[Askeri-sivil entegrasyonu] Yüz tanıma ile artık "vücut felci ustası" olmanıza gerek yok
Herkes "Jingdezhen Nanhe Kamu Güvenliği" başlığını okumaya hoş geldiniz. Bu yazıyı beğendiyseniz sağ üst köşedeki başlık numarama da tıklayabilirsiniz.Her gün tavsiye edilen harika makaleler var.
Resimler ve videolar çok büyük miktarda bilgi içerir ve beynimiz tarafından elde edilen bilgilerin yarısından fazlası gözlerimizden elde edilir. Günümüzün ağ çağında, İnternet önemli bir bilgi taşıyıcısı haline geldi. İnternetteki videolar da% 50'den fazlasını oluşturmaktadır. 5G iletişimi ve Nesnelerin İnterneti geldiğinde,% 80'i aşması bekleniyor. Bir resmin sağladığı bilgiler bir paragrafta anlatılan bilgilerden çok daha fazladır.Resimler ve videolar insanların bilgiye daha hızlı ulaşmasını sağlar.
Yüz tanıma sistemi araştırmaları 1960'larda başlamıştır.1980'li yıllardan sonra bilgisayar teknolojisinin ve optik görüntüleme teknolojisinin gelişmesiyle iyileştirilmiş ve uygulamanın ilk aşaması 1990'ların sonunda olmuştur. İlk uygulama aralığı dardı ve popüler hale gelmedi.
Geoffrey Hinton'un 2006 yılında çığır açan "Derin İnanç Ağları İçin Hızlı Öğrenme Algoritması" adlı makalesinin yayınlanmasıyla derin öğrenme çağı ilan edildi. Yapay zeka, sinir ağlarına dayanan ve büyük veri, algoritmalar ve yüksek performanslı işlemcilerden oluşan üç motordan güç alarak ortaya çıktı. Görüntü tanıma, ses işleme, hukuki danışmanlık, finansal teminatlar, tıp eğitimi, otonom sürüş, şiir, resim, müzik, Go poker, akıllı asistanlar ve robotlar alanlarında iz bıraktı. Yapay zeka, teorik, teknolojik ve endüstriyel çevrelerde en sıcak konu haline geldi. Gelecekteki ekonomik büyüme için önemli bir destekleyici güç haline gelin. Halk için "yüz tanıma" yapan şey derin öğrenmedir.
Öyleyse, "yüz tanıma" nın gelişimi nerede ve hangi büyülü yeri var?
25 Ağustos 2017'de CCTV "Esprili" program-yüz tanıma "Yuyan Zhongming" in ilk sayısını yayınladı. Gösteride, yüz tanıma sistemi, kızın ebeveynlerini 10 çiftin olay yerindeki küçük bir kızın belirsiz bir resminden ve Shandong Eyaleti Kamu Güvenliği Departmanının baş simülasyon portre uzmanı Lin Yuhui ile olan ilişkisinden doğru bir şekilde tanımladı ve çıkardı. Tabii ki, Memur Lin'den çok daha kısa sürdü.
"Yüz tanıma" temelde bir tür görüntü tanımadır. Nesne ne kadar karmaşık olursa olsun, temel görüntü bileşenlerine ayrılabilir. Fotoğraflar sinir ağına girilir ve farklı katmanlar çıkarılır, ayrıştırılır ve eşleştirilir. Son olarak, tanıma sonucu çıktı katmanındaki çıktıdır. Farklı nesnelerin görüntüleri için, görüntüler temel bileşenlere ayrıştırılabildiği ve özellik çıkarımı tamamlandığı sürece, sinir ağları sınıflandırmak, tanımak, eğitmek ve öğrenmek için kullanılabilir. Diğer bir deyişle, yeterli görüntü verisi, özellikleri çıkarmak için uygun algoritmalar ve yeterince hızlı hesaplama hızı olduğu sürece, farklı nesneler tanınabilir ve ardından otonom öğrenme ve otonom kontrol uygulanabilir. Görüntü tanıma, genelleştirilmiş bir yüz tanımadır.
Go-konuşma tanıma, çeviri, otomatik sürüş, yüz tanıma gibi alanlarda hızla gelişen yapay zeka alanları çoğunlukla sivil alanlardır ve nadiren silah ve teçhizat söz konusudur.
Mevcut askeri-sivil entegrasyonu ve yapay zekanın ulusal stratejiler haline gelmesiyle birlikte, iki büyük strateji nasıl bir tepki verecek? Aşağıdaki editör herkesle birlikte sadece yüz tanıma teknolojisi perspektifinden düşünmeye başlayacak, hayal gücünü artıracak ve gelecekte hangi silahların ve ekipmanların akıllı ekipmana dönüştürülebileceğini keşfedecek.
