Veidų atpažinimo technologijos vystosi nerimą keliančiu greičiu, o stiklas iš tikrųjų yra šiuolaikinių sistemų atstovas ir yra šio proceso pagrindas.
Neseniai Viskonsino-Madisono universiteto paskelbtame straipsnyje pabrėžiama šios srities pažanga ir jų „intelektas“ – stiklas, kurį galima atpažinti be jutiklių ar maitinimo. „Mes naudojame optinę sistemą, kad suspaustume įprastus kamerų, jutiklių ir giliųjų neuroninių tinklų nustatymus į ploną stiklo gabalą“, – aiškino tyrėjai. Ši pažanga yra svarbi, nes šiandieninis dirbtinis intelektas sunaudoja daug skaičiavimo galios, kiekvieną kartą, kai naudojate veido atpažinimo funkciją telefonui atrakinti, jis eikvoja daug baterijos energijos. Komanda mano, kad naujasis stiklas žada atpažinti veidus be jokio maitinimo.
Koncepcijos įrodymo darbas apima stiklo, kuris atpažįsta ranka rašytus skaičius, kūrimą.
Sistema veikia šviesa, skleidžiama iš kai kurių skaičių vaizdų, o tada sufokusuoja vieną iš devynių taškų kitoje pusėje, atitinkančių kiekvieną skaičių.
Sistema gali realiuoju laiku stebėti, kada keičiasi skaičiai, pavyzdžiui, kai 3 pasikeičia į 8.
„Tai, kad mums pavyko pasiekti tokį sudėtingą elgesį tokioje paprastoje struktūroje, yra tikrai logiška“, – aiškina komanda.
Galima teigti, kad tai dar labai toli nuo bet kokio tipo rinkos pritaikymo, tačiau komanda vis dar optimistiškai nusiteikusi, kad jie atrado būdą, kaip pasyviojo skaičiavimo galimybes integruoti tiesiai į medžiagą, sukuriant pavienius stiklo gabalėlius, kuriuos galima naudoti šimtus ir tūkstančius kartų. Technologijos trumpalaikis pobūdis siūlo daug galimų atvejų, nors vis dar reikia daug mokymų, kad medžiagas būtų galima greitai atpažinti, o šie mokymai nėra tokie greiti.
Tačiau jie sunkiai dirba, kad patobulintų dalykus, ir galiausiai nori jas naudoti tokiose srityse kaip veido atpažinimas. „Tikroji šios technologijos galia yra gebėjimas nedelsiant atlikti sudėtingesnes klasifikavimo užduotis, nesunaudojant jokios energijos“, – aiškina jie. „Šios užduotys yra pagrindinis dirbtinio intelekto kūrimo aspektas: autonominių automobilių mokymas atpažinti šviesoforo signalus, balso valdymo įdiegimas vartotojų įrenginiuose ir daugelis kitų pavyzdžių.“
Laikas parodys, ar jiems pavyko pasiekti savo ambicingus tikslus, bet su veido atpažinimu tai tikrai kelia nerimą.
Įrašo laikas: 2019-10-09
