马赛克去除技术泛起，那打码另有意义吗？

马赛克是现在很是常见且使用广泛的一种图像/视频处置惩罚方式，这种处置惩罚方式是将图像/视频某些特定区域的色阶细节劣化，并将区域内色块打乱。这样看起来打码的地方就像是一个个小方格组成的，人们给这种画面取了一个形象的名字，就是马赛克。一般来说，打码是为了使图像/视频某些细节无法被辨认，起到掩护隐私或规避版权风险等作用。

在马赛克泛起后，人们思考最多的不是如何应用，而是绞尽脑汁思考如何去除马赛克。现在，谷歌推出了AI去除马赛克技术，从技术与情理来看，这项技术真的有须要吗？有人说马赛克是世界上最伟大的发现，也有人说马赛克是世界上最糟糕的发现。关于去除马赛克，首先从技术上来分析。

按我们常理来想，马赛克是一种后期处置惩罚方式，是通过一种盘算机手段使其增加在源图像/视频上的。只要我们接纳逆向思维，将这种打码方式通过盘算机反向操作，是不是就能到达去除马赛克的目的呢？其实这种做法是不行的，因为在马赛克打码完成后，图像/视频将会受到不行逆的损失。在谷歌的AI去除马赛克技术之前，并不存在真正意义上的马赛克去除技术。

一般来说，传统意义上的马赛克去除技术是通过大数据，在整个数据库里寻找最匹配的内容，到达马赛克“去除”的效果。另外另有一种方法是插值，通过对马赛克格子的颜色填充来到达图像/视频还原效果，但这种马赛克去除技术的成像效果并不能让人满足。谷歌的AI马赛克去除技术属于人工智能的领域，谷歌的开发者们通过AI系统，使AI发生“遐想”，以“推测”的方式为马赛克增添细节，一步步提高像素倍数，最后获得清晰的图像。

这种处置惩罚方式需要AI强大的学习能力与盘算能力，这也是人工智能的生长偏向。这种“脑补”基于两项焦点工具。第一项是工具调治网络，是一个CNN（卷积神经网络），通过向AI展示海量人物面部照片来举行训练，让AI影象学习到具有代表性的面部特征。第二项工具是优先网络，是一个PixelCNN，让系统基于之前的训练，推测哪些细节能够作为高分辨率照片的特征，并凭据概率优先原则，从所有可能的原图中找到最有可能匹配的细节，对高分辨率照片举行填充。

接着从情理上来看马赛克去除技术的开发。打上马赛克的原因就是不想让被打码部门被公共看到，这些被打码内容或涉及隐私、或有害、或不能公之于众。但马赛克去除技术的逐渐成熟，将有可能是这些内容重新曝光在阳光之下。这与马赛克的原理和打码的初衷南辕北辙，真的是一项对人类有利的技术吗？这还需要讨论。

未来因科技而优美，生长技术的同时也别停下思考。

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