Komplo teorileri altında kısa bir yüz tanıma tarihi
Görüntü kaynağı @Visual China
Yazı Eski Astar
Hepimizin bildiği gibi, yapay zeka temel olarak üç algılama, biliş ve yaratma yeteneği etrafında döner.
Algılama yetenekleri arasında yüz, ses, görüntü tanıma, makine çevirisi vb. Bulunur; bilişsel yetenekler arasında Alphagos Go, otonom sürüş, veri tahmini vb. Yer alır ve yaratıcı yetenekler arasında kompozisyon, resim ve şiir yer alır. Biz insanlar yaratıcılık konusunda hala çok ilerideyiz ve kısa vadede aşılmayacağız, ancak bilişsel ve algısal yetenekler artık ticari alanda yaygın olarak kullanılıyor.
Lao Lin, 2015 yılında bir ev mobilyası uygulaması başlattı ve pazarda hala boş olan bir yapay zeka işlevi yerleştirmeye karar verdi. SLAM (konum ve haritalama) algılama teknolojisine ve Shangtang gibi önde gelen yapay zeka şirketleriyle iletişime ihtiyaç duyuyor. SDK yok ve çok az ilgili araştırma var.Sonuçta sadece yabancı şirketlerle satın alınabiliyor, bu da süreçte çok fazla zaman, insan gücü ve malzeme kaynağı israf ediyor.
O zamanlar, çok sayıda yabancı AI materyaline baktım ve yüz tanıma teknolojisinin gelişiminin arkasında, aslında esas olarak ABD hükümeti ile ordu arasındaki son derece karmaşık ilişkiye dayandığını gördüm.Günümüzde, yüz tanıma teknolojisi, kısa videolar ve canlı yayınlar gibi popüler alanlarda uzun süredir uygulanmaktadır. Ülkede hala boş, bu yüzden bu fırsatı herkes için alışılmadık bir tarih hakkında dedikodu yapmak için kullanıyorum.
01
Yüz tanıma teknolojisinin erken aşaması çok güçlü bir politik renge sahiptir ve hatta bazı kökenleri nükleer silahlara sahiptir. Yüz tanımanın babası Woody Bledsoe, 1960'ların başlarında makine tanıma teknolojisini inceliyordu ve ABD'nin en gizli ajansı olan Merkezi İstihbarat Teşkilatı (CIA) sponsorluğunu üstlendi.
İstihbarat teşkilatının sponsorluk geçmişi, Woody Bledsoe'yi yüz tanıma teknolojisi konusunda temelde sessizleştirdi. 2000'den sonra CIA kademeli olarak sınıflandırmayı kaldırana kadar, herkes Bledsoe'nin yüz tanıma teknolojisini inceleyen ilk bilim insanı olduğunu fark etti ve 1965 gibi erken bir tarihe sahipti. İlk kez 1967'de başarılı oldu ve verimlilik 1967'de yeniden optimize edildi, ancak "politik nedenlerle" hiçbir makale yayınlanmadı.
Woody Bledsoe, 1921'de ABD'nin Oklahoma eyaletinin Maysville kentinde doğdu. Ailede 12 kardeş var, çok yoksulluk içinde yaşıyorlar. Babası, daha zor yaşamı sübvanse etmek için 12 yaşında öldü. Liseden mezun olduktan sonra ağır çalışmaya başladı.Hafta sonu olmadan günde 12 saat çalıştı, daha sonra 2. Dünya Savaşı'nın çıkması nedeniyle işini bırakıp askere gitti.
Askeri kariyeri Woody Bledsoe'nin atom bombasının gücünü bir savaşçının bakış açısından görmesini sağladı, bu da onu nükleer silahlardan fazlasıyla büyüledi.II.Dünya Savaşı'nın zaferinden sonra okula dönmek için sabırsızlandı, üniversite eğitimini iki buçuk yılda tamamladıktan sonra Berkeley'e gitti. Doktora derecesini aldıktan sonra, mezun olduktan sonra nükleer silah araştırması yapmak için doğrudan Sandia'ya gittim, hidrojen bombasının mucitlerinden Ulan ile meslektaş olarak çalıştım ve hidrojen bombası testine tanık oldum.
