Tekoälyä on monenlaisia, mutta yksi taustalla hiljaa aaltoja aiheuttanut tekoäly on tietokonenäkö (CV).
Tietokonenäkö analysoi kuvia ja videoita sekä poimii hyödyllistä tietoa käyttäjän tarpeiden mukaan. Tai toisin sanoen CV tutkii visuaalista dataa ihmisen analyyttisellä lähestymistavalla, mutta tietokoneen nopeudella. Mutta on joitain odottamattomia tapoja käyttää tietokonenäköä, ja joitain olet todennäköisesti käyttänyt tietämättäsi.
4 odottamatonta tapaa käyttää Computer Visionia
Tietokonenäkö hyödyntää koneoppimista analysoida valtavia määriä visuaalista dataa nopeasti. Monet meistä käyttävät jo CV: tä päivittäin ajattelematta sitä paljon. Tiesitkö, että käytät tietokonenäköä, kun etsit kuvistasi kuvia koirasta tai rannasta tai jos avaat puhelimesi lukituksen kasvojentunnistuksella?
Nämä ovat tietokonenäön julkiset kasvot. Mutta sen käyttö on yleistymässä, ja jotkut näistä käyttötavoista saattavat yllättää sinut.
1. Sisällön moderointi
Sisällön moderointi on piikikäs aihe, joka on täynnä harmaita alueita. Vaikka tekstin moderointi on suhteellisen yksinkertainen käsite, jota tekoäly on auttanut säätämään jo vuosia, videon ja kuvien moderointi vaatii silti merkittävämpää ihmisen panosta.
Nyt jotkut saattavat ajatella, että loputtomien sosiaalisen median viestien selaaminen näyttää täydelliseltä työltä. Mutta totuus on varsin järkyttävä; nämä eivät ole kuvia pennuista ja jonkun vuosipäivän illallisesta. Tekoäly voi jo nopeasti varmistaa, että nämä kuvat ovat turvallisia.
Tämä tarkoittaa sitä, että moderaattoreihin pääsevä sisältö sisältää sisältöä, jota kukaan tervejärkinen ei koskaan haluaisi nähdä. On olemassa lukuisia raportteja moderaattoreista, joilla on PTSD. A Harvardin yliopiston artikkeli vahvisti, että moderaattorit kohtaavat huomattavia psykologisia riskejä.
Tällä hetkellä CV: n rooli sisällön moderointiin ei voi täysin poistaa inhimillistä elementtiä. Mutta kanssa sosiaalisen median alustojen mielestä moderointi on käytännössä mahdoton tehtävä, CV voi keventää taakkaa. Tietokonenäköä on jo käytetty vähentämään huomattavasti videon "ilkeiden" määrää, jotka suodattuvat ihmismoderaattoreihin. Ja mikä tärkeintä, se voi tehdä sen lähes reaaliajassa, mikä vähentää riskiä, että epämiellyttävä sisältö päätyy pahaa-aavistamattoman yleisön ja toivottavasti myös moderaattoreiden silmiin.
2. Tietojenkalastelun tunnistus
Tietojenkalasteluhyökkäykset voivat olla tuhoisia sekä yksilöille että organisaatioille. Valitettavasti järjestelmäsi ja tietosi turvassa pitäminen tietojenkalasteluhyökkäyksiä vastaan on jatkuvaa kilpavarustelua tietoturva-ammattilaisten ja hyökkäysten takana olevien huonojen toimijoiden välillä.
Yksi turvajärjestelmien ongelmista on mustien listojen luottaminen hyökkäysten lähteen tunnistamiseen. Tämä on reaktiivinen strategia. Reaktiivisten strategioiden ongelmana on aikaviive uhan tunnistamisen ja asianmukaisten toimenpiteiden välillä. Tätä aukkoa huonot näyttelijät toivovat hyödyntävänsä, ja se on sama aukko, jota tietokonenäkö täyttää.
CV: tä aletaan käyttää reaaliaikaisena suojana phishing-hyökkäyksiä vastaan. Sen sijaan, että käyttäisit mustia listoja mahdollisten hyökkäysten tunnistamiseen, CV käyttää visuaalisia signaaleja mahdollisten punaisten lippujen tunnistamiseen.
Jotkut tämän saavuttamiseksi käytetyistä menetelmistä on lueteltu alla:
- Tunnista huijaussivustot
- Tunnista laukaisevat sanat, jotka on naamioitu grafiikaksi
- Avainsanojen täyttö ja muu tekstin hämärtäminen
Vaikka perinteiset turvajärjestelmät pysyvät etulinjassa lähitulevaisuudessa, CV: n rooli näiden puutteiden korjaamisessa tulee olemaan yhä vallitsevampi.
