人工智能使人臉識(shí)別更加智能化
導(dǎo)讀：社會(huì)需要一種新的人工安全方法，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在改變物理安全領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用
Technavio相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，使人預(yù)計(jì)2018-2022年期間，臉識(shí)湛頭同城外圍約炮外圍上門外圍女（微信189-4469-7302）一二線城市上門真實(shí)可靠快速安排90分鐘到達(dá)全球視頻監(jiān)控市場(chǎng)預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)接近11%的別更復(fù)合年增長率。將人工智能(AI)應(yīng)用于實(shí)體安全行業(yè)有利有弊，加智但隨著越來越多的人工監(jiān)控系統(tǒng)與大腦直接匹配，有關(guān)利用人工智能與監(jiān)控在倫理方法上的使人爭論仍在繼續(xù)。
除了中國的臉識(shí)面部識(shí)別創(chuàng)業(yè)公司，比如Megvii的別更face++所獲得的6億美元私募股權(quán)投資；SenseTime從C輪融資中獲得了620萬美元；而Yitu技術(shù)從C輪融資中獲得了3億美元，面部識(shí)別技術(shù)的加智潛在應(yīng)用也得到了很好的資金支持。
Umbo計(jì)算機(jī)視覺公司是人工一家臺(tái)灣創(chuàng)業(yè)公司，擁有1000萬美元的使人基于人工智能的視頻安全系統(tǒng)，可以理解人類的臉識(shí)行為。Umbo的別更首席執(zhí)行官Shawn Guan說，實(shí)體安全已經(jīng)伴隨我們有幾十年之久。加智湛頭同城外圍約炮外圍上門外圍女（微信189-4469-7302）一二線城市上門真實(shí)可靠快速安排90分鐘到達(dá)
“我們?cè)诤芏嗟胤蕉伎梢钥吹綌z像頭，比如學(xué)校、公共交通、辦公室，或者是住宅區(qū)，但我們大多數(shù)人都沒有情感上的聯(lián)系。”
當(dāng)我們看到攝像頭時(shí)，我們感覺不太安全。
這里仍存在很大的脫節(jié)，但是人工智能將會(huì)改變這一點(diǎn)。”
“在未來，當(dāng)我們走在街上，看到一個(gè)人工智能的攝像頭時(shí)，我們會(huì)感到安全，”Shawn Guan說。
Shawn Guan認(rèn)為，人工智能是將安全行業(yè)從證據(jù)收集轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)防的關(guān)鍵。
“機(jī)器學(xué)習(xí)和理解人類行為的人工智能開啟了對(duì)公共安全和資產(chǎn)保護(hù)的實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知通道，比如確保沒有人能影響小學(xué)教育，闖入汽車或設(shè)施。”
“從今天開始的三到五年內(nèi)，人工智能將會(huì)在所有關(guān)于物理安全系統(tǒng)的討論中，”他補(bǔ)充道。
埃倫伯根是Evolv技術(shù)公司的首席執(zhí)行官和合作創(chuàng)始人。其是一種威脅檢測(cè)系統(tǒng)，它使用面部識(shí)別技術(shù)來篩選人們的面部表情。
Evolv獲得了3000萬美元的融資，投資方包括通用的CatalystLux資本、Gates Ventures和Data Collective。
“美國大規(guī)模槍擊事件的數(shù)量在持續(xù)上升，其中3起最致命的槍擊事件發(fā)生在去年。
對(duì)手正在變得更加先進(jìn)，并瞄準(zhǔn)了大型群體所聚集的大型開放空間。
社會(huì)需要一種新的安全方法，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在改變物理安全領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，”埃倫伯根說。
埃倫伯根說，面部識(shí)別也有助于通過識(shí)別進(jìn)入某個(gè)地點(diǎn)或業(yè)務(wù)的個(gè)人來提高安全性。
埃倫伯根補(bǔ)充說：“這項(xiàng)技術(shù)可以通過數(shù)字圖像或視頻數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證一個(gè)人是否應(yīng)該進(jìn)入。”
