Компьютерное зрение: что искусственный интеллект видит в зеркале

Юлия Суворова

Как же искусственный интеллект реагирует на подобную «аферу»? Понимает ли машина, что перед ней не «Друг», а «Гурд»? Исследователи из Корнельского университета всерьез заинтересовались этими вопросами, ведь Вселенная не симметрична. То, как мы смотрим на нее, имеет значение. Доклад ученых, в котором они назвали довольно необычные способы разоблачения зеркальных изображений искусственным интеллектом, был недавно представлен на престижной конференции по компьютерному зрению.

Нейросетевые системы распознавания образов сегодня активно распространяются в коммерческом секторе. Однако вопрос, насколько точно машина распознает изображение, до сих остается открытым. От точности его распознавания могут зависеть человеческие жизни. Например, если автопилот автомобиля или самолета не распознает объект с низкой контрастностью относительно фона и не успеет вовремя уклониться от препятствия, может произойти катастрофа.

Например, дополнить распознавание растровых изображений, представляющих собой сетку пикселей, имитацией физиологических особенностей движения глаз, которые позволяют глазу видеть двумерные и трехмерные сцены. Альтернативный способ — добавить векторное описание изображений. Оно позволит запрограммировать машину на обход изображения по траекториям, заданным векторами.

Каждый из используемых машиной признаков не выглядит достаточно убедительным в отдельности. Однако ученые убеждены, что в совокупности ряд ключей для анализа вполне надежен. В любом случае, изучение реакции искусственного интеллекта на зеркально отраженные снимки имеет важное значение. Оно поможет выявить погрешности на этапе машинного обучения, а также пригодится для идентификации фальшивых снимков, которыми кишит сегодня Интернет. В будущем же подобные алгоритмы могут уберечь высокоорганизованного робота от «драки» с зеркалом, в котором он увидит и распознает отраженного себя.

Важно понять одну вещь. Если бы не было творцов (фотографы, художники, фильммейкеры, иллюстраторы и т.д.), нейросеть просто не смогла бы создавать свои работы. Она использует всё, что есть в интернете, чтобы создать нечто новое. Но на основе уже придуманного. Поэтому работа фотографов и художников всё равно остается на первом месте. Впрочем, как и работа авторов текстов. Википедия в конце концов.

Компьютерная обработка изображений — нетривиальная задача для искусственного интеллекта. Поэтому на этапе машинного обучения, когда электронный «разум» ищет общие черты у объектов на снимках и заполняет свою базу данных, требуется огромное количество изображений. Чтобы сократить время поиска «тренировочных» картинок, исследователи часто хитрят: зеркально отражают часть изображений, увеличивая их число вдвое.

Другие публикации автора

«Хорошо», — сказали ученые и усложнили задачу еще больше. Теперь в распоряжении искусственного интеллекта были только изображения лиц. Области, которые интересовали на этом этапе машину — это определенный участок волос, направление взгляда (по каким-то причинам, большинство людей на портретных фотографиях смотрят влево) и. бороды. «Мы понятия не имеем, какую информацию алгоритм черпает из изображения бороды, — сказал Снейвли, — Возможно, способ расчесывания и бритья каким-то образом выдает в человеке правшу».

В оптико-электронных системах все устроено иначе. Их светочувствительная матрица имеет плоскую, как правило прямоугольную, форму, а сама система линз далеко не так свободна в движении, как человеческий глаз. Поэтому искусственный интеллект не может достроить воображаемые линии, которые связывают фрагменты геометрической иллюзии. Машинное зрение видит только то, что реально изображено, тогда как человек достраивает в воображении полное изображение по его очертаниям.

Чтобы понять, как машинное восприятие изображений отличается от человеческого, российские ученые загрузили изображения классических визуальных иллюзий в онлайн-сервис распознавания образов IBM Watson Visual Recognition. Большая часть из них представляла собой геометрические силуэты, частично скрытые геометрическими формами цвета заднего плана. Система пыталась определить, что представляет собой поступившее изображение, и указывала степень уверенности в своем ответе.

