uutiset

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Teksti |. Brain Body

Yleinen turvallisuus on kuin yhteiskuntamme "koskemattomuus". Voimme harvoin kiinnittää siihen huomiota Kun onnettomuus tapahtuu, se tarkoittaa, että vaara on tullut, joka voi vaihdella "kylmästä" "kuolemaan". .

Turvatarkastuksella voidaan havaita konkreettisia haitallisia esineitä, mutta aineettomia haitallisia tunteita on vaikea havaita. Nämä haitalliset tunteet, kuten äärimmäinen viha, konfliktit, koston sosiaalipsykologia jne., ovat kuin aikapommeja, jotka räjähtäessään aiheuttavat viattomia uhreja.

Siksi yleinen turvallisuus ei voi rajoittua kohteiden tarkastamiseen.

Tekoälyn tunteiden tunnistus on näkymätön este, joka parantaa yleisen turvallisuuden "immuniteettia".

Teknologiamedian WIREDin mukaan Britannian rautatieasemien kamerat käyttävät tällä hetkellä Amazonin tunteidentunnistusjärjestelmää seuraamaan tilannetta rautatieaseman sisällä. Kun henkilö, jolla on epänormaali mieliala, löydetään, henkilökunnalle ilmoitetaan lisätarkastusta varten.

Se, että tunteiden havaitseminen voidaan ottaa käyttöön Euroopan maissa, joissa on tiukka henkilötietosuoja, saattaa riittää selittämään jotain.

Tässä artikkelissa puhutaan siitä, mitä tekoälyn tunteiden tunnistus tekee oikein saadakseen perinteisesti konservatiivisen Yhdistyneen kuningaskunnan hyväksymään sen? Missä on välttämättömyys?

Raporttien mukaan tunteidentunnistusalgoritmeja käyttäviä älykameroita käytetään junamatkustajien tunteiden havaitsemiseen ja mahdollisten tunteiden ennustamiseen kasvojen skannauksen avulla havaitsemaan epänormaalit käyttäytymiset, kuten varkaudet ja tunkeilijat.

Vaikein osa tässä asiassa ei ole tekniikka, vaan kuinka hyväksyä kasvojentunnistus yleisölle Euroopan maissa, joissa on tiukimmat kasvojentunnistussäännökset?

Kasvojentunnistustekniikan soveltaminen julkisilla paikoilla Euroopassa on käynyt läpi merkittäviä muutoksia:

Totaalinen kielto.Syväoppimisteknologian räjähdysmäisen kasvun jälkeen vuonna 2017 kasvojentunnistuksesta on tullut yksi yleisimmistä sovelluksista, ja Euroopassa on säännelty tätä tiukasti Joulukuussa 2019."Tekoälyn valkoinen kirja (luonnos)", sanoi, että kasvojentunnistustekniikan käyttö julkisilla paikoilla kielletään 3–5 vuodeksi.

Heiluta toistuvasti. Historian tiukimpien tekoäly- ja datamääräysten voimaantulon jälkeen monet analyytikot ja teknologian ammattilaiset sanoivat, että nämä rajoitukset ovat suuresti haitanneet tekoälyteknologian edistymistä ja soveltamista Euroopassa, mikä on johtanut tekoälyn kehityksen pysähtymiseen. teollisuus.Euroopan suhtautuminen tähän on kuitenkin aina ollut suhteellisen heilahteleva Helmikuussa 2021.EU:n tietostrategiaKun asiakirja pehmensi suhtautumistaan, se sanoi, että se rajoittaisi sitä tiukasti, mutta ei kokonaan. Saman vuoden lokakuussa annettiin päätös kieltää poliisia käyttämästä kasvojentunnistustekniikkaa julkisilla paikoilla.

Väliaikainen lykkäys.Lopulta 13. maaliskuuta 2024 Eurooppa ohitti maamerkinTekoälylaki, on pehmentänyt suhtautumistaan ​​kasvojentunnistustekniikkaan kieltämällä "arkaluonteiseen biometrisiin tietoihin (kuten kasvojentunnistukseen) perustuvan tarkoituksettoman laajamittaisen valvonnan soveltamisen" ja luopumalla tekniikan järkevästä käytöstä.