Çizgi Roman Yazarı: Li Zijie
Silahlar ve teçhizat arasında, görüntü tanıma, eşleştirme, yorumlama ve hedefleme gerektiren görüntüler oluşturan birçok silah ve donanım vardır. Örneğin, keşif uyduları, balistik füze arayanlar, savaş uçakları için fotoelektrik kapsüller, helikopterler ve İHA'lar, yüksek çözünürlüklü havadan sentetik açıklıklı radarlar, aşamalı dizi radarları vb. Bu mevcut cihazlar hala geleneksel görüntü tanıma teknolojisini kullanıyor ve tümü geleneksel anlamda işlemcileri benimsiyor. Sivil alanda yapay zeka teknolojisi ile birleştirilirse, derin öğrenmeye dayalı bir sinir ağı işlemcisi gelecekte özel olarak geliştirilebilir veya mevcut genel GPU, görüntü tanıma algoritmalarını verimli bir şekilde çalıştırmak için kullanılabilir ve ardından derin öğrenme için devasa görüntü ve video bilgileriyle birleştirilebilir. Daha hassas saldırılar gerçekleştirmek için askeri hedefleri daha doğru ve hızlı bir şekilde tanımlayın ve kilitleyin.
Dahası, geleneksel teknolojilere dayalı olarak geliştirilen silahlar ve ekipman, otonom öğrenme işlevine sahip değildir. Yapay zeka teknolojisini içeren silahlar ve ekipman, bağımsız olarak öğrenebilir ve "ne kadar çok akıllı kullanırsanız" elde edebilir. Silah ekipmanı, her kullanıldığında büyük miktarda veri üretir ve değerli veriler daha sonra insanlar tarafından işlenir ve ardından silah ekipmanına yeniden girilir, böylece ekipmanın performansı optimize edilir. Bu ne gerçek zamanlı ne de akıllı. Yapay zeka teknolojisi ile değiştirilen silahlar ve ekipman, kullanım sırasında ve her kullanım sırasında üretilen veriler, performansı hızlı bir şekilde optimize edebilen ve en iyi durumu koruyabilen temel işlevlerinin tespitini kendi öğrenmeleri ve tamamlamaları için kullanılır. Tıpkı Google'ın AlphaGo Zero gibi, her iki eliyle öğrenmek ve blog yazmak için kendi verilerini kullanır.
Ayrıca tanklar, piyade savaş araçları, çeşitli hafif silahlar, keskin nişancı tüfekleri gibi optik nişangahlara sahip birçok silah ve ekipman da bulunmaktadır. Şu anda, bu ekipmanların optik nişangahlarının çoğu, bağımsız öğrenme işlevi bir yana, görüntü tanıma işlevine sahip değildir. Dahası, ABD ordusu gibi, genellikle kazara dost güçleri yaralar.
Yapay zeka teknolojisi ile değiştirilen optik görüş, öncelikle görüntü tanıma ve hedef eşleştirme işlevlerine sahip olmalı, konumlandırmayı, bilgi paylaşımını, parametre hesaplamayı ve diğer işlevleri tamamlamak için ekipmandaki akıllı algılama ve kontrol modülüne güvenmeli ve işlenmiş kapsamlı bilgileri " Tetiği tutan kişi ".
Kısacası, görüntü ve video bilgisi üretebilen tüm silahlar ve ekipmanlar, "yüz tanıma" teknolojisi ile entegre edilebilir, bu görüntüler ve video bilgileri öğrenilebilir ve yeniden tanıma başarı oranını artırmak ve savaş etkinliğini artırmak için kullanılabilir.
Yapay zekanın gelişme beklentileri etrafında, Hawking, Musk ve diğer ünlü kişiler karamsar argümanlar dile getirdiler. Yapay zekanın askeri amaçlarla kullanılması, gelecekte yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte tüm insanlık için tartışma konusu olacak. Her teknoloji iki ucu keskin bir kılıçtır, iyi kullanılırsa insanlığa fayda sağlar, iyi kullanılmazsa çok zarar görür.
Büro üyelerinin sık sık söylediği gibi, bir savaşın sonucunun anahtarı insanlardır, gelişmiş silah ve teçhizat değil Gelişmiş silah ve teçhizata sahip olmak, savaşları önlemek ve durdurmaktır. Bu cümle her zaman doğru olmalıdır. Hiçbir ülke ya da millet savaşta yaşamaya istekli değil İnsanlığın savaştan kaçmadığı bir anda, savaşmayı bırakma hakkını insanlığa bırakmak daha iyidir.
Transfer adresi: Bureau Zuo Zhaozhong
