Obstaja veliko vrst umetne inteligence, vendar je ena oblika umetne inteligence, ki tiho povzroča valove v ozadju, računalniški vid (CV).
Računalniški vid analizira slike in videe ter izloči uporabne podatke glede na potrebe uporabnika. Ali, povedano drugače, CV pregleduje vizualne podatke z analitičnim pristopom ljudi, vendar z računalniško hitrostjo. Obstaja pa nekaj nepričakovanih načinov uporabe računalniškega vida in nekatere ste verjetno uporabili, ne da bi se sploh zavedali.
4 nepričakovani načini, kako uporabljamo računalniški vid
Računalniški vid uporablja strojno učenje za hitro analizo ogromnih količin vizualnih podatkov. Mnogi od nas že uporabljajo CV vsak dan, ne da bi o tem veliko razmišljali. Ali ste vedeli, da uporabljate računalniški vid, če med svojimi fotografijami iščete slike psa ali plaže ali če odklenete telefon s prepoznavanjem obraza?
To je javni obraz računalniškega vida. Toda njegova uporaba postaja vse bolj razširjena in nekatere od teh uporab vas bodo morda presenetile.
1. Moderiranje vsebine
Moderiranje vsebine je pereča tema, polna sivih lis. Medtem ko je moderiranje besedila razmeroma preprost koncept, ki ga AI moderira že leta, moderiranje videa in slik še vedno zahteva večjo raven človeškega vložka.
Zdaj nekateri ljudje morda mislijo, da se brskanje po neskončnih objavah v družabnih omrežjih zdi popolna naloga. Toda resnica je precej šokantna; to niso slike kužkov in nečije večerje ob obletnici. AI lahko že hitro preveri, ali so te slike varne.
To pomeni, da vrsta vsebine, ki pride do moderatorjev, vključuje vsebino, ki je nihče pri zdravi pameti nikoli ne bi želel videti. Obstaja veliko poročil o moderatorjih, ki imajo PTSP. A Članek Univerze Harvard potrdili, da se moderatorji soočajo s precejšnjimi psihološkimi tveganji.
Trenutno vloga življenjepisa pri moderiranju vsebine ne more popolnoma odstraniti človeškega elementa. Ampak z platforme družbenih medijev, ki menijo, da je moderiranje skoraj nemogoča naloga, življenjepis lahko olajša breme. Računalniški vid se že uporablja za močno zmanjšanje števila videoposnetkov, ki pridejo do moderatorjev. In kar je pomembno, to lahko stori skoraj v realnem času, s čimer zmanjša tveganje, da bi neprijetna vsebina dosegla oči nič hudega sluteče javnosti in, upajmo, moderatorjev.
2. Zaznavanje lažnega predstavljanja
Lažni napadi so lahko uničujoči tako za posameznike kot za organizacije. Na žalost je proces varovanja vaših sistemov in podatkov pred napadi z lažnim predstavljanjem stalna oboroževalna tekma med varnostnimi strokovnjaki in slabimi akterji, ki stojijo za napadi.
Ena od težav, s katerimi se soočajo varnostni sistemi, je odvisnost od črnih seznamov za identifikacijo vira napadov. To je reaktivna strategija. Težava pri reaktivnih strategijah je časovni zamik med identifikacijo grožnje in ustreznim ukrepanjem. To vrzel upajo izkoristiti slabi igralci in je ista vrzel, ki jo zapolnjuje računalniški vid.
CV se začenja uporabljati kot obramba v realnem času pred lažnim predstavljanjem. Namesto črnih seznamov za prepoznavanje morebitnih napadov CV uporablja vizualne signale za prepoznavanje možnih rdečih zastavic.
Nekaj metod, ki se uporabljajo za to, je navedenih spodaj:
- Prepoznajte lažna spletna mesta
- Prepoznajte sprožilne besede, prikrite kot grafike
- Polnjenje ključnih besed in drugo zamegljevanje besedila
Čeprav bodo tradicionalni varnostni sistemi ostali v ospredju v bližnji prihodnosti, bo vloga življenjepisa pri odpravljanju teh pomanjkljivosti vedno bolj razširjena.