Miksi tekoälyn tunteiden tunnistus saa "erityiskohtelua"?

Tämä vie meidät yleisen turvallisuuden "mahdottomaan kolmioon": kustannukset, hyödyt ja kokemus.

Yleisen turvallisuuden vuoksi "ennaltaehkäisy on parempi kuin korjaaminen jälkikäteen". Kun suuririskinen tapahtuma sattuu, "tilanteen korjaamisen" kustannukset ovat usein ihmishenkiä, joten tiukempaa ennakkovalvontaa tulisi käyttää. Yleisesti ottaen se on turvatarkastus.

Turvatarkastuksessa on kuitenkin "mahdoton kolmio", joka vaatii monimutkaista kompromissia investointikustannusten, turvallisuushyötyjen ja julkisen kokemuksen välillä.

Jos turvatarkastusprosessi ei ole riittävän herkkä ja tapahtuu "missed detection", haitallisilla "viruksilla" on mahdollisuus hyödyntää sitä. Vaaralliset ryhmät kehittävät "lääkeresistenssiä" turvatarkastusjärjestelmälle, aivan kuten viruksen lisääntynyt vastustuskyky huumeille, ja löytävät turvatarkastusprosessissa porsaanreikiä sen kiertämiseksi.

Mutta tiedämme myös erittäin hyvin, että lentoasematason turvatarkastusten ja ruumiin etsinnäisten salakuljetuksen tarkastusten umpimähkäinen ottaminen käyttöön missä tahansa ei vaikuta vain liikenteen tehokkuuteen ja ihmisten matkustuskokemukseen, vaan vaatii myös suuremman määrän turvatarkastushenkilöstöä, mikä aiheuttaa suuria kustannuksia. Kustannusmenot ja rajahyöty ovat erittäin alhaiset.

Varsinkin eurooppalaisissa metroissa, suurnopeusjuna-asemilla ja luonnonkauniilla paikoilla ei yleensä ollut aiemmin turvatarkastuksia, mikä vastaa "oven avaamista" vaarallisille aineille ja terrorismin uhille. Normalisoitujen turvatarkastusten toteuttaminen alusta alkaen edellyttää turvahenkilöstön, laitteiden ja muiden kustannusten käyttöönottoa alusta alkaen sekä yleisön kouluttamista muuttamaan pitkäaikaisia ​​matkustustottumuksiaan.

Tässä yhteydessä tekoälyn tunneilmaisun soveltamisen odotetaan löytävän uuden ratkaisun perinteisten turvatarkastusten "mahdottomaan kolmioon".

Tekoälyn tunteiden tunnistus ei ole uusi tekniikka, joten miksi siitä on tullut Euroopan yleisen turvallisuuden hengenpelastuspilli tällä hetkellä?

Tämä alkaa useilla muutoksilla:

Ensimmäinen muutos on algoritmien kehittäminen, mikä on lisännyt tietoturvaetuja huomattavasti.

Ison-Britannian suurnopeusjuna-asemilla käytetty tunteiden tunnistusjärjestelmä on jotain, jota Amazon on tutkinut useiden vuosien ajan sähköisen kaupankäynnin, sairaanhoidon, yleisen turvallisuuden, markkinoinnin ja muilla aloilla.Rekognition-järjestelmä pystyy tunnistamaan erilaisia ​​tunteita, kuten onnea, surua, vihaa, yllätystä, inhoa, tyyneyttä ja hämmennystä.

Esimerkiksi verkkokaupan skenaarioissa myymäläkameroita käytetään kuluttajien tunteiden arvioimiseen tuotenäytön optimoimiseksi henkilökohtaisessa viihdetilanteessa. Älykkäät laitteet, kuten Amazonin Alexa, voivat havaita käyttäjien tunteet ajoissa ja havaita, milloin käyttäjät ovat negatiivisissa tunteissa; kuten vihaa tai surua, lohduttamaan tai neuvomaan.

Voidaan sanoa, että nykyiset tunneanalyysi- ja tunteidentunnistusalgoritmit ovat varsin kypsiä, ja tarkkuus ja tunnistustarkkuus voivat täyttää monimutkaiset vaatimukset tehokkuuden, turvallisuuden ja kokemuksen huomioon ottamisesta julkisilla paikoilla.

