Aeon: у технологии распознавания лиц и френологии много общего
Распознавание лиц по праву можно считать уже технологией не будущего, но настоящего. В ближайшие 10 лет она будет буквально везде. Но наряду с очевидными плюсами за спиной этого эффективного инструмента скрывается зловещая тень лженаук прошлого: френологии и евгеники. Некоторые критики вообще ставят знак равенства по разрушительным последствиям между бесконтрольным распространением распознавания лиц и оборотом плутония. Конечно, камера на подъезде не убьёт вас радиацией, однако вы всё равно неиллюзорно рискуете вследствие ошибки машины оказаться, например, в списке потенциальных преступников. И дело не только в ошибках: сам подход мало того, что технологически несовершенен и научно не обоснован, так ещё и весьма неоднозначен с моральной точки зрения.
"В последние годы алгоритмы машинного обучения дают возможность правительствам и частным компаниям собирать все виды информации о внешнем виде людей. Несколько стартапов сегодня утверждают, что могут использовать искусственный интеллект (ИИ) для помощи в определении личностных качеств кандидатов на работу на основе их лиц. В Китае правительство первым использовало камеры наблюдения для выявления и отслеживания передвижений этнических меньшинств. Между тем некоторые школы используют камеры, которые отслеживают внимание детей во время уроков, засекая особенности движения лица и бровей. А несколько лет назад исследователи Сяолинь Ву и Си Чжан заявили, что разработали алгоритм идентификации преступников по форме лица, обеспечивающий точность 89,5%. Весьма напоминает идеи 19 века, в частности, работы итальянского криминолога Чезаре Ломброзо, который утверждал, что преступников можно распознать по скошенным, «звериным» лбам и ястребиным носам".
https://theidealist.ru/phrenology/
#Aeon #общество #технологии #ИИ #МашинноеОбучение #френология
Распознавание лиц по праву можно считать уже технологией не будущего, но настоящего. В ближайшие 10 лет она будет буквально везде. Но наряду с очевидными плюсами за спиной этого эффективного инструмента скрывается зловещая тень лженаук прошлого: френологии и евгеники. Некоторые критики вообще ставят знак равенства по разрушительным последствиям между бесконтрольным распространением распознавания лиц и оборотом плутония. Конечно, камера на подъезде не убьёт вас радиацией, однако вы всё равно неиллюзорно рискуете вследствие ошибки машины оказаться, например, в списке потенциальных преступников. И дело не только в ошибках: сам подход мало того, что технологически несовершенен и научно не обоснован, так ещё и весьма неоднозначен с моральной точки зрения.
"В последние годы алгоритмы машинного обучения дают возможность правительствам и частным компаниям собирать все виды информации о внешнем виде людей. Несколько стартапов сегодня утверждают, что могут использовать искусственный интеллект (ИИ) для помощи в определении личностных качеств кандидатов на работу на основе их лиц. В Китае правительство первым использовало камеры наблюдения для выявления и отслеживания передвижений этнических меньшинств. Между тем некоторые школы используют камеры, которые отслеживают внимание детей во время уроков, засекая особенности движения лица и бровей. А несколько лет назад исследователи Сяолинь Ву и Си Чжан заявили, что разработали алгоритм идентификации преступников по форме лица, обеспечивающий точность 89,5%. Весьма напоминает идеи 19 века, в частности, работы итальянского криминолога Чезаре Ломброзо, который утверждал, что преступников можно распознать по скошенным, «звериным» лбам и ястребиным носам".
https://theidealist.ru/phrenology/
#Aeon #общество #технологии #ИИ #МашинноеОбучение #френология
Wired: роботизированные системы контроля качества получают всё большее распространение
Британская компания P2i производит и устанавливает водоотталкивающие нанопокрытия для смартфонов и других гаджетов. Обычно их инженеры работают на фабриках заказчиков, выявляя и решая проблемы качества на месте. Но в современном мире многим производителям пришлось столкнуться с ограничением авиаперелётов и закрытием границ, а значит - и экстренно внедрять новые подходы и технологии в работе. Для P2i такой технологией стал «робот-контролёр», позволяющий инженерам или же машине удалённо тестировать изделия на предмет брака и соответствия требуемым стандартам качества.
«Компания использует разработку стартапа Instrumental. Камеры, расставленные вокруг аппаратов P2i, проверяют смартфоны после их обработки, и алгоритм выдает предупреждение, если выявляет недостатки. «Эта система сейчас является нашей основной методологией контроля качества» — говорит Харкридер. Компания может на лету и удалённо корректировать допустимые погрешности, «что раньше звучало как фантастика». Пандемия заставила многие компании переосмыслить сложившуюся практику. В некоторых местах дистанционный контроль и машинное обучение заменяют работу живых сотрудников. Пока речи о полной замене человека на производстве не идёт, но системы, подобные той, что используется P2i, показывают, как ИИ может помочь машинам занять свою нишу».
https://theidealist.ru/robotinspector/
#машинноеобучение #ИИ #пандемия #автоматизация #роботы #промышленность
Британская компания P2i производит и устанавливает водоотталкивающие нанопокрытия для смартфонов и других гаджетов. Обычно их инженеры работают на фабриках заказчиков, выявляя и решая проблемы качества на месте. Но в современном мире многим производителям пришлось столкнуться с ограничением авиаперелётов и закрытием границ, а значит - и экстренно внедрять новые подходы и технологии в работе. Для P2i такой технологией стал «робот-контролёр», позволяющий инженерам или же машине удалённо тестировать изделия на предмет брака и соответствия требуемым стандартам качества.
«Компания использует разработку стартапа Instrumental. Камеры, расставленные вокруг аппаратов P2i, проверяют смартфоны после их обработки, и алгоритм выдает предупреждение, если выявляет недостатки. «Эта система сейчас является нашей основной методологией контроля качества» — говорит Харкридер. Компания может на лету и удалённо корректировать допустимые погрешности, «что раньше звучало как фантастика». Пандемия заставила многие компании переосмыслить сложившуюся практику. В некоторых местах дистанционный контроль и машинное обучение заменяют работу живых сотрудников. Пока речи о полной замене человека на производстве не идёт, но системы, подобные той, что используется P2i, показывают, как ИИ может помочь машинам занять свою нишу».
https://theidealist.ru/robotinspector/
#машинноеобучение #ИИ #пандемия #автоматизация #роботы #промышленность