Tämä saattaa tuntua kaarevalta pallolta, joten selitetään, miksi tämä on tärkeää.
Urheilusponsorointi on valtavaa, miljardeja dollareita käytetään vuosittain joukkueiden, tapahtumien ja stadionien sponsorointiin. Yksi syy siihen, miksi niin paljon kuluu, on se, että urheilusponsorointi takaa kiehtovan yleisön tapahtuman ajaksi.
Maailmassa, jossa mainostajat kiinnittävät huomiosi usein vain muutaman sekunnin ajan, kun selaat Instagram-syötettäsi, vangittu yleisö on markkinoijille kuin kultapölyä. Ongelma tulee, kun yritetään mitata kampanjan tehokkuutta.
Toisin kuin digitaalisissa kampanjoissa, joissa suorituskykyä voidaan mitata tarkasti lähes reaaliajassa, urheilusponsoroinnin menestystä mitataan paljon analogisemmin. Kun vaakalaudalla on miljardeja dollareita, markkinoijat haluavat ymmärrettävästi lisätietoja siitä, mitä heidän rahansa saavat.
Tässä tietokonenäkö astuu esiin. Esimerkiksi kilpa-autoa mainostava yritys käyttäisi ihmisiä seuraamaan kilpailua ja laskemaan mainoksensa saavuttaman näyttöajan. Tämä oli työlästä, aikaa vievää ja kallista. Mutta nyt monet yritykset käyttävät CV: tä tämän tehtävän suorittamiseen.
Lisäksi sen avulla voidaan seurata kampanjan pitkän aikavälin menestystä. Sen avulla voidaan esimerkiksi määrittää, kuinka monta kertaa heidän logollaan varustettu videoleike on jaettu sosiaalisessa mediassa.
4. Väärennösten havaitseminen
Internet on täynnä väärennettyjä tuotteita. Kolmannen osapuolen toimittajat myyvät monia näistä muuten hyvämaineisilla alustoilla. Näillä alustoilla on lakisääteiset velvoitteet varmistaa, että kaikkien niiden alustan tuotteiden laatu ja sukutaulu ovat sellaisia kuin niiden pitäisi olla.
Esimerkiksi vuonna 2020 Amazon tuhosi yli kaksi miljoonaa väärennettyä tuotetta.
Väärennettyjen tuotteiden onnistunut valvonta on aina ollut ongelmallista. Jälleen kerran yksi suurimmista ongelmista on aika. Viive tuotteen luetteloimisen ja petokseksi tunnistamisen välillä voi olla niin pitkä, että tekijä on lähettänyt satoja tuotteita, ottanut rahat ja kadonnut.
Tämä on haavoittuvuus, jonka CV: tä käytetään liittämään. Se mahdollistaa alustan verkkosivustolla lueteltujen tuotteiden reaaliaikaisen analyysin. Lisäksi se analysoi erilaisia visuaalisia komponentteja tunnistaakseen mahdollisesti väärennetyt tuotteet. Nämä sisältävät:
- Logon tunnistus: Tämä voi tunnistaa tuotteet, joissa on laittomasti käytettyjä logoja (esimerkiksi Ferrari-logolla leimattuja aurinkolaseja myydään muutamalla taalalla Amazonissa). Tai huonolaatuisia logoja, jotka paljastavat sen tosiasian, että edulliset Nike-lenkkarit eivät ehkä ole sitä, miltä ne näyttävät.
- Kuva-analyysi: CV: tä voidaan kouluttaa etsimään mahdollisia punaisia lippuja, kuten eroja värissä tai merkinnöissä, jotka voivat viitata tuotteen väärennökseen.
- Objektin tunnistus: CV-tekniikat voivat myös tunnistaa esineitä ja kuvioita kuvista tai videoista. Tämä voi auttaa tunnistamaan väärennetyt tuotteet, joita on muutettu tai muutettu jollain tavalla, esimerkiksi muuttamalla tuotemerkkiä tai etikettiä.
Väärennösmarkkinat ovat valtavat ja vaikuttavat kaikkiin valmistajasta loppukäyttäjään. Tietokonenäön käyttö väärennösten tunnistamiseen ei poista ongelmaa, mutta se on iso askel oikeaan suuntaan.
Näkee tulevaisuuden selkeästi
Tietokonenäkö on nopeasti kehittyvä tekniikka, joka lupaa paljon. Kehitysvauhti on säälimätöntä, ja sitä ohjaavat esimerkiksi kilpailu ensimmäisten todella itseohjautuvien sähköajoneuvojen kehittämisestä.
Se on jännittävä tekniikka, joka jatkaa uusien ja yllättäviä käyttötarkoituksia kypsyessään.
