Istnieje wiele rodzajów sztucznej inteligencji, ale jedną z form sztucznej inteligencji, która po cichu robi fale w tle, jest widzenie komputerowe (CV).
Wizja komputerowa analizuje obrazy i filmy oraz wydobywa przydatne dane w zależności od potrzeb użytkownika. Innymi słowy, CV analizuje dane wizualne z analitycznym podejściem człowieka, ale z szybkością komputera. Ale są pewne nieoczekiwane sposoby wykorzystania wizji komputerowej, a niektóre prawdopodobnie wykorzystałeś nawet nie zdając sobie z tego sprawy.
4 nieoczekiwane sposoby, w jakie wykorzystujemy widzenie komputerowe
Wizja komputerowa wykorzystuje uczenie maszynowe do szybkiej analizy ogromnych ilości danych wizualnych. Wielu z nas już codziennie korzysta z CV, nie zastanawiając się nad tym. Czy wiesz, że używasz widzenia komputerowego, gdy przeszukujesz swoje zdjęcia w poszukiwaniu zdjęć psa lub plaży albo odblokowujesz telefon za pomocą funkcji rozpoznawania twarzy?
To jest publiczne oblicze wizji komputerowej. Ale jego użycie staje się coraz bardziej powszechne, a niektóre z tych zastosowań mogą cię zaskoczyć.
1. Moderacja treści
Moderowanie treści to drażliwy temat pełen szarych obszarów. Podczas gdy moderacja tekstu jest stosunkowo prostą koncepcją, którą sztuczna inteligencja pomaga moderować od lat, moderacja wideo i obrazów nadal wymaga bardziej znaczącego wkładu człowieka.
Teraz niektórzy ludzie mogą pomyśleć, że przewijanie niekończących się postów w mediach społecznościowych wydaje się idealną pracą. Ale prawda jest dość szokująca; to nie są zdjęcia szczeniąt i czyjejś rocznicowej kolacji. AI może już teraz szybko zweryfikować, czy te obrazy są bezpieczne.
Oznacza to, że rodzaj treści, który trafia do moderatorów, obejmuje treści, których nikt przy zdrowych zmysłach nigdy nie chciałby zobaczyć. Istnieje wiele doniesień o moderatorach cierpiących na zespół stresu pourazowego. A Artykuł z Uniwersytetu Harvarda potwierdziły, że moderatorzy są narażeni na znaczne ryzyko psychologiczne.
Obecnie rola CV w moderowaniu treści nie może całkowicie usunąć elementu ludzkiego. Ale z platformy mediów społecznościowych uznają moderację za zadanie praktycznie niemożliwe, CV może zmniejszyć obciążenie. Wizja komputerowa jest już wykorzystywana do znacznego zmniejszenia liczby „paskudnych” wideo, które docierają do ludzkich moderatorów. I, co ważne, może to robić niemal w czasie rzeczywistym, zmniejszając ryzyko, że niesmaczne treści dotrą do oczu niczego niepodejrzewającej publiczności i, miejmy nadzieję, moderatorów.
2. Wykrywanie phishingu
Ataki typu phishing są potencjalnie katastrofalne zarówno dla osób indywidualnych, jak i organizacji. Niestety proces zabezpieczania systemów i danych przed atakami typu phishing to nieustający wyścig zbrojeń między specjalistami ds. bezpieczeństwa a osobami odpowiedzialnymi za ataki.
Jednym z problemów, z jakimi borykają się systemy bezpieczeństwa, jest poleganie na czarnych listach w celu identyfikacji źródła ataków. Jest to strategia reaktywna. Problem ze strategiami reaktywnymi polega na opóźnieniu czasowym między zidentyfikowaniem zagrożenia a podjęciem odpowiednich działań. Ta luka jest tym, co źli aktorzy chcą wykorzystać i jest tą samą luką, którą wypełnia wizja komputerowa.
CV zaczyna być wykorzystywane jako obrona w czasie rzeczywistym przed atakami typu phishing. Zamiast używać czarnych list do identyfikowania potencjalnych ataków, CV używa sygnałów wizualnych do identyfikowania możliwych czerwonych flag.
Niektóre metody stosowane do osiągnięcia tego celu są wymienione poniżej:
- Zidentyfikuj fałszywe strony internetowe
- Zidentyfikuj słowa wyzwalające przebrane za grafikę
- Dopełnianie słów kluczowych i inne zaciemnianie tekstu
Chociaż tradycyjne systemy bezpieczeństwa pozostaną na pierwszej linii frontu w dającej się przewidzieć przyszłości, rola CV w eliminowaniu tych niedociągnięć będzie coraz większa.
