Podcast: Dėmesio, pirkėjai – esate stebimi

Kai kuriose parduotuvėse sudėtingos sistemos stebi klientus beveik visais įmanomais būdais: nuo jų veidų atpažinimo iki amžiaus, nuotaikos įvertinimo ir praktiškai makiažo. Sistemos retai prašo žmonių leidimo, o dažniausiai to nereikia. 1 sezono finale apžvelgsime AI ir veido atpažinimo technologijų sprogimą mažmeninės prekybos erdvėse ir tai, ką tai reiškia apsipirkimo ateičiai.

Susitinkame:

• RetailNext CTO Arun Nair
• „L'Oreal“ technologijų inkubatoriaus pasaulinis viceprezidentas Guive'as Baloochas
• „Modiface“ generalinis direktorius Parham Arabi
• Biometrijos pradininkas ir ID4Africa pirmininkas Josephas Atickas

Kreditai

Apie šį epizodą pranešė ir prodiusavo Jennifer Strong, Anthony Greenas, Tate'as Ryanas-Mosley, Emma Cillekens ir Karen Hao. Mus redaguoja Michaelas Reilly ir Gideonas Lichfieldas.

Nuorašas

[TR ID]

Stiprus: Mažmenininkai jau daugelį metų naudoja veido atpažinimo ir AI sekimo technologijas.

[ Garsas iš „Face First“: Ką daryti, jei galėtumėte sustabdyti mažmeninės prekybos nusikaltimus prieš tai įvykstant žinodami momentą, kai į jūsų parduotuvę patenka vagystė? O kas, jei sužinotumėte apie smurtinius nusikaltėlius prieš jiems imantis veiksmų? Naudodami „Face First“ galite sustabdyti nusikaltimą jam dar neprasidėjus.]

Stiprus: Tai vienas didžiausių šios technologijos tiekėjų mažmeninės prekybos parduotuvėms. Jis aptinka veidus, balsus, objektus ir teigia, kad gali analizuoti elgesį. Tačiau veido atpažinimo sistemos turi gerai dokumentuotą istoriją, kai klaidingai atpažįstamos moterys ir spalvoti žmonės.

[ Garsas iš 2019 m. Kongreso posėdžio dėl veido atpažinimo (Ocasio-Cortez): Turime technologiją, kurią sukūrė ir sukūrė vienas demografinis rodiklis, kuris dažniausiai yra veiksmingas tik tam vienam demografiniam rodikliui. O jie bando jį parduoti ir primesti visai šaliai?]

Stiprus: Tai atstovė Alexandria Ocasio-Cortez 2019 m. Kongreso klausyme dėl veido atpažinimo. Foto technologijos geriau veikia šviesesnę odą. Duomenų rinkiniai, kuriuos įmonės naudoja veido analizės sistemoms apmokyti, daugiausia yra pagrįsti veidais, surinktais iš interneto, kur turinys linkęs iškreipti baltą, vyrišką ir vakarietišką.

[ Garsas iš 2019 m. Kongreso posėdžio dėl veido atpažinimo (Ocasio-Cortez): Ir ar manote, kad tai gali sustiprinti ir taip žiaurią, mūsų baudžiamojo teisingumo sistemos nelygybę]

[ Garsas iš 2019 m. Kongreso posėdžio dėl veido atpažinimo (Buolamwini): Ir taip jau yra.]

Stiprus: Joy Buolamwini yra aktyvistas ir kompiuterių mokslininkas.

[ Garsas iš 2019 m. Kongreso posėdžio dėl veido atpažinimo (Buolamwini): Taigi, yra atvejis su ponu Bahu, 18 metų afroamerikiečiu, kuris Apple parduotuvėse buvo klaidingai identifikuotas kaip vagis. Ir iš tikrųjų jis buvo ne kartą klaidingai areštuotas dėl tokio klaidingo tapatybės nustatymo.

Stiprus: Didėjant informuotumui apie šias problemas, vis daugiau vietų ketinama apriboti jo naudojimą, pavyzdžiui, Portlande, Oregone, kuris neseniai patvirtino didžiausią veido ID draudimą JAV.