Toinen muutos on digitaalisen yhteiskunnan jatkuva edistyminen, mikä tekee tekoälyn tunteiden tunnistamisen kustannuksista hallittavissa.

Älykkäät kaupungit kehittyvät jatkuvasti monissa maissa ja alueilla ympäri maailmaa. Kaupunkien turvallisuuteen käytettyjä älykameroita on käytetty useiden vuosien ajan, ja nykyinen tekniikka ja tuotteet ovat varsin kypsiä. Niistä "ohjelmiston määrittämät" älykamerat voivat ladata erilaisia ​​​​algoritmeja vertikaalisten älykkäiden sovellusten toteuttamiseksi. Ne voivat päivittää ja päivittää tekoälyn tunteiden havaitsemista vaihtamatta laitteistoa, eivätkä ne aiheuta liiallisia kustannuspaineita.

Kolmas muutos on, että viime vuosina ihmisten huoli yleisestä turvallisuudesta ja yksityisyydestä on vähentynyt, joten he ovat hyväksyneet tunteiden havaitsemisen.

Maailman poliittisen ja taloudellisen ympäristön myllerryksen myötä yleinen huoli yleisestä turvallisuudesta on lisääntynyt monissa maissa, erityisesti Euroopassa, jossa kansainväliset rikokset ja konfliktit ovat aiheuttaneet monia uhkia yleiselle turvallisuudelle.

Tässä yhteydessä tekoälyn tunteiden tunnistus ei vain pysty havaitsemaan mahdollisia jännityksen ja konfliktien merkkejä etukäteen välttääkseen emotionaalisen menetyksen aiheuttamat yleisen turvallisuuden vaaratilanteet, mutta se ei myöskään ole niin epämukavaa kuin kasvojen yksityisyyden paljastaminen.

Tämä johtuu siitä, että tunteiden tunnistuksen avulla kerätyt tiedot eivät ole "vahvasti tunnistettavissa".

Kuten kohdassa "Oikeus yksityisyyteen" todetaan, yksityisyys on "oikeus olla jätetty rauhaan". Verrattuna "vahvan tunnistuksen" kasvojentunnistukseen,Tekoälyn tunteiden havaitseminen julkisilla paikoilla ei häiritse yleisöä tai sisällä henkilökohtaisia ​​tietosuojatietoja ennen kriisin paljastumista. , eli luonnollisia henkilöitä ei ole mahdollista yksilöidä ja todentaa tunteiden avulla, eikä se tiedä, kuka sinun sukunimesi on. Tämä vähentää suuresti yleisön tunnetta vakoilusta.

Tästä näkökulmasta katsottuna tekoälyn tunteiden havaitseminen on saavuttanut hyvän tasapainon kustannusten, hyötyjen ja kokemusten suhteen, ja siitä pitäisi tulla näkymätön este yleiselle turvallisuudelle perinteisten turvatarkastusten lisäksi.

Tekoälyn tunteiden havaitseminen ja pahanlaatuisten äärimmäisten turvallisuushäiriöiden ehkäisy tuo varmasti enemmän hyötyä kuin haittaa koko yhteiskunnalle. Joten milloin voimme tehdä sen?

Rehellisesti sanottuna Kiinan suurten ja keskikokoisten kaupunkien älykkäät turvajärjestelmät voivat jo nyt hyvin.Algoritmien lokalisointi vie vielä jonkin aikaa.

Suurin este on, että tietojoukot eivät ole tarpeeksi suuria eivätkä tarpeeksi hyviä.

Vierailin Shandongin yliopiston opettajan luona, joka käytti syväoppimisteknologiaa mikro-ilmaisuntunnistusalgoritmien kehittämiseen. Mikroekspressioille on ominaista erittäin lyhyt kesto, pienet muutokset liikeamplitudissa sekä vaikeudet peittää ja tukahduttaa, joten ne soveltuvat erittäin hyvin mahdollisesti vaarallisten ihmisten tunteiden havaitsemiseen.