Woody Bledsoenun programlama teknolojisi, ilk günlerde tamamen nükleer patlama verilerini simüle etme ve hesaplama amacıydı. Daha sonra, bilgisayarlara dair anlayışı gittikçe derinleştikçe, makinelerin bir şeyleri tanımak için insanların yerini alması ve Sandianın meslektaşı Browning ile paylaşması gerçeğini beğenmeye başladı. N-tuples adlı bir algoritmayı araştırmak, makine tanıma alanının en eski prototipi olmalı O zamanlar hayali, gelecekte her şeyi tanıyan bir robot yapmaktı.
1960 yılında Woody Bledsoe ve iki meslektaşı Panoramic adlı yeni bir şirket kurmak için Sandia'dan ayrıldı. Woody Bledsoe'nin sonraki deneyimleriyle karşılaştırıldığında, Panorama sırasındaki çalışmaların çoğu hala bir muamma. Muhtemelen o dönemde incelenen projelerin çoğu ulusal savunma ile ilgiliydi.
Merkezi İstihbarat Teşkilatı (CIA) 2001 yılında bir bilginin şifresini çözdü. II.Dünya Savaşı sırasında CIA, MKUltra adlı bir proje başlattı (istihbarat elde etmek için insan beynini kontrol etmek, itirafları zorlamak vb.) Bu proje, insanlar üzerinde yapılan deneyler nedeniyle Amerika Birleşik Devletleri'nde çok sayıda kamuoyunun görüşüne neden oldu. MKUltra Projenin araştırma kapsamı, Panorama Company de dahil olmak üzere 80'den fazla önde gelen bilimsel kurumla işbirliği yaparak çok geniştir.
Diğeri ise 2014 yılında King-Hurley'in sınıflandırmasının kaldırılmasıdır. King-Hurley, MuckRock'a (ABD'de hükümetten bilgi ifşası talep eden kar amacı gütmeyen bir kuruluş) 1963'te yüz tanıma teknolojisini araştırdıklarını ve işbirlikçinin Woody Bu olduğunu duyurdu. Lesotho. King-Hurley'in de CIA'nın paravan bir şirketi olduğunu kanıtladığını belirtmekte fayda var.
King-Hurleyin şifresini çözme, Woody Bledsoenun 1964te ilerlemeyi rapor ettiğini, saç uzaması, yüz ifadesi ve yaşlanma durumunun üç faktörünün mevcut bilgisayar yeteneklerinin ötesinde olduğunu ve bütçeyi artırıp yeni yollar bulmanın önerildiğini ortaya çıkardı. 1965'in sonunda, sonunda ilk kez RAND adlı bir tablette yüz tanımayı gerçekleştirdi.
CIA, 2005 yılında şifresini tekrar çözdü. Woody Bledsoe 1967'de Panorama'dan ayrıldıktan sonra, CIA ile bir yüz tanıma projesi için en son işbirliği yapmış olabilir.Ona ek olarak, Peter Hart adında bir bilim adamı da vardı. Hart, Stanford Araştırma Enstitüsü'nün bilgisayarla görme teknolojisini yönetti (daha sonra bağımsız olarak ünlü SRI oldu). CIA'nın projesi "Fotoğrafların ve Portre Veritabanlarının Hızlı Taranması" olarak adlandırılıyor ve şifresi çözülen belgeler projenin arama süresini 100 kat azaltabileceğini iddia ediyor. Hart daha sonra "siyasi nedenlerle" kendisinin ve Bledsoe'nin o sırada araştırmaları için kamuya açık makaleler yayınlayamayacağını hatırladı.
