Много вопросов вызвал и прошедший в Facebook челлендж 2009 vs 2019, который заставил пользователей задуматься о том, кто инициатор такого рода акций в соцсетях и ради чего они проводятся.

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Много вопросов вызвал и прошедший в Facebook челлендж 2009 vs 2019, который заставил пользователей задуматься о том, кто инициатор такого рода акций в соцсетях и ради чего они проводятся. А любознательные журналисты даже нашли доказательства того, что инициатива выкладывать свои фотографии десятилетней давности рядом с фотографиями «сегодняшнего дня» принадлежит самой компании.

Подробное расследование на эту тему опубликовало издание «Wired». Журналисты предположили, что «челлендж» может проводиться для обучения искусственного интеллекта распознаванию лиц. Казалось бы, технология уже не нова, пользователи выкладывают миллиарды своих фотографий в соцсети, и массивов с фотоизображениями для обучения нейросетей более чем достаточно. Но в данном случае, оказывается, есть своя специфика.

Все дело в том, что простое распознавание лиц искусственным интеллектом – это сейчас уже пройденный этап. На повестке дня стоит уже другая задача: нейросети обучаются предсказывать, как будет выглядеть конкретный человек через 5, 10, 20 лет.

Для этого нужен огромный массив маркированных фотографий, желательно с высокой степенью точности привязанный к конкретным датам, в идеале – сделанных через некий фиксированный промежуток времени. И если в 2018 году Facebook проводил флешмоб #2012vs2018, через год он предложил пользователям выкладывать рядом фото уже с десятилетней разницей в возрасте. Вот он, огромный массив бесплатных данных, даже промаркированный нужным хештегом. Осталось только загружать данные в обучающую программу и пользоваться.

Казалось бы, кому и зачем это может быть нужно?

Во-первых, сейчас все делается ради персонализации и таргетирования, поиска и выделения целевой аудитории, которая с наибольшей вероятностью отзовется на рекламу или иной посыл. В данном случае речь идет о таргетировании рекламы по возрасту. Людям разного возраста нужны разные товары, а нейросети пока не умеют с достаточной точностью различать возраст людей. Первый, кто сумеет натренировать алгоритмы с очень высокой степенью точности определения возраста человека по фотографии, произведет революцию в таргетированной рекламе. Поскольку позволит точно определять целевую аудиторию, а не бить по площадям как это делают рекламные щиты(mrrk) и другая наружная реклама.

Во-вторых, если искусственный интеллект научится фиксировать возрастные изменения человека по фотоизображениям, страховые и медицинские компании смогут определять состояние здоровья пациента в динамике. Если человек слишком быстро стареет (меняясь на фото не в лучшую сторону), страховка для него может стоить дороже. Если же изменения совсем фатальны, это может говорить о какой-либо пагубной привычке или смертельной болезни, что станет для страховой компании важным сигналом. В таком случае страховщик может вообще отказать в страховке.

Все эти и другие подобные истории, конечно, не красят Марка и его корпорацию. Впрочем, в заверения Цукерберга Конгрессу можно было бы поверить, ведь ложь под присягой – тягчайшее преступление в Соединенных Штатах, и руководитель Facebook вряд ли добровольно пошел бы на это. Однако даже сами сотрудники высокотехнологичных компаний не всегда верят своим работодателям.

Отрывок из книги "НеВенец творения. Всё, что вы боитесь знать о будущем", Игорь Диденко

Комментарии: