Искусственный интеллект Google научится распознавать незнакомцев, которые подглядывают в ваш телефон
Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.
Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.
Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.
Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.
Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.
Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.
Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.
Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.
Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.
Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.
Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.
Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.
Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Дочерняя сеть искусственного интеллекта Google превзошла все ожидания
Представленный публике в мае 2017 года искусственный интеллект AutoML создал дочернюю сеть NASNet с превосходным машинным зрением. Аналитики Google Brain отметили, что система, созданная AutoML, превосходит искусственные интеллекты, которые разрабатывают люди.
Изначально планировалось, что AutoML станет управляющей нейросетью с функциями, позволяющими создавать другие нейросети для выполнения специфических задач.
Так, NASNet должна была распознавать такие объекты, как люди, машины, светофоры, багаж и другие предметы. Искусственный интеллект учитывал ошибки «дочки» и использовал эту информацию для улучшения сети, повторяя данный процесс тысячу раз.
Когда инженеры решили протестировать NASNet с помощью приложений ImageNet и COCO, результаты превзошли все их ожидания.
В 82,7% случаев в выборке ImageNet нейросеть дала правильный ответ. Предыдущий рекорд успешности составил 81,5%. Кроме того, эффективность NASNet оказалась на 4% выше по сравнению с другими системами, оснащенными машинным зрением.
Однако теперь разработчики опасаются, что AutoML сможет создавать нейросети со скоростью, за которой не удастся угнаться всему человечеству. Представители многих крупных компаний предлагают создать этические стандарты для искусственного интеллекта.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Представленный публике в мае 2017 года искусственный интеллект AutoML создал дочернюю сеть NASNet с превосходным машинным зрением. Аналитики Google Brain отметили, что система, созданная AutoML, превосходит искусственные интеллекты, которые разрабатывают люди.
Изначально планировалось, что AutoML станет управляющей нейросетью с функциями, позволяющими создавать другие нейросети для выполнения специфических задач.
Так, NASNet должна была распознавать такие объекты, как люди, машины, светофоры, багаж и другие предметы. Искусственный интеллект учитывал ошибки «дочки» и использовал эту информацию для улучшения сети, повторяя данный процесс тысячу раз.
Когда инженеры решили протестировать NASNet с помощью приложений ImageNet и COCO, результаты превзошли все их ожидания.
В 82,7% случаев в выборке ImageNet нейросеть дала правильный ответ. Предыдущий рекорд успешности составил 81,5%. Кроме того, эффективность NASNet оказалась на 4% выше по сравнению с другими системами, оснащенными машинным зрением.
Однако теперь разработчики опасаются, что AutoML сможет создавать нейросети со скоростью, за которой не удастся угнаться всему человечеству. Представители многих крупных компаний предлагают создать этические стандарты для искусственного интеллекта.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python