Машины удивили ученых. Точность, с которой искусственный интеллект распознает отраженные изображения, составила от 60 до 90%. Чтобы обнаружить признаки, по которым машинный алгоритм отличает «перевертыш» от оригинала, группа ученых под руководством Ноя Снейвли, доцента кафедры компьютерных наук в Корнельском университете, создала тепловую карту. Карта отображала области, которые казались «подозрительными» искусственному интеллекту. Некоторые признаки зеркальных изображений были очевидны, другие же оказались настолько неожиданными, что их с трудом различали люди.

«Воображаемые фигуры обязательно стоит использовать в качестве тестов в системах, которые зависят от распознавания фото- и видеопотоков. Например, в автопилотах машин или беспилотных летательных аппаратов. Это поможет избежать рисков, связанных с использованием систем машинного интеллекта в промышленности и транспортных системах», — полагает Владимир Винников.

Самой легкой подсказкой был текст. Искусственный интеллект мгновенно определял зеркальные изображения по перевернутым буквам. Тогда исследователи исключили такие снимки из эксперимента. В числе других признаков оказались наручные часы, пуговицы на рубашках, которые, как правило, с левой стороны, телефоны — большинство людей держат девайсы в правой руке, а также другие привычки правшей.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета. Результаты исследования опубликованы в сборнике Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology.

«Объекты, похожие на те, что мы использовали в ходе эксперимента, встречаются в реальной жизни, — комментирует автор исследования Владимир Винников, аналитик Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ. — Например, прицеп трейлера или радиобашня, которые по ночам обозначаются только габаритными огнями, автопилот автомобиля или самолета воспринимает таким же образом, как мы — воображаемые геометрические фигуры».

Маркетинг без бюджета. Часть 1: партнерские программы.

Человеческий глаз постоянно непроизвольно движется, а светочувствительная поверхность его сетчатки имеет форму полусферы. Чтобы человек увидел иллюзию, изображению достаточно быть векторным — состоять из опорных точек и соединяющих их кривых. Человеческое воображение достроит картинку благодаря физиологической особенности зрения — постоянному движению глаз.

