Existuje mnoho typov umelej inteligencie, ale jednou z foriem AI, ktorá potichu vytvára vlny na pozadí, je počítačové videnie (CV).
Počítačové videnie analyzuje obrázky a videá a extrahuje užitočné údaje v závislosti od potrieb používateľa. Alebo, inak povedané, CV skúma vizuálne dáta s analytickým prístupom ľudí, ale počítačovou rýchlosťou. Existuje však niekoľko neočakávaných spôsobov, ako sa používa počítačové videnie, a niektoré ste pravdepodobne použili bez toho, aby ste si to uvedomovali.
4 neočakávané spôsoby, ako používame počítačové videnie
Počítačové videnie využíva strojové učenie na rýchlu analýzu veľkého množstva vizuálnych údajov. Mnohí z nás už používajú životopis denne bez toho, aby sme nad tým premýšľali. Vedeli ste, že používate počítačové videnie, keď vo svojich fotkách hľadáte obrázky psa alebo pláže, alebo ak odomykáte telefón pomocou rozpoznávania tváre?
Toto je verejná tvár počítačového videnia. Ale jeho použitie je čoraz rozšírenejšie a niektoré z týchto použití vás možno prekvapia.
1. Moderovanie obsahu
Moderovanie obsahu je pichľavá téma plná sivých plôch. Zatiaľ čo moderovanie textu je pomerne jednoduchý koncept, ktorý AI pomáha moderovať už roky, moderovanie videa a obrázkov si stále vyžaduje významnejšiu úroveň ľudského vstupu.
Teraz si niektorí ľudia môžu myslieť, že listovanie nekonečnými príspevkami na sociálnych sieťach vyzerá ako perfektná práca. Ale pravda je dosť šokujúca; toto nie sú obrázky šteniatok a niečí výročná večera. AI už dokáže rýchlo overiť, či sú tieto obrázky bezpečné.
To znamená, že typ obsahu, ktorý sa dostáva k moderátorom, zahŕňa obsah, ktorý by nikto so zdravým rozumom nikdy nechcel vidieť. Existuje množstvo správ o moderátoroch, ktorí majú PTSD. A Článok z Harvardskej univerzity potvrdil, že moderátori čelia značným psychickým rizikám.
V súčasnosti úloha životopisu pri moderovaní obsahu nemôže úplne odstrániť ľudský prvok. Ale s platformy sociálnych médií považujú moderovanie za prakticky nemožnú úlohu, CV môže zmierniť záťaž. Počítačové videnie sa už používa na výrazné zníženie počtu „nepríjemných“ videí, ktoré sa prefiltrujú až k ľudským moderátorom. A čo je dôležité, môže to robiť takmer v reálnom čase, čím sa znižuje riziko, že sa do očí nič netušiacej verejnosti a dúfajme aj moderátorov dostane nepríjemný obsah.
2. Detekcia phishingu
Phishingové útoky sú potenciálne zničujúce pre jednotlivcov aj organizácie. Bohužiaľ, proces udržiavania vašich systémov a údajov v bezpečí pred phishingovými útokmi je neustálymi pretekmi v zbrojení medzi bezpečnostnými profesionálmi a zlými aktérmi za útokmi.
Jedným z problémov, ktorým bezpečnostné systémy čelia, je spoliehanie sa na čierne listiny pri identifikácii zdroja útokov. Toto je reaktívna stratégia. Problémom reaktívnych stratégií je časový posun medzi identifikáciou hrozby a vykonaním vhodnej akcie. Túto medzeru chcú zlí herci využiť a je to tá istá medzera, ktorú zapĺňa počítačové videnie.
CV sa začína používať ako ochrana pred phishingovými útokmi v reálnom čase. Namiesto používania čiernych zoznamov na identifikáciu potenciálnych útokov používa CV vizuálne signály na identifikáciu možných varovaní.
Niektoré z metód používaných na dosiahnutie tohto cieľa sú uvedené nižšie:
- Identifikujte sfalšované webové stránky
- Identifikujte spúšťacie slová maskované ako grafika
- Odsadenie kľúčových slov a iné zahmlievanie textu
Aj keď tradičné bezpečnostné systémy zostanú v dohľadnej budúcnosti v popredí, úloha životopisu pri odstraňovaní týchto nedostatkov bude čoraz viac prevládať.
