหมือนเจ้าของภาพพูดเองคิดเอง) "
Gavin Miller หัวหน้าฝ่ายวิจัยของ Adobe  กล่าว 

ปัญหาของความถูกต้องของเนื้อหา
เป็นหัวข้อสำคัญของอุตสาหกรรมต่าง ๆ
ที่ต้องให้บริการกับลูกค้าคู่ค้าและชุมชน
การอภิปรายอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการป้องกัน
ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้ในชีวิตจริง
ขณะเดียวกันก็ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์
และบอกเล่าเรื่องราวต่าง ๆ ผ่านโปรแกรมของ Adobe

การเดินทางของนิติวิทยาศาสตร์
เกี่ยวกับภาพจริงภาพปลอมกำลังเริ่มต้นแล้ว

เรียบเรียง/ที่มา

https://adobe.ly/2WI4bqA
https://adobe.ly/2MQPAEN
https://bit.ly/2WMrBG9

---

---

---

---