Mikroilmentymät vaativat psykologisia kokeita kerätäkseen ja sitten analysoidakseen ja käsitelläkseen niitä tietokoneilla. Ensin on tarpeen näyttää koehenkilöille ärsykkeitä, jotka psykologit ovat osoittaneet saavan aikaan mikro-ilmentymiä, sitten käyttää nopeaa kameraa kohden kasvot kohti ja antaa tietokoneen tallentaa kuvat kehys ruudulta. Datan keräämisen jälkeen on tarpeen merkitä se tunnetunnisteilla ja tila-aika-alueen ominaisuuksilla, jotka ovat ilmaisun aloitus-, loppu- ja huippuhetki.

Opettaja mainitsi, että ennen kuin hänen tiiminsä perusti MMEW-tietokannan, oli pulaa erityisen suurista julkisista tietokannoista mikro-ilmaisututkimukseen. Suurimmassa tietokannassa oli vain 247 näytettä, eikä kuvan resoluutio ollut korkea.

Se vaatii sekä psykologisia kokeita että tietokonetekniikkaa. Jos mikroilmaisutietojoukko on niin vaikeaa, miksi rakentaa se itse tyhjästä?

Tiedämme, että kulttuuri, sosiaalinen elämä ja muut taustat vaikuttavat tunneilmaisuun. Suurin osa kansainvälisistä tunnekuvista perustuu ulkomaalaisilta kasvoilta kerättyihin tietoihin, jotka eivät välttämättä ole kovin tarkkoja kiinalaisten kasvojen tunnetilan, tarkoituksen ja käyttäytymisen tunnistamisessa. Siksi tekoälyn tunteiden havaitsemisen todellinen soveltaminen yleisen turvallisuuden alalla on vielä aloitettava kotimaisten korkealaatuisten tietokokonaisuuksien vankasta rakentamisesta.

Toinen kysymys on, kuka myy sen algoritmin kanssa?

Tarkemmin sanottuna, kuka tarjoaa laskentatehon ja joukon tukipalveluita? Tunteiden tunnistus on monimutkainen prosessi, joka vaatii tehokasta laskentatehoa massiivisen datan nopeaan analysointiin ja tunteidentunnistuksen tulosten palauttamiseen reaaliajassa, mikä vaatii erittäin suurta laskentatehoa. Lisäksi tekoäly on jatkuvasti kehittyvä tekniikka, ja tunteidentunnistusmallit vaativat jatkuvaa oppimista ja optimointia tunnistustarkkuuden ja yleistyskyvyn parantamiseksi. Otetaan esimerkkinä brittiläisellä suurnopeusjuna-asemalla toteutettu Rekognition-järjestelmä. Se on yksi Amazon AWS:n lanseeraamista pilvipalveluista, joka tekee pilvessä oppimista, analyysejä ja toiminnallisia parannuksia.

Kiinassa, koska se sisältää julkista tietoa, se on yksityistettävä ja otettava käyttöön paikallisesti. Lopulta kilpailukyvyn ydin on algoritmitekniikka ja ToB-palveluominaisuudet. Siksi kotimaiset CV-algoritmiyritykset ovat kilpailukykyisempiä kuin pilvitoimittajat näillä markkinoilla. Kuitenkin laskentatehon ja palveluiden inhimillisen tehokkuuden ongelman ratkaiseminen on algoritmiyritysten pitkäaikainen ongelma, joka vaatii kehittyneempää ja järkevämpää. liiketoiminnan suunnittelu.

Yhdeksänkerroksinen alusta nousee maan pohjasta. Vaikka tie tekoälyn tunteiden havaitsemisen lokalisointiin on vielä vahvistettava pala kerrallaan tiedoista, algoritmeista, liiketoiminnasta ja muilta tasoilta, teknologian avulla voidaan parantaa yleisen turvallisuuden "immuniteettia", välttää ilkeitä turvallisuusonnettomuuksia ja saavuttaa tasapaino hinta, hyöty ja kokemus, siitä tulisi vähitellen tulla koko yhteiskunnan yksimielisyys ja tavoite.

Ihmiset ovat päämäärä ja teknologia keino.

Teknologialle, joka suojelee ihmisten oikeutta elämään, pitäisi antaa oikeus kehitykseen jopa Euroopassa, joka on äärimmäisen tiukka uusille teknologioille. Tämä saattaa olla suurin paljastus, jonka tekoälyn tunteiden havaitseminen meille tuo.