Все говорят про кризис. Очень многие предприниматели винят его. Мол все возникающие проблемы в бизнесе из-за него. Я знаю предпринимателей, чьи бизнесы постоянно «живут» с маркетингом без бюджета. Так почему бы не поговорить о нем? О маркетинге без бюджета? Разберем партнерские программы. Логика очень простая — способность к кооперации может реально помочь бизнесам. Представьте, что у вас магазин женской спортивной одежды. Куда еще ходят ваши клиенты в вашем районе? На поверхности лежат: спортивные клубы магазины спортивного питания кафе здорового питания Почему бы вам с ними взять и запартнериться? Если вы думаете, что они крупнее или круче и в вас не нуждаются? То в первую очередь над показать ваши плюсы как партнера. И самое важное, это создать вау-эффект для клиента. Согласитесь, приятно купить упаковку спортивного питания за пару тысяч рублей и на такую же сумму получить сертификат в магазине спортивной одежды? Клиент доволен, ожидания от покупки превзошли себя. Какие еще плюсы от партнерства? Ваш партнер может повысить свой средний чек за счет вас, не затратив не копейки. Для этого сделайте кобрендинговую акцию. При покупке абонемента в спортивном клубе на месяц клиент получает сертификат на 3 000 рублей в вашем магазине одежды. При выборе абонемента на 3 месяца — на 5 000, а на год — вообще на 10 000 рублей. Ваш партнер получает крутой дополнительный стимул для увеличения среднего чека. Вы новых клиентов. Не забывайте, что себестоимость продукции у вас гораздо ниже этих 3 000 рублей. Да и вы обязательно на каждый сертификат сделаете апсейл. Если вся система построена грамотно, то: все участники акции осведомлены и знают четкие шаги по работе с акцией; на ресурсах обеих сторон широко рассказано об акции; везде висят плакаты и лежат флаеры, продавцы лично повторяют клиентам информацию; акция действительно выгодная. Результат: выгода с трех сторон. Клиент получает крутые скидки и экономит. Вы получаете новых клиентов. Компания-партнер создает вау-эффект, повышает лояльность и увеличивает средний чек. Все в выигрыше. Деньги потрачены только на распечатку сертификатов. Вы зададите вопрос: как нам договориться с компаниями? Покажите выгоду и сделайте предложение, от которого сложно отказаться. Однако, возникает вопрос: но тогда мы сработаем в минус или вообще в 0. Такая вероятность тоже есть. Но вы привлекли клиентов за 0 рублей, то есть бесплатно. А дальнейшее LTV клиента уже в ваших руках. Как вы будете общаться с ним, и как вы будете привлекать его совершить 2-ю, 3-ю и 4-ю покупки. Напомню, не затратив денег на старте. Бизнес-модель с нулевым товаром-локомотивом и минусовым товаром-локомотивом вообще достаточна актуальна. Возьмем для примера Икеа. Думаете, все товары приносят им деньги? Нет. В Икеа товары делятся на 4 группы, у каждой своя рентабельность. 4-я группа товаров называется BTI, или Breath Taking Item. Дословно — захватывающий дух продукт (по цене). Это группа с отрицательной рентабельностью, но именно за ней выстраиваются очереди. Но подходя к кассе клиенты покупают еще и товары высокого сектора, с максимально высокой рентабельностью. Это наглядный пример. Не обязательно все должно приносить вам прибыль. Весь вопрос в вашем умении наладить коммуникацию с клиентом. Есть и другие пути, но мне они нравятся гораздо меньше. Например, разложить флаеры с вашими спецпредложениями каждому покупателю в пакет. Это давно воспринимают как мусор и отсутствие ценности. Или еще хуже — положить просто на стойку в кафе или магазин. Увидят эти флаеры 1 из 10. Не стоит забывать и о правилах создания предложения на сертификате и флаере. Правило ODC — то, что обязательно должно содержать ваше рекламное предложение: Offer — УТП Deadline — четкий дедлайн Call to action — призыв к действию Оффер особенно важен. Во многих бизнесах перестали работать акции, лежащие на поверхности. Купи 1 пару штанов, получи носки в подарок. Надо очень серьезно работать над потребностями вашего клиента и понимать, чего он действительно хочет. Думать всеми возможными способами о том, как принести пользу. Ну и не используйте скидку в %, никто ее высчитывать не будет. Мы уже разобрали 2 пути. Интересные кобрендинговые акции и флаеры всем покупателям/стопки листков на стойках. Есть ли что-то еще? Безусловно. Общая скидочная система. Например, при предъявлении абонемента в фитнес-клуб в вашем магазине действует скидка 10%. Или при наличии скидки в кафе можно получить скидку и в вашем магазине. Почему бы и нет. Не говоря уже об онлайн партнерских системах, где ваша база клиентов может косвенным образом приносить вам прибыль: совершая покупку в интернет-магазине вашего партнера. Вы при этом получаете партнерские отчисления. Конечно, в каждом бизнесе можно разработать свои партнерские программы. Достаточно серьезно сесть и подумать. Надеюсь, даже эти несколько пунктов натолкнули вас на нужные мысли. Маркетинг — вечно меняющаяся субстанция. Ваши нынешние знания через год могут обесцениться, если их не обновлять. Не стесняйтесь сходить за «маркетинговыми покупками», а не только по магазинам. Ставьте лайк, если мои статьи полезны и хотите продолжение. Ну и конечно пишите комментарии, ваше мнение всегда интересно! сотрудничество #бизнес #партнерство #маркетинг #маркетинговаястратегия #продажи #предприниматель #малыйбизнес #предпринимательство