1970'te bir arkadaşı Woody Bledsoe'ye Bell Laboratuvarlarında Leon Harmon adlı bir bilim adamının da yüz tanıma çalıştığını söyledi. Kasım 1973'te Harmon "Yüz Tanıma "İlk halka açık makale, bu yüzden Scientific American'ın kapağında çıktı.
Bu, Bledsoe'nin 1965'te alması gereken bir onurdur. Bu sırada, otomatik muhakemeyi incelemeye başlamıştı.Hala Harmon'un yüz tanıma belgesini değerlendirdi ve Harmon'un araştırmasının kendisinin ve Hart'ın en az 5 yıl gerisinde olduğunu söyledi.
Sonraki yirmi yılda Woody Bledsoe otomatik muhakeme alanında bir ödül kazandı ve Amerikan Yapay Zeka Derneği'nin başkanı olarak görev yaptı, ancak yüz tanıma alanındaki büyük başarıları uzun süredir dünya tarafından tanınmıyor. Bu bilim adamının 4 Ekim 1995'te öldüğünde kimliğinin yüz tanıma ile hiçbir ilgisi olmadığını kabul etti.
02
Yüz tanıma teknolojisinin gelişimi Woody Bledsoe ile başladı ve çoğu zaman ABD hükümeti tarafından yönetildi.
Leon Harmon tezini yayınladıktan sonra, bilgisayarla görme ile ilgili araştırmalar da yapıyordu.Bell Labs'den ayrıldı ve Biyomedikal Mühendisliği Bölümü'nün dekanı olarak Case Western Reserve Üniversitesi'ne gitti ve ardından doktora öğrencisi Thomas Crura'yı (Thomas Crura) denetledi. Collura) EEG alanında başarıya ulaştı.
1991 yılında, Eigenface algoritması yüz tanımaya uygulandı ve ilk kez otomatik yüz algılama gerçekleştirildi. Bu teknoloji, Hopkins Üniversitesi'nden Sirovich tarafından önerildi ve Massachusetts Institute of Technology'de (MIT) "Connected Science" ın kurucu direktörü Alex Pentland tarafından hayata geçirildi. 2012 yılında Forbes tarafından "dünyanın en güçlü 7 veri bilimcisinden biri" seçildi ve Google'ın kurucusu Larry Page bu ödüle layık görüldü.
Pentland'ın yüz tanımaya bir başka katkısı, daha sonra yüz tanıma teknolojisinin ilk ticarileştirilmesine şahsen katılması ve ayrıca Savunma Bakanlığı ile işbirliği yapmasıydı.
1993 yılında, Savunma Bakanlığı bünyesindeki Gelişmiş Araştırma Ajansı (DARPA), başta güvenlik izleme ve güvenlik izleme için olmak üzere en gelişmiş yüz tanıma algoritmalarını ve veritabanlarını geliştirmek için Amerika Birleşik Devletleri'nde yüz tanıma alanında en iyi beş uzman ekibi seçmek için bir FERET projesi başlattı. İstihbarat edinimi için Alex Pentland bunlardan biri ve Savunma Bakanlığı'nın bu hamlesi daha sonra birçok kişi tarafından bilgisayarla görmenin ilk yılı olarak adlandırıldı.
FERET projesi Eylül 1993'te başladı ve her biri bir yıl süren toplam üç aşamadan geçti.
İlk yıl, beş ekibin bilimsel araştırma yetenekleri test edildi ve yalnızca üç ekip başarılı oldu (Pentland'ın ait olduğu MIT ekibi dahil). İkinci yılda, bu üç ekip kullanılabilirliği geliştirmeye ve iyileştirmeye devam etti. Üçüncü yılda performansı test ettiler ve standartları oluşturdular, ilk yüz veritabanını başarıyla kurdular ve aynı zamanda yüz tanıma teknolojisi ve performans testi için tüm süreç standartlarını belirlediler.
