Дослідники з Кембриджського університету, Національного технологічного інституту Індії та Індійського інституту науки навчили штучний інтелект розпізнавати людей в натовпі і на масових акціях, навіть коли їх особи частково прикриті, повідомляють Патріоти України.
Новий документ, який буде представлений на Міжнародній конференції ICCVW, являє собою алгоритм глибокого вивчення - підвид машинного навчання, який використовується для виявлення і відтворення моделей у великих обсягах даних.
Знімки робили на «складному» тлі, який би нагадував реальні умови на вулиці. Фотографія ділилася на 14 ділянок, потім кожен фрагмент аналізував алгоритм і добудовував обличчя. При цьому алгоритм впорався із завданням, навіть коли на фрагменти потрапляли окуляри, борода, маска або бандана.
Програма зуміла розпізнати прикрите шарфом обличчя в 67% випадків. Один з дослідників розповів, що під час роботи над ШІ думав про те, що його будуть використовувати для пошуку злочинців. Він визнав, що не знає, як запобігти використання алгоритму для інших цілей: «У мене немає відповіді, як з цим можна боротися».
Як зауважило видання, поки рано турбуватися про те, що правоохоронні органи будуть використовувати алгоритм з машинним навчанням для затримання протестувальників. Для таких систем потрібні серйозні бази даних, в цій програмі використовували сумарно близько чотирьох тисяч фотографій.
За словами творців, ШІ не зможе «впізнати» людину якщо вона одягне суцільну маску на обличчя. Дослідники планують навчити програму працювати дистанційно, без необхідності підключатися до Wi-Fi.
Люди все більше і більше з двох боків конфлікту ненавидять один одного і бажають іншому суспільству тільки одного - смерті. Про це в ефірі "Еспресо "сказав журналіст Віталій Портников, передають Патріоти України. "Це можна сказати і по російсько-україн...
Підійти до дзеркала в ліфті — рефлекс багатьох із нас, але мало хто замислюється, що це не просто декоративний елемент. Насправді дизайнери ліфтів навмисно вбудовують дзеркала, аби підвищити безпеку, комфорт і навіть психологічний стан пасажирів, перед...