[ Garsas iš parduotuvės Portlande, Oregone: Įeidami pažiūrėkite į kamerą]

Stiprus: Draudimas įsigalios sausio mėn., o kai jis įsigalios, balsas ir fotoaparatas nebebus tokiose vietose kaip ši maisto parduotuvė, kur technika atrakina duris vėlyviems pirkėjams. Tačiau naudojimas kitur gerokai viršija kovą su nusikalstamumu (ir pradeda atlikti kitus mažmeninės prekybos vaidmenis), pvz., prisiminti ankstesnius užsakymus ir mokėjimo informaciją.

Milleris: Šios veido pagrindu sukurtos technologijos, dirbtinis intelektas, mašininis matymas leidžia mums matyti savo klientą neprisijungusiame pasaulyje taip, kaip amazon mato savo klientą internetiniame pasaulyje. Tai leidžia mums sukurti pritaikytą klientui patirtį ir taip pat leidžia tiesiogiai nukreipti į tą klientą naujais būdais, kai jie grįžta į restoraną.

Stiprus: Tai „Cali Group“ pirmininkas Johnas Milleris, jos greito maisto restoranas „Caliburger“ išbando technologijas, kurias vėliau parduoda visai pramonei. Kiti mažmenininkai naudoja veido atpažinimą, kad sužinotų, kada jų parduotuvėse yra VIP pirkėjai ar įžymybės, kitaip nei šioje filmo „Mažumos ataskaita“, kai Tomas Cruise'as vaikšto po prekybos centrą, jo akys nuskaitomos, o skelbimai kreipiasi į jo veikėją vardu.

[ Garsas iš mažumos ataskaitos, kur balsai asmeniškai kreipiasi į Johną Andersoną]

Stiprus: Veido matavimai, kuriais maitinamos šios programos, taip pat gali būti naudojami daugeliui kitų dalykų, ne tik ką nors identifikuoti. Pavyzdžiui, kai kurie prekybos centrai jį naudoja norėdami nustatyti parduotuvių nuomos kainas, skaičiuodami, kiek žmonių eina pro šalį, ir naudodami veido duomenis, kad įvertintų lytį, amžių ir kitus demografinius rodiklius. Kartais veido atpažinimo kameros netgi yra paslėptos prekybos centrų kataloguose. Parduotuvėse mažmenininkai jį naudoja, kad geriau suprastų, kuo domisi pirkėjai. Jis taip pat įterptas į apsipirkimo programas ir parduotuvių veidrodžius, leidžiančius žmonėms praktiškai išbandyti bet ką – nuo ​​akinių iki makiažo.

Aš esu Jennifer Strong ir šioje serijoje mes užbaigiame savo pirmąjį sezoną (ir naujausią mini serialą apie veido atpažinimą) pažvelgdami į tai, kaip jis naudojamas žiūrėti, suprasti ir daryti įtaką jūsų apsipirkimo įpročiams.

[RODYTI ID]

Stiprus: Taigi aš esu prieš tai, kas anksčiau buvo didžiausia parduotuvė pasaulyje. Tai „Macy's“ Manheteno 34-ojoje gatvėje. Pastatas užpildo visą miesto kvartalą ir tam tikra prasme čia yra šventinio apsipirkimo sezono svorio centras, be kita ko, įkvėpimas vienam garsiausių Niujorko kalėdinių filmų „Stebuklas 34-ojoje gatvėje“.

Tačiau bendrovė taip pat gali turėti veido atpažinimo naudojimo istoriją, todėl Ilinojaus valstijoje buvo pateiktas ieškinys dėl to, kuriame galioja biometrinio privatumo įstatymas, reikalaujantis, kad įmonės gautų leidimą prieš naudodami jį klientams. Šiame ieškinyje teigiama, kad „Macy's“ yra „ClearviewAI“ klientas. Šios laidos įkūrėjas Hoanas Ton-Thatas ir jo produktas veikia suderindami vaizdus, ​​šiuo atveju pirkėjų arba parduotuvių vagysčių, duomenų bazę, kurioje yra galbūt milijardai nuotraukų, paimtų iš socialinės žiniasklaidos, paskelbtų žmonių, kurie savo nepakeitė. nustatymus, kad nuotraukos būtų privačios tik jų draugams.