FERET projesi 1997 yılından bu yana çeşitli devlet dairelerinde ticarileştirilmiş ve proje yönetim hakları değiştirilmiş, Savunma Bakanlığı bünyesindeki DARPA Araştırma Bürosu'ndan ABD Ticaret Bakanlığı bünyesindeki Teknoloji Enstitüsü'ne (NIST) devredilmiştir. NIST Enstitüsü ticari kullanımı yaygınlaştırmaya başlamıştır. , Ve optimizasyon algoritmalarını ve performansını iyileştirmeye devam edin. Bugün NIST, 200'den fazla yüz tanıma algoritmasına ve 8 milyondan fazla kişinin bulunduğu bir yüz veritabanına sahiptir.
2000'den sonra, NIST Araştırma Enstitüsü FERET projesini genişletti ve FRVT ve FRGC olmak üzere iki yeni proje başlattı.FRVT, teknolojinin kullanılabilirliğini değerlendirmek, algoritma sistemlerinin performansını test etmek ve tedarik teknolojisinin ilgili bölümleri için denetim raporları sağlamaktır. FRGC, diğer departmanların özelleştirme ihtiyaçları ile bağlantılı olarak pazardaki şirketlere ve ekiplere yöneliktir ve teklif verme yarışmalarını yayınlar.FRVT, yerleştirme değerlendirmelerinden ve farklı departmanların yüz tanıma sisteminin kişiselleştirilmiş gereksinimlerini iyileştirmesine yardımcı olmaktan sorumludur.
Amerikan casus savaş filmlerinde yüz tanıma ile ilgili komploların çoğu gerçek hayatta çoktan gerçekleştirildi. ABD ordusu 2004 yılında sadece yüz tanımayı değil, iris, parmak izleri ve DNA gibi biyolojik verileri de içeren otomatik bir biyometrik tanımlama sistemi (ABIS) kurmaya başladı.Bu veritabanı yaklaşık 8 milyon kimlik bilgisi içeriyor ve hızla büyüyor.
Daha iyi bilinen başvuru, ABD ordusunun bin Ladin'i bulmak için yüz tanımayı kullandığını itiraf ettiği 2011 yılında kaydedildi. Polis adli tıp ve havaalanı gözetimi gibi diğerleri çok sayıda oldu.
03
2010 yılında Facebook yüz tanıma işlevini ekledikçe yüz tanıma bireylere yönelmeye başladı.
Ödemeden güzelliğe, küresel internet şirketleri takip etti. 2017 yılında Apple iPhone X ilk kez piyasaya sürülen yüz tanıma işlevini piyasaya sürdü, bu da tüm yönleriyle yüz tanıma uygulanıyor. Kısa videolar ve canlı yayınlar her gün yüksek olacak. Çevremizde sık sık ortaya çıktı.
Son zamanlarda, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir yüz tanıma şirketi olan Clearview AI, müşteri listesinin sızdırılması nedeniyle bir kargaşaya neden oldu. Bu şirket, sosyal medyada 3 milyardan fazla fotoğraf çekmiştir ve kullanıcıların hassas bilgilerini doğru bir şekilde sorgulayabilir. Melek yatırımcı PayPal'dır ( PayPal'ın kurucusu (Alipay'e benzer), aynı zamanda ünlü bir Amerikan teknoloji avcısı Peter Thiel'dir (Peter Thiel).
Clearview AI, her zaman ortaklarının devlet kurumları olduğunu iddia etti. Aslında, 2018 gibi erken bir tarihte, bir milyardere kızının bir Manhattan restoranında tarihin kimliği de dahil olmak üzere buluşma sahnesini elde etmesine yardımcı oldular. Bu kez saldırıya uğradılar ve sızdırılan müşteri listesi, NBA, Best Buy, Macy's, Wal-Mart vb. 27 ülke / bölgedeki farklı kurumlar ve bireyler de dahil olmak üzere 2.200'den fazlaydı ve Clearview AI, dünyanın dört bir yanından fotoğraflar çekiyor. Amerika Birleşik Devletleri ile sınırlıdır.
