9 дивних відкриттів про технологію розпізнавання облич

Розвиток технології розпізнавання облич значно прискорився. Вже 43 роки дослідники працюють над цією темою. В одному з нещодавніх досліджень представлені історичні результати, зібрані з понад 100 наборів даних, які використовувалися для формування систем, що спеціалізуються на розпізнаванні облич. Результати вражають.

Як працює технологія розпізнавання обличчя? Які існують проблеми з конфіденційністю? Які цікаві факти пов’язані з цією темою? Чи втрачає суспільство приватність із вдосконаленням систем розпізнавання облич?

До яких висновків можна дійти за 43 роки досліджень у сфері розпізнавання облич?

1. технологія виявляється ненадійною. Приклад? Перші спроби зафіксувати та ідентифікувати обличчя автомобілістів, які перевищують швидкість на шосе біля мосту Роберта Ф. Кеннеді в Нью-Йорку в 2018 році, закінчилися невдачею. Цікаво, що в академічних умовах система працювала бездоганно.

2. дослідження в галузі розпізнавання облич розпочалися в університетах. Однак за розробку цієї технології відповідає Міністерство оборони (МО), яке Національний інститут стандартів і технологій (NIST), який у 1996 році виділив $6,5 млн на створення найбільшого на сьогодні набору даних. Уряд зацікавився цим напрямком роботи через те, що він не вимагав активної участі громадян, на відміну від отримання, наприклад, відбитків пальців.

3.На самому початку розвитку технології розпізнавання облич використовували портретні фотографії. Однак вони були не дуже точними, тому результати могли вводити в оману.

4.Наступний етап роботи над розпізнаванням облич був пов’язаний з пошуком людей в Google. Це сталося, коли дослідники захотіли розширити набори даних і вийти за межі портретів людей. Дослідникам ставало дедалі важче керувати такими різноманітними даними, що передбачало різні процеси, такі як отримання згоди від людини, яку фотографують, запис демографічних даних, підтримання якості набору даних і так далі.

Набір даних 2007 року під назвою “Мічені обличчя в дикій природі” охопив Google, Flickr, YouTube та інші онлайн-банки зображень. Це дозволяє користувачеві знайти в них більше фотографій, але права на приватність дещо розмиваються.

5 Ще один прорив у технології розпізнавання облич стався у Facebook. Соціальна мережа показала, що створила власну базу даних DeepFace у 2014 році. DeepFace ідентифікує людські обличчя на цифрових зображеннях і використовує дев’ятишарову нейронну мережу з більш ніж 120 мільйонами зв’язків. Система була протестована на чотирьох мільйонах зображень, завантажених користувачами Facebook за допомогою технології глибокого навчання.

6 Однак новаторська технологія, яку використовував Facebook, порушила дані занадто багатьох людей. Творці сайту заплатили штраф за використання фотографій, завантажених користувачами Facebook, для розпізнавання облич (без отримання згоди користувачів).

Проект DeepFace не був анонсований у пресі, а принцип його роботи полягав у “підказуванні тегів”. Ідея полягала в тому, щоб запропонувати особу на фотографії, яку користувач хотів би позначити. Це допомогло б розвитку системи, але призвело б до подальшого витоку даних, тому від “пропозицій тегів” врешті-решт відмовилися.

7 Технологія розпізнавання облич використовувала зображення 17,7 мільйонів людей, і це лише публічні набори даних. Насправді ж кількість і особистість людей, які стали мимовільними учасниками розробки технології розпізнавання облич, невідома.

8 Автоматизація розпізнавання облич призвела до нерівного представлення та “навішування ярликів” на людей. Системи еволюціонували від ідентифікації обличчя чи людини до образливого маркування ознак, наприклад, за допомогою фраз “пухкий”, “бліда шкіра”, “гострий ніс”, “мішки під очима” і т.д.

Більше того, обличчя, які вважаються “західними”, стали стандартними, наприклад, у навчальних наборах. Згідно з дослідженнями, дискримінація у сфері штучного інтелекту може посилювати дискримінацію в реальному світі.

9 Технологія розпізнавання облич зараз широко використовується – від таргетингу реклами до урядового нагляду. Технологія розпізнавання Amazon та пов’язані з нею дані були передані поліції. З іншого боку, системи розпізнавання облич можуть значно покращити програми аналізу настроїв покупців і краще зрозуміти потреби потенційних клієнтів.