“無論是在監(jiān)視名單上的人，還是僅僅允許已知的用戶，該算法都在幫助安全專業(yè)人員積極監(jiān)控和準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)威脅。”
然而，重要的是要注意，僅僅面部識(shí)別是不夠的。
一個(gè)更大的安全計(jì)劃需要將識(shí)別工具與威脅檢測(cè)技術(shù)集成在一起，以真正防止未經(jīng)授權(quán)的進(jìn)入。”
更進(jìn)一步，人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用仍在發(fā)展中，而目前，它不能單獨(dú)工作。
“這項(xiàng)技術(shù)可以分析數(shù)據(jù)并識(shí)別模式，但不能總是確定每種模式是否會(huì)立即成為威脅。
這需要深刻的思考，而只有人類的大腦才能做到這一點(diǎn)。
最后，人工智能和人類智慧的結(jié)合將使我們能夠應(yīng)對(duì)當(dāng)今不斷變化的威脅格局。”埃倫伯根說。
“隨著生物識(shí)別技術(shù)和人工智能嵌入到安全技術(shù)中，我們將授權(quán)客戶采取積極的安全措施，并有能力將安全范圍繼續(xù)擴(kuò)大，”埃倫伯根說。
“人工智能提供了一個(gè)關(guān)鍵的不同點(diǎn)，即系統(tǒng)學(xué)習(xí)的能力和我們?cè)谖锢戆踩锌吹降囊环N常見的ML應(yīng)用程序是對(duì)象識(shí)別，在這個(gè)識(shí)別系統(tǒng)中，系統(tǒng)被輸入識(shí)別某種物體作為威脅所具有的+特征——比如槍、刀或炸彈的特征。
埃倫伯根說，與幾年前開發(fā)的機(jī)器視覺方法相比，今天的高級(jí)ML做得更好。
“結(jié)果是，我們的系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行更多的監(jiān)控，然后迅速向守衛(wèi)發(fā)出潛在威脅的警報(bào)。”
對(duì)這些環(huán)境的自動(dòng)監(jiān)測(cè)減少了對(duì)全身輕拍的需要，創(chuàng)造了一個(gè)更少的侵入性和耗時(shí)的安全環(huán)境，需要更少的勞動(dòng)力。”埃倫伯根說。
“在更大的環(huán)境中，傳感器可以確定某人的包是否可能包含威脅，然后追蹤訪客的下落。”
埃倫伯根說：“我們堅(jiān)信，面部識(shí)別并不是為了讓人們參與進(jìn)來，防止他們進(jìn)入一個(gè)事件或制造事件，只是用來提醒潛在的可能性人物，這樣警衛(wèi)系統(tǒng)就能更好地評(píng)估情況。”
“人工智能/面部識(shí)別和人類智商的結(jié)合，能夠幫助一個(gè)人做出正確判斷，即判斷是要進(jìn)一步評(píng)估一個(gè)人還是調(diào)整系統(tǒng)的敏感度。”
為了安全起見，我們更愿意選擇使用相關(guān)的身份數(shù)據(jù)，并同意使用相關(guān)的身份數(shù)據(jù)，這是社會(huì)的責(zé)任，”埃倫伯根說。
埃倫伯根還說到，人類最偉大的美在于我們能夠迅速適應(yīng)。
“一些人將人工智能的崛起與工業(yè)革命聯(lián)系起來。
當(dāng)時(shí)人們擔(dān)心機(jī)器搶走了工作，最終，人們學(xué)會(huì)了與機(jī)器共存，并利用它們來推動(dòng)人類向前發(fā)展。”
“今天，人們對(duì)人工智能可能帶來的變化有著類似的擔(dān)憂，但有一天，人工智能將不再是我們談?wù)摰臇|西，因?yàn)樗鼘⒊蔀槲覀兩钪幸粋€(gè)完整的部分。
安全行業(yè)也持有同樣的理念。”
一些人將人工智能的崛起與工業(yè)革命聯(lián)系起來。
當(dāng)時(shí)人們擔(dān)心機(jī)器搶走了工作，最終，人們學(xué)會(huì)了與機(jī)器共存，并利用它們來推動(dòng)人類向前發(fā)展。埃倫伯根指出，在當(dāng)前的威脅形勢(shì)下，我們將需要綜合安全解決方案，讓人們可以在不停歇的情況下走進(jìn)一個(gè)熟悉的地方，無論是在體育場(chǎng)、辦公大樓還是火車站。
埃倫伯根說：“盡管我們?nèi)栽谟懻撊绾卫孟冗M(jìn)技術(shù)，比如面部識(shí)別所帶來的利弊，但是如果它能防止大規(guī)模傷亡或大規(guī)模槍擊事件的發(fā)生，那么它就是我們應(yīng)該愿意做的交易。”