Как нейросети следят за нами? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-04-09 22:00 C 2019 года в Москве действует масштабная система распознавания лиц: 200 тыс. камер, а в 2020 году ее развернули на постоянной основе По одним данным, на эту систему выделили 1,2 млрд, тогда как по другим источникам — «всего» $3,2 млн, что в шесть раз меньше. Значительная часть суммы пойдет на систему наблюдения за участниками массовых мероприятий, то есть митингов. Что это — забота о нашей безопасности или тотальный контроль? Разбираемся вместе Николаем Дубининым, ведущим нашего YouTube-канала «Индустрия 4.0». Камеры наблюдения: мера безопасности или тотальная слежка? Где и для чего используют распознавание лиц? С помощью систем распознавания можно найти и опознать любого человека. Чаще всего их используют на улицах, в общественном транспорте, публичных местах — чтобы смотреть за ситуацией и ловить преступников. Полиция также использует камеры с распознаванием лиц, чтобы искать пропавших или определять людей, которым нужна помощь. На дорогах камеры с распознаванием помогают опознавать нарушителей и даже выслать им штраф. В медицине анализ лица пациента помогает точнее определить симптомы и подобрать оптимальное лечение. В бизнес-центрах, офисах и на режимных объектах такие системы применяют для контроля и ограничения доступа, вместо охраны и электронных пропусков. В магазинах и кафе система распознает клиента, помогает выбрать нужное и оплатить лицом. Такие технологии уже используют KFC и Alibaba. Еще система может передавать сведения обо всех посетителях на телефон продавцу или охраннику. Так персонал будет знать, если к ним зашел VIP-клиент или, наоборот, потенциальный вор и нарушитель. Пример того, как используют систему распознавания лиц в магазинах (ENG) В госучреждениях и банках системы распознавания используют для регистрации и выдачи документов. Они же заменяют паспорт и прочие документы для того, чтобы снять деньги в банкомате, получить нужную услугу или кредит. При этом система сама проверит вас по всем доступным базам и вынесет решение. В телефонах и прочих гаджетах системы распознавания лиц заменяют логин и пароль для доступа. Их же можно использовать в системе умного дома: чтобы он открывал вам дверь или включал свет по приходу. Как это работает? Распознавание лиц — это технология на базе искусственного интеллекта. Специальный алгоритм обрабатывает фото или видео, находит на нем лицо человека и сравнивает с теми, что есть у него в базе. Затем он преобразует лицо в набор цифровых данных — биометрию. Биометрию используют для идентификации или аутентификации. Идентификация помогает определить, кто на фото или видео. Аутентификация — подтвердить, что это лицо принадлежит конкретному человеку. Аналогично работает распознавание отпечатков пальцев. Как применяют технологию в разных странах Самая масштабная система распознавания лиц работает в Китае. На конец 2018 года здесь насчитывалось 200 млн камер наблюдения, а в 2020-м прогнозируют более 600 млн. Сразу пять китайских городов входят в Топ-10 городов мира по числу камер наблюдения: Чунцин, Шеньчжень, Шанхай, Тяньцзинь и Цзинань. С помощью камер правительство Китая следит за 2,5 млн уйгуров — это национальное меньшинство, исповедующее ислам. Также в стране действует система социального рейтинга. Чем он выше, тем больше у вас возможностей: вылеты за границу, выгодная ипотека, престижная работа. Этот рейтинг рассчитывается с учетом данных, полученных с камер наблюдения. Ролик канала HBO о том, как устроена система распознавания лиц в Китае (ENG) Если в Китае распознавание лиц развернуто на государственном уровне, то в США это — глобальный рынок для коммерческих проектов. В ряде американских штатов — например, в Калифорнии — распознавание лиц запретили, но только для полиции и спецслужб. Зато технологию активно применяют соцсети, онлайн-сервисы и мобильные приложения. Свои алгоритмы для распознавания лиц в США есть у Facebook, Google, Apple, Microsoft, IBM, Amazon. Причем первые два — в числе самых лучших в мире: с точностью до 99%. Исследование, проведенное американским институтом MIT в феврале 2018 года, показало, что три самых популярных системы распознавания лиц из США и Китая чаще всего ошибаются, если речь идет о темнокожих женщинах. В ЕС с 2018 действует GDPR — Общий регламент по защите данных. Он не позволяет следить за перемещениями людей без их прямого согласия. С этим связывают то, что в Европе технологии распознавания лиц развиваются значительно медленнее, чем в остальных регионах. Как обстоят дела в России В нашей стране, помимо системы наблюдения на улицах Москвы, распознавание лиц масштабно применяет Банк России. С 2017 года действует общероссийская программа для сбора лиц, голосов, радужной оболочки и отпечатков пальцев. С 2006 года у нас действует закон о защите персональных данных: на сбор и обработку данных обязаны запрашивать разрешение, а хранить их можно только внутри страны. Но, по-видимому, на госструктуры это не распространяется. С американскими гигантами успешнее всего соперничает российская NTechLab — именно она стоит за системами наблюдения в московском метро. А еще именно ей принадлежит популярное приложение FindFace. Сюжет телеканала РБК, посвященный сервису FindFace С его помощью раньше можно было искать людей в соцсетях по фотографии. В их числе оказались порноактеры, а затем и преступники. Среди других крупных игроков — VisionLabs, и Sensemaking Lab. Они также делают продукты для городских и федеральных служб, сотрудничают с российскими и зарубежными компаниями: ритейл, сотовые операторы, банки. VisionLabs, в частности — второй крупный подрядчик Москвы, разработчик решений для общественного транспорта. В статье Gemalto.com описаны семь главных трендов в распознавании лиц в 2020 году. Например, гонка лидеров в области биометрических технологий: Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft (GAFAM). А также — Deep Learning — глубокое обучение: когда нейросеть обучается на все большем количестве моделей, становясь все лучше и точнее. Еще один интересный тренд — распознавание эмоций: технология, которую все чаще применяют в маркетинге. Источник: www.rbc.ru Комментарии: |
|