Toto sa môže zdať ako krivka, tak si poďme vysvetliť, prečo je to dôležité.
Športový sponzoring je obrovský, ročne sa na sponzorovanie tímov, podujatí a štadiónov vynakladajú miliardy dolárov. Jedným z dôvodov, prečo sa toľko míňa, je to, že sponzorstvo športu zaručuje uchvátené publikum počas trvania podujatia.
Vo svete, kde inzerenti často upútajú vašu pozornosť len na pár sekúnd, keď sa posúvate vo svojom informačnom kanáli na Instagrame, je zachytené publikum pre obchodníkov ako zlatý prach. Problém nastáva pri pokuse zmerať efektivitu kampane.
Na rozdiel od digitálnych kampaní, kde možno výkon presne merať takmer v reálnom čase, sa úspech športového sponzorstva meria oveľa analógovejším spôsobom. Keďže ide o miliardy dolárov, obchodníci pochopiteľne chcú viac informácií o tom, čo im ich peniaze prinášajú.
Tu vstupuje do hry počítačové videnie. Napríklad spoločnosť, ktorá inzeruje pretekárske auto, by použila ľudí na sledovanie pretekov a počítanie času stráveného pred obrazovkou, ktorý ich reklama dosiahla. Bolo to pracné, časovo náročné a drahé. Teraz však mnoho spoločností používa na vykonávanie tejto úlohy životopis.
Okrem toho sa dá použiť na sledovanie dlhodobej úspešnosti kampane. Môže sa napríklad použiť na určenie toho, koľkokrát bol videoklip s ich logom zdieľaný na platformách sociálnych médií.
4. Detekcia falzifikátov
Internet je zaplavený falšovanými výrobkami. Mnohé z nich predávajú predajcovia tretích strán na inak renomovaných platformách. Tieto platformy majú zákonnú povinnosť zabezpečiť, aby kvalita a rodokmeň všetkých produktov na ich platforme boli také, aké by mali byť.
Napríklad v roku 2020 Amazon zničil viac ako dva milióny falošných produktov.
Úspešné monitorovanie falšovaných výrobkov bolo vždy problematické. Jedným z hlavných problémov je opäť čas. Oneskorenie medzi uvedením produktu do zoznamu a identifikovaným ako podvod môže byť dostatočne dlhé na to, aby páchateľ odoslal stovky produktov, zobral peniaze a zmizol.
Toto je zraniteľnosť, na ktorú sa CV používa. Umožňuje analýzu produktov uvedených na webovej stránke platformy v reálnom čase. Okrem toho analyzuje rôzne vizuálne komponenty, aby identifikoval potenciálne falšované produkty. Tie obsahujú:
- Detekcia loga: To môže identifikovať produkty s nezákonne použitými logami (slnečné okuliare s logom Ferrari, ktoré sa napríklad predávajú za pár dolárov na Amazone). Alebo logá nízkej kvality, ktoré prezrádzajú, že tieto výhodné tenisky Nike nemusia byť také, akými sa zdajú byť.
- Analýza obrázkov: Životopis sa dá naučiť hľadať potenciálne červené vlajky, ako sú rozdiely vo farbe alebo označení, ktoré môžu naznačovať, že výrobok je falšovaný.
- Rozpoznávanie objektov: Techniky CV môžu tiež rozpoznať objekty a vzory v obrázkoch alebo videách. Môže to pomôcť identifikovať falšované produkty, ktoré boli nejakým spôsobom pozmenené alebo upravené, napríklad zmenou značky alebo označenia.
Trh s falzifikátmi je obrovský a týka sa každého, od výrobcu až po konečného užívateľa. Použitie počítačového videnia na identifikáciu falzifikátov neodstráni problém, ale predstavuje veľký krok správnym smerom.
Jasne vidieť budúcnosť
Počítačové videnie je rýchlo sa rozvíjajúca technológia, ktorá sľubuje veľa. Tempo vývoja, poháňané faktormi, ako sú preteky vo vývoji prvých skutočne samoriadiacich elektrických vozidiel, je neúprosné.
Je to vzrušujúca technológia, ktorá bude v priebehu dozrievania naďalej prinášať nové a prekvapivé možnosti využitia.