Ta se morda zdi kot krivulja, zato pojasnimo, zakaj je to pomembno.
Športno sponzorstvo je ogromno, z milijardami dolarjev, ki se letno porabijo za sponzoriranje ekip, dogodkov in stadionov. Eden od razlogov, zakaj se porabi toliko, je, da športno sponzorstvo zagotavlja navdušeno občinstvo v času trajanja dogodka.
V svetu, kjer oglaševalci pogosto pridobijo vašo pozornost le za nekaj sekund, ko se pomikate po viru na Instagramu, je zajeto občinstvo za tržnike kot zlati prah. Težava se pojavi pri merjenju učinkovitosti kampanje.
Za razliko od digitalnih kampanj, kjer je uspešnost mogoče meriti natančno v skoraj realnem času, se uspeh športnega sponzorstva meri na veliko bolj analogen način. Ker so na kocki milijarde dolarjev, si tržniki razumljivo želijo več informacij o tem, kaj dobijo z denarjem.
Tu nastopi računalniški vid. Na primer, podjetje, ki oglašuje dirkalni avtomobil, bi uporabilo ljudi za spremljanje dirke in štetje časa zaslona, ki ga je dosegel njihov oglas. To je bilo naporno, dolgotrajno in drago. Zdaj pa veliko podjetij uporablja CV za opravljanje te naloge.
Poleg tega se lahko uporablja za spremljanje dolgoročnega uspeha kampanje. Uporabi se lahko na primer za ugotavljanje, kolikokrat je bil video posnetek z njihovim logotipom deljen na platformah družbenih medijev.
4. Odkrivanje ponaredkov
Internet je poln ponarejenih izdelkov. Veliko teh prodajajo tretji ponudniki na sicer uglednih platformah. Te platforme imajo zakonske obveznosti, da zagotovijo, da sta kakovost in rodovnik vseh izdelkov na njihovi platformi takšna, kot bi morala biti.
Na primer, leta 2020, Amazon je uničil več kot dva milijona ponarejenih izdelkov.
Uspešno spremljanje ponarejenih izdelkov je bilo vedno problematično. Še enkrat, eden večjih problemov je čas. Zamik med tem, ko je izdelek uvrščen na seznam in prepoznan kot goljufija, je lahko dovolj dolg, da je storilec poslal na stotine izdelkov, vzel denar in izginil.
To je ranljivost, za zatiranje katere se uporablja CV. Omogoča analizo izdelkov, navedenih na spletnem mestu platforme, v realnem času. Poleg tega analizira različne vizualne komponente za prepoznavanje potencialno ponarejenih izdelkov. Tej vključujejo:
- Zaznavanje logotipa: To lahko prepozna izdelke z nedovoljeno uporabljenimi logotipi (sončna očala z logotipom Ferrari, ki se prodajajo za nekaj dolarjev na Amazonu, na primer). Ali logotipi slabe kakovosti, ki razkrivajo dejstvo, da te ugodne superge Nike morda niso to, kar se zdijo.
- Analiza slike: Življenjepis je mogoče usposobiti za iskanje potencialnih rdečih zastavic, kot so razlike v barvi ali označevanju, ki lahko nakazujejo, da je izdelek ponarejen.
- Prepoznavanje predmeta: Tehnike CV lahko prepoznajo tudi predmete in vzorce znotraj slik ali videoposnetkov. To lahko pomaga prepoznati ponarejene izdelke, ki so bili na nek način spremenjeni ali spremenjeni, na primer s spremembo blagovne znamke ali etikete.
Trg ponaredkov je ogromen in vpliva na vse, od proizvajalca do končnega uporabnika. Uporaba računalniškega vida za prepoznavanje ponaredkov ne bo odpravila težave, vendar predstavlja velik korak v pravo smer.
Jasno videti prihodnost
Računalniški vid je hitro razvijajoča se tehnologija, ki obljublja veliko. Zaradi dejavnikov, kot je tekma za razvoj prvih resnično samovozečih električnih vozil, je tempo razvoja neizprosen.
To je vznemirljiva tehnologija, ki bo z razvojem še naprej prinašala nove in presenetljive uporabe.
