“Love, Rendered” adlı kısa belgesel, bilişsel gerileme yaşayan yaşlı çift Burt ve Ethelle Shatz’ın, 70 yılı aşkın evlilikleri boyunca hafızalarında taşıdıkları ancak fotoğraf ya da videoyla kaydedilmemiş bir anıyı yeniden canlandırma sürecini anlatıyor. Çiftin hatırlamaya çalıştığı olay, Cleveland’daki bir öğrenci kooperatifinde tanıştıkları gün.
Liz Garbus’un yönettiği, Dan Cogan ve Darren Aronofsky’nin yapımcılığını üstlendiği film, Google DeepMind ile Aronofsky’nin yaratıcı girişimi Primordial Soup iş birliğiyle hazırlandı. Yapım ekibi, eski fotoğrafları görüntü restorasyonu ve performans yakalama teknikleriyle birleştirerek çiftin günümüzdeki jest ve tavırlarını gençlik görüntülerine aktardı. Böylece kayıp ayrıntılar, insan yönlendirmesiyle çalışan yapay zekâ modelleri kullanılarak görsel bir anıya dönüştürüldü.
Ethelle süreçte aktif bir ortak olarak yer aldı; merdivenin eğimi ve ayakkabı topuğunun biçimi gibi ayrıntıları düzeltti. Ekip, geçmiş ile bugünü birleştiren çalışmanın duygusal gerçeği korumasını amaçladı ve çift, ortaya çıkan “anı”nın kendilerine gerçekçi geldiğini belirtti.
Film, şarkılar, aile hikâyeleri ve eski fotoğraflar gibi duyusal ipuçlarıyla anıları canlandırmayı amaçlayan reminiscence therapy yaklaşımını da ele alıyor. Garbus’un “Coma” belgeselinde tanık olduğu beyin taramaları ile Aronofsky’nin Alzheimer hastası eski bir balerinle ilgili görüntülerden etkilenmesi, projenin çıkış noktaları arasında yer aldı.
Google DeepMind ekibi, kullanıcıların Gemini uygulamasına aile fotoğraflarını yükleyerek “Can you restore and colorize this photo? Preserve the appearance, expression, and pose of the people.” komutuyla fotoğrafları onarmayı ve renklendirmeyi deneyebileceğini belirtiyor.
Neden önemli
Çalışma, kişisel geçmişin yalnızca mevcut fotoğraf ve videolara bağlı kalmadan, anıyı taşıyan kişilerin yönlendirmesiyle yeniden görselleştirilebileceğini gösteriyor. Bu yaklaşım, bilişsel gerileme yaşayan kişiler için anıların paylaşılmasını destekleyen reminiscence therapy uygulamalarına görsel bir boyut ekliyor; ancak ortaya çıkan görüntünün belgelenmiş kayıt değil, hatırlama, yorum ve modelleme süreçlerinin birleşimi olduğu unutulmamalı. Ethelle’nin ayrıntıları düzeltmesi, yapay zekânın burada bağımsız bir anlatıcıdan çok insan hafızasını biçimlendiren bir yardımcı olarak kullanıldığını ortaya koyuyor. Aynı yöntem, eski aile fotoğraflarını onarma ve renklendirme imkânı nedeniyle bu alana ilgi duyan kullanıcıları da ilgilendiriyor. Açık kalan soru, görsel olarak ikna edici bu yeniden kurulumların anıyı desteklemekle onu fark edilmeden değiştirmek arasındaki sınırı nasıl koruyacağı.