Компьютерный интеллект нового поколения

Полноценное общение людей с роботами вскоре может стать реальностью. Причем, разговаривать с машинами смогут не только ученые. Системы, созданные человеком, еще не обладают сознанием собственного «я», но некоторые сложные задачи уже выполняют. Одной из насущных задач прогресса является распознавание людей по их лицам. Почему это стало так нужно – основных причин две. Одна из них – безопасность. В эпоху постоянной угрозы терроризма имеется острая нужда в том, чтобы человек, уже занесенный в базу данных известных преступников или «подозрительных личностей», был мгновенно опознан - скажем, в аэропорту. Вектор опасного лица И здесь российские компьютерные гении показали себя вполне на высоте. Россия имеет свои системы распознавания, и не хуже, а лучше, чем у других. Как объяснил корреспонденту «МИР 24» сооснователь компании N-tech.Lab Александр Кабаков, процесс идентификации опасного человека состоит из трех этапов. Сначала «дедуктирование лица», выявление его в потоке, допустим, тех же пассажиров, идущих через контроль. Потом компьютерная система создает «вектор признаков лица» - она зашифровывает его в виде набора цифр, как и любое изображение. Специалисты выделили 80 отличительных черт лица, которые считаются достаточными для опознания. Фото: Матыцин Валерий/ТАСС «Расстояние между глаз и т.д. мы не меряем, – рассказал Кабаков. - За это отвечает наш алгоритм, который сам определяет эти 80 чисел. Мы не знаем до конца, какие факторы для него являются критичными. Какие-то факторы коррелируют с возрастом, какие-то – с полом. Но на выходе нам дают 80 чисел, которые мы заносим в базу данных». По этим 80 критериям лицо запоминается и опознается столь «глубоко», что ни наклеенные усы и борода, ни, тем более, очки, ни возрастные морщины этому опознанию уже не мешают. И вот, на третьем этапе это зашифрованное лицо загружается в базу данных «подозрительных лиц». И если оказывается, что в базе оно есть – что ж, человека могут попросить отойти в сторонку. А дальше уже дело правоохранительных органов, которые должны знать, как действовать, чтобы не нарушать грубо права человека, но и не подвергать опасности самолет. Сам процесс распознавания занимает меньше одной секунды, он мгновенный. «И достаточно дешевый в использовании, – отметил Кабаков. - Чтобы обеспечить нашей системой аэропорт, не нужно строить гигантский отдельный дата-центр». Чем удивили ученые Сенсационные открытия N-Tech.Lab и ее команда, возглавляемая Артемом Кухаренко, в декабре 2015 года выиграла международный конкурс по распознаванию лиц, объявленный Вашингтонским университетом. В номинации, где надо было искать лица в базе данных на миллион изображений, они заняли первое место, оставив позади такой гигант, как Google. Сейчас компания запросто работает и с базами на 200 млн лиц. Распознать — расположить? Есть и другая потребность в распознавании - не только с целью изоляции опасного человека, но также и для того, чтобы сделать вежливый жест в адрес бизнес-партнера. В этой сфере, как известно, ничто не дается так дешево и не ценится так дорого, как вежливость. «Есть два способа больше заработать, - заметил корреспонденту «МИР 24» эксперт компании «Битрикс 24» Сергей Кулешов. - Первый способ - привлечь больше людей и больше продать им. И второй способ – тех, кто уже пришел, привлечь повторно за счет персонального сервиса высочайшего уровня». Доверие и расположение человека стоят дорого. Казалось бы, чем тут может помочь надзирательский глазок и картотека? Оказывается, могут, если это поставлено на должный уровень. Суть проста: вы пришли в магазин или другую организацию. И прямо с порога к вам уже обращаются по имени-отчеству – а затем, с первых же минут беседы, предлагают удобные для вас варианты товаров или услуг. На низовом уровне это может быть посещение супермаркета, где прямо на кассе продавец предлагает вам карточку со скидкой – и при этом от вас не требуется ничего заполнять (а именно это требование часто вызывает неприятие покупателя). Теперь от вас требуется только сфотографироваться на веб-камеру и сказать свое имя. На уровне более высоком вы можете с некоторым удивлением (но все же с приятным удивлением) сразу услышать от бизнес-партнера то, что вам по вкусу. Сеть контактная, нейронная Но не обязательно ограничиваться этим! И «антитеррористическая» система, и «вежливая» обладают умением сличать изображение нового человека с фотографиями в социальных сетях. Где в наше время сидят, наверное, уже большинство россиян. Совершил кто-то преступление, уехал в другой город – но, допустим, в видеокамере, которых сейчас много, его физиономия засветилась. И далее по соцсетям его, по крайней мере, могут найти. Соцсети будущего Когда они заменят нам жизнь? Аналогичным образом, и в фешенебельном офисе. Так же мгновенно, пока «Штирлиц идет по коридору», менеджер уже имеет краткую информацию о нем из соцсетей и может набросать предварительный план беседы. Понятно, что с непривычки кто-то может и напугаться слегка, тем более, в нашей стране, с ее богатыми «полицейскими» традициями. Но люди достаточно быстро начинают ценить полезное. Сергей Кулешов также отметил экономичность – распознавание одного лица обходится компании в один рубль. Ну, и как полезная вишенка на торте – авторская разработка - система распознавания лиц «Face-трекер». Она работает по принципу нейронной сети - первичного компьютерного аналога сети нервных клеток в человеческом мозгу. В качестве клеток используются мощнейшие процессоры, взаимодействующие между собой. «Это довольно сложная математика, - отметил Кулешов. – Самообучаемый компьютерный интеллект нового поколения». По такому же принципу, что и «вежливые», строятся жесткие «полицейские» системы распознавания возможных террористов в аэропортах. Или, например, хулиганистых болельщиков на стадионах. Такие системы гораздо дороже, они имеют свои изолированные серверы. По словам Кулешова, распознавание одного лица для компании, использующей сервис, обходится в один рубль. Фото: Савостьянов Сергей/ТАСС Системы распознавания лиц сами «айтишники» относят к начаткам искусственного разума. Они строятся по принципу нейронной сети человеческого мозга, перенесенной в компьютерный алгоритм. И эти системы самообучающиеся. Так, если система ошиблась при выборе лица, она сама обнаруживает ошибку и перестраивается. Она, безусловно, находится под контролем человека и выполняет его задания, но в чем-то остается уже думающей. «Мы понимаем, как это делается, - заметил в данной связи Александр Кабаков. - Но все-таки не понимаем точно, как она анализирует изображение». Вероятно, это начало весьма долгого научного разговора специалистов друг с другом – и специалистов с обществом. Но прогресс неостановим, и жить с ним интереснее. Леонид Смирнов