To może wydawać się krzywą, więc wyjaśnijmy, dlaczego jest to ważne.
Sponsoring sportowy jest ogromny, a miliardy dolarów wydawane są co roku na sponsorowanie drużyn, wydarzeń i stadionów. Jednym z powodów, dla których wydaje się tak dużo, jest to, że sponsoring sportowy gwarantuje urzeczoną publiczność przez cały czas trwania wydarzenia.
W świecie, w którym reklamodawcy często przyciągają Twoją uwagę tylko na kilka sekund, gdy przeglądasz swój kanał na Instagramie, pozyskana publiczność jest dla marketerów jak złoty pył. Problem pojawia się przy próbie zmierzenia skuteczności kampanii.
W przeciwieństwie do kampanii cyfrowych, w których wyniki można mierzyć precyzyjnie niemal w czasie rzeczywistym, sukces sponsoringu sportowego mierzy się w znacznie bardziej analogowy sposób. Biorąc pod uwagę miliardy dolarów, marketerzy, co zrozumiałe, chcą więcej informacji o tym, co otrzymują za swoje pieniądze.
Tutaj wkracza wizja komputerowa. Na przykład firma reklamująca samochód wyścigowy wykorzystałaby ludzi do monitorowania wyścigu i liczenia czasu wyświetlania reklamy. Było to pracochłonne, czasochłonne i kosztowne. Ale teraz wiele firm używa CV do wykonania tego zadania.
Dodatkowo może służyć do monitorowania długoterminowego sukcesu kampanii. Na przykład można go wykorzystać do określenia, ile razy klip wideo opatrzony ich logo został udostępniony na platformach społecznościowych.
4. Wykrywanie fałszerstw
Internet jest pełen podrabianych produktów. Wiele z nich jest sprzedawanych przez zewnętrznych dostawców na renomowanych platformach. Platformy te mają prawny obowiązek zapewnienia, że jakość i rodowód wszystkich produktów na ich platformie są takie, jakie powinny być.
Na przykład w 2020 r. Amazon zniszczył ponad dwa miliony podrobionych produktów.
Skuteczne monitorowanie podrabianych produktów zawsze było problematyczne. Po raz kolejny jednym z głównych problemów jest czas. Opóźnienie między wystawieniem produktu a zidentyfikowaniem go jako oszustwa może być wystarczająco długie, aby sprawca wysłał setki produktów, zabrał pieniądze i zniknął.
Jest to luka, którą CV ma załatać. Pozwala na analizę w czasie rzeczywistym produktów wymienionych na stronie internetowej platformy. Ponadto analizuje różne komponenty wizualne, aby zidentyfikować potencjalnie podrobione produkty. Obejmują one:
- Wykrywanie logo: Może to identyfikować produkty z nielegalnie używanymi logo (na przykład okulary przeciwsłoneczne z logo Ferrari sprzedawane za kilka dolców na Amazon). Lub logo niskiej jakości, które zdradzają fakt, że te okazyjne buty Nike mogą nie być tym, czym się wydają.
- Analiza obrazu: CV można wyszkolić w poszukiwaniu potencjalnych sygnałów ostrzegawczych, takich jak różnice w kolorze lub etykietach, które mogą sugerować, że produkt jest podrobiony.
- Rozpoznawanie obiektów: Techniki CV mogą również rozpoznawać obiekty i wzory na obrazach lub filmach. Może to pomóc w identyfikacji podrobionych produktów, które zostały w jakiś sposób zmienione lub zmodyfikowane, na przykład poprzez zmianę marki lub etykiety.
Rynek podróbek jest ogromny i dotyczy wszystkich, od producenta po użytkownika końcowego. Wykorzystanie wizji komputerowej do identyfikacji podróbek nie wyeliminuje problemu, ale stanowi duży krok we właściwym kierunku.
Jasno widzieć przyszłość
Wizja komputerowa to szybko rozwijająca się technologia, która wiele obiecuje. Tempo rozwoju jest napędzane takimi czynnikami, jak wyścig w celu opracowania pierwszych prawdziwie samojezdnych pojazdów elektrycznych.
Jest to ekscytująca technologia, która w miarę dojrzewania będzie nadal oferować nowe i zaskakujące zastosowania.