Günümüzde Facebook, Twitter, YouTube ve diğer sosyal medya Clearview AI taramasını art arda yasakladı, ancak bir iş modeli olarak hassas kişisel bilgileri satmaya yönelik bu tür davranışlar uzun zamandır piyasada.
Hizmet olarak SaaS yazılımı gibi, birçok pazar araştırması ve büyük veri kuruluşu bir hizmet olarak yüz tanıma olduğunu iddia ediyor. Bu, bilimsel ve teknolojik etik konusunda başka bir tartışmayı tetikliyor. Hassas kişisel bilgilerimiz çok sayıda özel kuruluş tarafından yönetiliyorsa, gelecek Sonuçlar ne olacak?
04
Şu anda, kısa videolar ve canlı yayınların yanı sıra, yeni "yüksek teknolojili" salgın önleme de artıyor ve yüz doğrulama ve otomatik vücut ısısı ölçüm cihazları yaygın olarak kullanılmaya başlandı.
İstasyonlar, oteller, süpermarketler, topluluklar, ofis alanları ve diğer halka açık yerlerin tümü yerleştirilir. Biri kameranın önünden geçtiği sürece, arka uç personeli maskeyi çıkarmadan verileri alabilir. Bu yalnızca çapraz enfeksiyonu önlemekle kalmaz, aynı zamanda büyük ölçüde iyileşir Algılama verimliliği.
Yüz tanıma teknolojisi, görüntü toplama, yüz konumlandırma, kimlik onayı vb. Gibi birçok konuyu içerir. Şu anda, güçlü yerli teknolojiye sahip şirketler arasında Shangtang, Megvii ve BAT bulunur. Çoğu yüz tanıma uygulaması ve donanım cihazı doğrudan satın alınır. Bu şirketler tarafından sağlanan API / SDK'nın sizin tarafınızdan geliştirilmesine gerek yoktur.
Makineye daha fazla yetenek verildiğinde, büyük verilerin bir araya getirilmesinden sonraki değerlendirme ve tahmin insan bilgeliğimizi aşacak ve bu da iş verimliliğini ve suç önlemeyi büyük ölçüde optimize edebilecek.Aynı zamanda, bu "kara kutu" da birçok siparişe neden oldu. Rahatsız insanların etik sorunu.
Gelecekte yapay zekanın kontrol edilemezliği ile ilgili birçok tartışmaya ek olarak, herkesin genel olarak ilgilendiği acil gizlilik sorunları ve işsizlik olasılığı zaten çok yakında.
Makineler çeşitli karmaşık görevleri üstlenmeye başladı ve verimlilikleri insanlardan çok daha iyiydi. Örneğin otonom sürüş için sadece Çin'deki yük şoförlerinin sayısı 30 milyonu aştı ve ağa eklenen taksi şoförlerinin sayısı daha fazla.Makine öğrenimi, yeni beceriler öğrenen bireylerden çok daha hızlı.Sonra 5G'nin hızla gelişmesiyle işsizlik olgusu imkansız hale gelecek. önlemek.
Açıkça yapay zekayı kucaklayacağız, ancak aynı zamanda yeni teknolojilere karşı huşu içinde ve tetikte olmalıyız.
Referans malzemeleri:
1. The New York Times: Clearview Polis Aracı Olmadan Önce Zenginlerin Gizli Oyuncağıydı
2. "BuzzFeed": Clearviewin Yüz Tanıma Uygulaması Adalet Bakanlığı, ICE, Macy's, Walmart ve NBA Tarafından Kullanıldı
3. "NIST": Yüz Tanıma Teknolojisi (FERET)
4. "Wired" dergisi: Yüz Tanıma'nın Gizli Tarihi
