Невронните мрежи скоро ще могат да ви локализират по снимките във Facebook

Някога искало ли ви се е да разберете мястото, на което са били направени снимка или видеоклип? Например виждате снимка на статуя и искате да разберете къде точно се намира тази статуя?

Изкуственият интелект и машинното учене дават тази възможност. Анализирайки хиляди изображения, които са общодостъпни в интернет и социалните медии, софтуерните алгоритми могат да се научат да „разпознават“ географски обекти, пейзажи, сгради или архитектурни особености.

Така например една невронна мрежа може да анализира ваша снимка пред Паметника на Шипка, да сравни изображението с изображенията в своята база данни и да посочи географските координати на мястото, където е направена снимката.

А сега си представете, че дадете на изкуствения интелект възможност да анализира гигантската база данни на Google Street View. Ще имате софтуер, който може да познае на коя улица или до коя сграда е заснето едно изображение.

Всъщност Google отдавна прави изследвания за разработката на нещо подобно. Проектът се нарича Google PlaNet и използва изкуствен интелект, за да аналзиира и разпознава координатите на географските обекти в изображенията. За целите на една конкретно проучване изкуственият интелект на Google е анализирал 2.3 млн. изображения от Flicker.

Резултатите може и да не звучат толкова впечатляващо на първо четене, но все пак дават храна за размисъл. Изкуственият интелект успява да разпознае общо 3.6% от местоположението на снимките, с които е захранен. В 10% от случаите познава града, в който са правени, а в над 28% от случаите – страната, в която са правени.

Ето няколко примера за изображения, които Google PlaNet разпознава безпогрешно (цък за по-голямо изображение).
Google PlaNet се справя най-добре с туристически дестинации, тъй като за тях има най-много данни (разбирай снимки, които са публикувани в интернет от туристи). Както се вижда от примера обаче, проектът на Google успява да се справи изненадващо добре и с някои трудноразпознаваеми снимки на пейзажи от Исландия, Индия или Шотландия.

Какво общо има всичко това със защитата на лични данни?

Нека да припомним, че всяка снимка, която направите с цифрова камера, съдържа в себе си географските координати на мястото, където е направена. Повечето фотографи знаят това и изключват опцията за записване на географски координати. Но дори и тя да не е изключена във вашия сартфон, когато качвате снимка във Facebook, географските й координати автоматично се изтриват. Това се прави от самата социална мрежа именно с цел поверителност.

Проекти като Google PlaNet могат да бъдат използвани, за да се открие вашето местоположение чрез снимките, които сте публикували в интернет; дори и техните координати да са изтрити.

Google PlaNet не е единственият пример в това отношение: правителствата също инвестират в подобни технологии. Finder е проект на американското разузнаване, чиято цел е да анализира и открива географски координати на базата на милионите изображения, които хората публикуват в социалните медии.  За разлика от Google PlaNet, Finder е насочен към анализ на снимки в слабонаселени райони, където най-вероятно биха се крили издирвани лица като престъпници или терористи.

В интернет няма много информация за Finder. Знае се, че това проект на IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity): организация в рамките на американското правителство, която финансира научни изследвания за целите на разузнаването. Един от проектите на IARPA е Aladdin Video, който за разлика от Finder анализира видеоклипове, а не снимки.

В Европа допреди няколко години се работеше върху подобна система, наречена InStreet. Тя използваше изображения от Google StreetView, за да открие мястото, на което е направена определена снимка. През 2014 г. тествах системата и тя разпознаваше фасади и сгради доста добре…. в рамките на няколко пресечки в Краков. Създателят на InStreet Михал Грега ми разказа, че системата има нужда от твърде много изчислителна мощ; както и че в момента търся компания, на която да продаде лиценза за изобретението си.

Какво се случва с този проект в момента не е много ясно. Сайтът на InStreet не функционира, както всъщност и сайтът на INDECT – общоевропейската програма за наблюдение, от която InStreet беше част. Дори и работата по тях да е прекратена, по света има редица други проекти, които правят същото; изброените в статията са само част от тях. С напредването на технологиите, невронните мрежи и машинното учене, времето, в които те ще започнат да вършат работата си ефективно, едва ли е далеч.

Оставете коментар

Коментарите в този блог са публични. Ако не желаете истинското ви име да бъде публикувано, използвайте псевдоним.