Nagy potenciál rejlik a gépi látásban

A gépi látás alkalmazásainak széles skálája van, az arcfelismerő jelszavas védelemtől (banki szolgáltatások) a hibák észleléséig a gyárban (gyártás), az egészségügyön át a sportig. Ez egy jövedelmező terület, amely 2022 -re várhatóan eléri a 48,6 milliárd dollárt.

Ám a gépi látáson alapuló rendszerek nem egyenlőek. Az egyes rendszerek a képfeldolgozás különböző kombinációit alkalmazzák a statisztikai mintafelismeréstől kezdve a gépi tanuláson, mély tanuláson át az objektumok észleléséig és követéséig, valamint a képek osztályozásáig. Vannak olyan eszközök is, amik ezek mellett a képek visszakeresését is elvégzik, és előrejelzést is készítenek.

Ezek a technológiák párosulhatnak a személyazonosságot ellenőrző technológiákkal vagy biometrikus megoldásokkal, amelyek mérik az arc tulajdonságait, az ujjlenyomatokat, a szivárványhártyát, a vénák mintáit, vagy más emberi vonásokat, például az EKG-értékeket vagy a hangot.

Az amerikai Biometriai Intézet (Biometrics Institute) szerint az emberi test jellemzőinek mérése és a viselkedés kiszámítása kulcsfontosságú eszköznek bizonyul a digitális identitás és a távoli személyazonosság-ellenőrző rendszerek számára. A technológia magas szintű hatékonyságot és bizonyosságot kínál, különösen az identitás és a hitelesítés területén – írja a Machine Design.

Bőven akadnak aggályok is

Ugyanakkor az ilyen technológiák (különösen az arcfelismerő rendszerek) használata sokakat nyugtalansággal tölt el, mivel személyes adatok gyűjtésével jár együtt. A Biometriai Intézet éves iparági felméréséből kiderült, hogy a válaszadók többsége (63 százaléka) egyetértett abban, hogy a járvány felgyorsította a biometrikus megoldások elfogadását, háromnegyedük pedig arról számolt be, hogy az új megoldások és technológiák kritikus fontosságúak lesznek a jelenlegi és jövőbeli járványok kezelésében. Ezzel együtt viszont a válaszadók jelentős része (48 százaléka) úgy vélekedett, hogy a biometria használata túl gyorsan növekszik.

Az adatvédelmi aggályok jelentik a fő akadályt a mesterséges intelligencián alapuló videóanalitika bevezetésében. Ha ehhez hozzávesszük a beleegyezés lehetőségének hiányát, az arányosságot és a hamis feltételezést a gépi semlegességről, a helyzet még rosszabb.

Például az MIT Media Lab nemek arányát vizsgáló projektje figyelemre méltó torzításokat talált a technológiai nagyvállalatok adathalmazaiban a nemek és a bőrszín tekintetében (ezek a tanulmányok nem vizsgálták a kereskedelemben kapható arcfelismerő algoritmusokat).

Viselkedéselemzés kamerák segítségével

A C2RO mesterséges intelligencián alapuló videóanalitikai szoftverplatformjának célja, hogy megértse az emberi viselkedés útját egy fizikai létesítményben Az adatok betekintést nyújtanak abba, ahogyan az ügyfelek viselkednek a bevásárlóközpontban - magyarázta Soodeh Farokhi, a Montrealban székelő szoftvercég, a C2RO alapítója és technológiai vezetője.

A végső cél az volt, hogy az alkalmazás segítsen a kiskereskedőknek felmérni a marketing kezdeményezések hasznát, és javítsa a működés hatékonyságát. Hasonlóképpen, a tömegközlekedési rendszerek vagy ipari létesítmények kihasználhatják a platformot a forgalomáramlás és a szolgáltatáshasználati minták elemzésére a működés és a biztonság optimalizálása érdekében – magyarázza.

A C2RO a meglévő biztonsági kamerákat alkalmazza anélkül, hogy biometrikus információkat használna fel - hangsúlyozta Farokhi. A gépi látás mesterséges intelligencia alapú rendszerei viselkedési mintákat rögzíthetnek anélkül, hogy veszélyeztetnék az egyén magánszféráját, ezért nem szabad egy lapon említeni a biometrikus rendszerekkel. Ezek a rendszerek előnyösek lehetnek mindaddig, amíg megfelelnek az adatvédelmi szabályoknak - véli Farokhi, hozzátéve, hogy a cég összesített adatokat használ, így nincs nyilvántartása a rendszerben lévő egyénekről.

Egyelőre nem aknázzák ki ezt a területet

A gépi látás mesterséges intelligencia alapú rendszereinek elfogadásának egyik erős hajtóereje az egészségügy és az orvostudomány, ahol a diagnózisok és a betegségek szűrésének gyorsasága és pontossága elsődleges szempont. Ennek ellenére a járvány alatt is sokan adtak hangot „az emberek megfigyelésén” alapuló technológiai megoldásokkal szembeni aggályaiknak.

A Machine Design szerint Észak-Amerikában is ellenzi a többség az ilyen megoldások széleskörű terjedését, ráadásul Európában még szigorúbbak az adatvédelmi törvények, és az emberek is bizalmatlanabbak ezen a téren.