Существует много типов искусственного интеллекта, но одна из форм ИИ, которая тихонько набирает обороты на заднем плане, — это компьютерное зрение (CV).
Компьютерное зрение анализирует изображения и видео и извлекает полезные данные в зависимости от потребностей пользователя. Или, другими словами, CV исследует визуальные данные с аналитическим подходом людей, но со скоростью компьютера. Но есть несколько неожиданных способов использования компьютерного зрения, и некоторые из них вы, вероятно, использовали, даже не осознавая.
4 неожиданных способа использования компьютерного зрения
Компьютерное зрение использует машинное обучение для быстрого анализа больших объемов визуальных данных. Многие из нас уже ежедневно используют CV, даже не задумываясь об этом. Знаете ли вы, что вы используете компьютерное зрение, когда ищете на своих фотографиях изображения собаки или пляжа или разблокируете свой телефон с помощью распознавания лиц?
Это публичное лицо компьютерного зрения. Но его использование становится все более распространенным, и некоторые из этих применений могут вас удивить.
1. Модерация контента
Модерация контента — это щекотливая тема, полная серых зон. В то время как модерация текста — это относительно простая концепция, которую ИИ помогает модерировать в течение многих лет, модерация видео и изображений по-прежнему требует более значительного участия человека.
Некоторые люди могут подумать, что прокрутка бесконечных сообщений в социальных сетях кажется идеальной работой. Но правда шокирует; это не фотографии щенков и чьего-то юбилейного ужина. ИИ уже может быстро убедиться, что эти изображения безопасны.
Это означает, что тип контента, который доходит до модераторов, включает в себя контент, который никто в здравом уме никогда не захочет видеть. Есть многочисленные сообщения о модераторах, страдающих посттравматическим стрессовым расстройством. А Статья Гарвардского университета подтвердил, что модераторы сталкиваются со значительными психологическими рисками.
В настоящее время роль резюме в модерации контента не может полностью исключить человеческий фактор. Но с Платформы социальных сетей считают модерацию практически невыполнимой задачей, резюме может облегчить бремя. Компьютерное зрение уже используется для значительного сокращения количества «гадких» видео, которые просачиваются к модераторам-людям. И, что важно, он может делать это почти в режиме реального времени, снижая риск того, что неприятный контент попадет в глаза ничего не подозревающей публике и, надеюсь, модераторам.
2. Обнаружение фишинга
Фишинговые атаки потенциально разрушительны как для отдельных лиц, так и для организаций. К сожалению, процесс защиты ваших систем и данных от фишинговых атак — это непрекращающаяся гонка вооружений между профессионалами в области безопасности и злоумышленниками, стоящими за атаками.
Одной из проблем, с которыми сталкиваются системы безопасности, является зависимость от черных списков для определения источника атак. Это реактивная стратегия. Проблема с реактивными стратегиями заключается в задержке во времени между выявлением угрозы и принятием соответствующих мер. Этот пробел — то, что злоумышленники надеются использовать, и это тот самый пробел, который заполняет компьютерное зрение.
CV начинает использоваться в качестве защиты от фишинговых атак в режиме реального времени. Вместо использования черных списков для выявления потенциальных атак CV использует визуальные сигналы для выявления возможных красных флажков.
Некоторые из методов, используемых для достижения этой цели, перечислены ниже:
- Выявление поддельных веб-сайтов
- Определите триггерные слова, замаскированные под графику
- Заполнение ключевых слов и другое запутывание текста
Хотя в обозримом будущем традиционные системы безопасности останутся на переднем крае, роль CV в устранении этих недостатков будет возрастать.
Это может показаться кривым, поэтому давайте объясним, почему это важно.
Спортивное спонсорство огромно: миллиарды долларов ежегодно тратятся на спонсирование команд, мероприятий и стадионов. Одна из причин, по которой так много тратится, заключается в том, что спортивное спонсорство гарантирует заинтересованную аудиторию на протяжении всего мероприятия.
В мире, где рекламодатели часто привлекают ваше внимание всего на несколько секунд, пока вы просматриваете ленту в Instagram, захваченная аудитория — это золотая пыль для маркетологов. Проблема возникает при попытке измерить эффективность кампании.
В отличие от цифровых кампаний, эффективность которых можно точно измерить почти в режиме реального времени, успех спортивного спонсорства измеряется гораздо более аналоговым способом. Когда на карту поставлены миллиарды долларов, маркетологи, по понятным причинам, хотят больше информации о том, что они получают за свои деньги.
Здесь на помощь приходит компьютерное зрение. Например, компания, рекламирующая гоночный автомобиль, будет использовать людей для наблюдения за гонкой и подсчета экранного времени, проведенного их рекламой. Это было трудоемко, долго и дорого. Но сейчас многие компании используют CV для выполнения этой задачи.
Кроме того, его можно использовать для мониторинга долгосрочного успеха кампании. Например, его можно использовать для определения того, сколько раз видеоклип с их логотипом был опубликован на платформах социальных сетей.
4. Обнаружение подделок
Интернет наводнен контрафактной продукцией. Многие из них продаются сторонними поставщиками на платформах с хорошей репутацией. Эти платформы несут юридические обязательства по обеспечению того, чтобы качество и родословная всех продуктов на их платформе были такими, какими они должны быть.
Например, в 2020 г. Amazon уничтожил более двух миллионов контрафактной продукции.
Успешный мониторинг контрафактной продукции всегда был проблематичным. Еще раз повторю, что одной из основных проблем является время. Задержка между включением продукта в список и идентификацией его как мошеннического может быть достаточно длительной, чтобы преступник отправил сотни продуктов, забрал деньги и исчез.
Это уязвимость, для устранения которой используется CV. Это позволяет в режиме реального времени анализировать продукты, перечисленные на веб-сайте платформы. Кроме того, он анализирует различные визуальные компоненты для выявления потенциально контрафактной продукции. К ним относятся:
- Обнаружение логотипа: Это может идентифицировать продукты с незаконно используемыми логотипами (например, солнцезащитные очки с логотипом Ferrari, которые продаются на Amazon за несколько долларов). Или некачественные логотипы, которые выдают тот факт, что эти дешевые кроссовки Nike могут быть не тем, чем кажутся.
- Анализ изображения: CV можно научить искать потенциальные красные флажки, такие как различия в цвете или маркировке, которые могут свидетельствовать о том, что продукт является контрафактным.
- Распознавание объектов: Методы CV также могут распознавать объекты и шаблоны в изображениях или видео. Это может помочь идентифицировать контрафактные продукты, которые были каким-либо образом изменены или модифицированы, например, путем изменения товарного знака или маркировки.
Рынок подделок огромен и затрагивает всех, от производителя до конечного пользователя. Использование компьютерного зрения для выявления подделок не решит проблему, но станет большим шагом в правильном направлении.
Ясно видеть будущее
Компьютерное зрение — это быстро развивающаяся технология, которая обещает многое. Благодаря таким факторам, как гонка за созданием первых по-настоящему беспилотных электромобилей, темпы развития неумолимы.
Это захватывающая технология, которая по мере своего развития будет по-прежнему предлагать новые и неожиданные применения.
