Yapay zekanın gözetlenmesini başka neler engelleyebilir? Bir şapka takın ve yüzünüzü örtün, AI sizi de tanıyabilir
Chen Hua, QZ'den derlendi
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Yüzünüz kapalıyken kimse sizi tanıyamaz mı?
Naif! Şapkalar, eşarplar, güneş gözlükleri, hiçbiri yapay zekayı durduramaz.
Yapay zekanın getirdiği izleme yetenekleri hayal gücünüzün ötesinde. Kavşaktaki kameraların arkasında yüz tanıma yazılımı var ve hatta bazıları aynı anda binlerce insanı tanıma yeteneğine sahip.
Yakın zamanda yapılan bir araştırma, yapay zekanın kimliklerini gizlemek için şapka, güneş gözlüğü veya eşarp takan insanları tespit etmek için kullanılabileceğini gösteriyor.
Makalenin başlığı Uzaysal Füzyon Evrişimli Ağ kullanarak Yüz Anahtar Noktaları ile Gizlenmiş Yüz Tanıma (DFI) Önümüzdeki ay ICCV Çalıştayında yayınlanacak Yazarlar, Cambridge Üniversitesi'nden Amarjot Singh, Hindistan Ulusal Teknoloji Enstitüsü'nden Devendra Patil ve G Meghana Reddy ve Hindistan Bilimler Akademisi'nden SN Omkar.
Bu çalışma, yüz kısmen gizlendiğinde yüz tanımanın hala mümkün olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, bu teknolojinin doğruluğunu ve güvenilirliğini iyileştirmek için hala alınacak uzun bir yol var.
Araştırmacılar, insan yüzlerinin özel özelliklerini bulmak ve bu noktalar arasındaki mesafeyi analiz etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. Araştırmacılar, şapka ve atkı ile gizlenmiş bir insan yüzünün fotoğrafını çekti ve algoritmadan bunu 5 sıradan fotoğraf arasında eşleştirmesini istedi.
Sonuçlar, şapka ve atkı takan kişiler için algoritmanın doğruluğunun% 56 olduğunu gösteriyor. İnsanlar yüzlerine gözlük takarsa, doğru oran% 43'e düşecektir.
Bu kusurlu sonuçlar, kağıdın dikkate değer olmadığı anlamına gelmez.
Araştırma ekibi, başkalarının bu teknolojiyi test etmesi ve optimize etmesi için iki set gizlenmiş ve gizlenmemiş yüz veri seti yayınladı. Verinin, yapay zekanın geliştirilmesinde kilit bir faktör olduğu kanıtlanmıştır. Derin öğrenme algoritmaları analiz edilecek daha fazla veriye sahip olduğunda, verilerdeki kalıpları daha doğru bir şekilde belirleyebilirler.
Tanıma için kullanılan algoritma, maskelenmiş yüzlere 14 nokta çizer ve ardından bu noktalar arasındaki mesafeyi bu kişileri diğer fotoğraflarla karşılaştırmak için kullanır. Odak noktası, göz çevresindeki alanların yanı sıra burun ucu ve ağız köşeleridir.
Bu tür örnekleme noktaları, büyük gözlük takmanın bile algoritmayı karıştıracağını göstermektedir, ancak makalenin yazarı sadece gözlük takmanın test sonuçlarını açıklamadı.
Daha önce, araştırmacılar yüz tanımayı atlatmak için gözlük kullanımını incelediler. Carnegie Mellon Üniversitesi'ndeki araştırma ekibi, fotoğrafı yıldız gibi başka biri olarak yanlış tanımlaması için yüz tanıma algoritmasını kandırmak amacıyla özelleştirilmiş gözlükler bastırdı. Araştırmacılar ayrıca makineye insan yüzleri gibi görünen özel tasarımlı eşarpları da denediler.
Bununla birlikte, bir kişiyi tanımanın tek yolu yüz fotoğrafları değildir. Diğer yapay zeka çalışmaları, insanların yürüme şeklinin de parmak izi benzeri bir etkiye sahip olabileceğini göstermiştir. Araştırmacılar, 154 kişi arasında birinin yürüyüş şeklini% 99 doğruluk oranıyla belirlemeye çalışmak için derin öğrenme algoritmaları kullanıyor.
Genel yapay zeka araştırmasıyla karşılaştırıldığında, bu araştırma daha büyük pratik öneme sahiptir. Örneğin, maskeli yüz tanımlanabiliyorsa, hükümet muhalifleri veya protestocuları belirleyebilir.
New York Times yorumcusu Zeynep Tüfekçi, Twitter'da yaptığı açıklamada, "Bağımsız bir birey olarak yapay zekanın bize ne yapacağı konusunda pek çok kişi endişeli. Yapay zekayı ne yapmak için kullanacağına çok az insan önem veriyor."
Kağıt adresi: https://arxiv.org/abs/1708.09317
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
