До каде е напредокот со идентификација на лица и дали конечно може да се премине на идентификација на предмети?

Векторска реалност

Тоа дека компјутерите се способни да идентификуваат лица не е никаква новост. Компјутерите се исклучително способни за таквото нешто во подобриот дел од последната деценија, но во последно време, вештачката интелигенција станува значително подобра во идентификација на објекти во фотографии и видеа. Ваквото нешто им дава поттик на бројни владини агенции и бизниси да имплементираат слични технологии во најразлични машини како автономни возила, дронови, лични роботи, камери во продавници, па дури и медицински скенери кои можат да идентификуваат ракови на кожата. Дел од ваквата технологија за идентификување лица се наоѓа во одредени телефони, кои го препознаваат вашето лице и инстантно го отклучуваат вашиот телефон.

Родова пристрасност

Алгоритмите за детекција на изрази на лице и идентификација на лица станаа исклучително софистицирани. Можеби имате слушнато за тоа на кој начин функционира препознавањето. Еден од најчестите методи е мерење на димензиите помеѓу одредени препознатливи точки во лицето, како далечината помеѓу носот и увото или од еден агол на окото до другиот. Сево ова се претвора во бројки и се споредува со слични податоци кои се извлечени од други слики. Што поблиску се бројките од слика А со слика Б, Ц, Д – тоа подобро совпаѓањето. Ваквата анализа сега е потпомогната со значително поголема моќност и со огромни трезори од дигитални фотографии кои, благодарејќи на други напредни технологии, можат лесно да се складираат или споделат. Одредени проблеми со технологијата и понатаму има. Едно истражување на компјутерскиот научник Џој Буламвини тврди дека системите за препознавање лица кои се направени од компаниите како IBM и Microsoft, а се користат за спроведување на законот, прават грешки во идентификување лица со потемна боја на кожата, особено кај жените. Научникот ја нарекува ваквата тенденција за родова пристрасност кодиран поглед, односно coded gaze. Гигантите како Microsoft и IBM се свесни за неправилноста која произлегува од кодираниот поглед и изјавија дека работат на тоа нивните системи да не бидат пристрасни така што ќе користат поголеми и разновидни складишта од фотографии за тренирање на нивниот софтвер.

(Не) природна (де)еволуција²

Според професорот на компјутерски науки, Мајкл Браун, препознавање лица е исклучително стара тема и таквото нешто отсекогаш вродувало успешни резултати. „Она што моментно го зграпчува вниманието на сите е препознавање предмети“, признава професорот и се доискажува така што објаснува дека истражувањето во последната деценија било фокусирано на развивање нервни мрежи кои потсетуваат на оние кај вистински мозок, а овозможуваат автоматско „учење“ за препознавање што има во сликата така што се бараат шеми во големи множества од податоци. Напредокот на ваквата технологија е потпомогната од луѓето и во делот каде се прилепуваат најразлични етикети за тоа што се наоѓа во фотографијата, како кога Фејсбук тагнува одреден пријател. Моментно, компјутерите се подобри од луѓето во правење разлика помеѓу најразлични раси на велшки корги, затоа што компјутерите побрзо можат да го апсорбираат знаењето кое е потребно за да се направи разликата. Од друга страна, компјутерите знаат да бидат збунети од апстрактни форми, како статуи. Ваквите резултати биле произлезени од натпреварот за препознавање во слики кој траел од 2010 до 2017 година и го привлекувал вниманието на врвни истражувачи од компании како Google и Microsoft.

Коментирај

Вашата адреса за е-пошта нема да биде објавена.

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

Слични статии