Dabar Niujorko tarybos nariai ką tik priėmė biometrinę priemonę, kurią pasirašius merui, mažmenininkai čia taip pat praneš pirkėjams, kad naudojamas veido atpažinimas ir galbūt kas vyksta su tais duomenimis. Tačiau žinote, kad dar per anksti pasakyti, kaip tai gali atrodyti. Turiu galvoje, ar vaikščiojant kaip didelės pirkėjų minios dalis pro sienos lentą, kurioje rašoma, kad yra veido atpažinimas, ar tai prilygsta būti informuotam, jau nekalbant apie sutikimo davimą? Bet aš eisiu į vidų su savo prodiuseriu Anthony'iu Greenu ir pažiūrėsiu, ar rasime visiškai kitokias veido atvaizdavimo programas, kurias jums parodysime.

Kai kuriuose iš šių grožio skaitiklių yra iPad, kurie veikia kaip veidrodžiai su papildyta realybe. Išbandėme tris iš jų tik vieną, nors paprašėme sutikimo analizuoti mūsų veidus. Dvi sistemos mums puikiai tinka per kaukes. Kitas mūsų veidų visiškai neatpažino.

Priėjau prie veidrodžio ir jis sako, kad mano apšvietimas yra geras. Prieikite arčiau, kol jūsų veidas užpildys apskritimą. Matyt turiu tamsius ratilus, nelygios tekstūros. dirginimas ir paraudimas bei akių linijos. Bent jau mes esame mažesnėje pusėje? Nežinau. Oho. Ei, Antanai, turėtum tai pamatyti. Nebuvau tikras, kad tai ką nors daro, ir dabar pažiūrėk į veidrodį.

Žalias: Oho.

Stiprus: Tiesa?

Žalias: Oho.

Stiprus: Neturiu žodžių tam apibūdinti, bet taip juokinga matyti save taip sugalvotą.

Žalias: Tiesiog tarsi priglaustas.

Stiprus: Taip. Esu kaip super sužavėta. Ir tiesiogine prasme viskas, ką aš dariau, buvo žiūrėjimas į šį veidrodį, tada pažvelgiau į iPad ir Šventoji, oho.

Žalias: Tai veikia su kauke.

Stiprus: Tai su mano kauke. O jei nusitraukiu kaukę žemyn, esu visur pasidaręs.

Žalias: O taip.

Stiprus: Kaip blizgus ir viskas. O, pažiūrėk į tave.

Žalias: Oho.

Stiprus: Gerai, taigi Anthony tiesiog žengė žingsnį link manęs ir dabar jis atsidūrė devintoje. Gerai. Ši patirtis yra vienas iš daugelio būdų, kaip galima pritaikyti veido atvaizdavimą.

Tačiau kadangi jie yra tokie prieštaringi, dauguma prekių ženklų tiesiog nenori apie tai kalbėti. Ir dažniausiai jie neprivalo. Nėra nacionalinio reikalavimo, kad įmonės atskleistų, kaip renka ar naudoja mūsų biometrinius duomenis, nors galime įsivaizduoti ne tokią tolimą ateitį, kai tie duomenys taps svarbesni už bet kurį mūsų turimą dokumentą. Tikėtina, kad šie asmens duomenys pakeis juos visus, įrodančius, kas mes esame ir kas mums priklauso.

Didžioji dalis to, ką mes žinome apie mažmenininkų naudojamą veido atpažinimo funkciją, prasidėjo 2013 m., kai paaiškėjo, kad tapatybės bendrovė NEC klientai turi apie tuziną prekių ženklų ir viešbučių, o jie naudojo savo veido skaitymo technologiją, kad atpažintų įžymybes ir kitus VIP asmenis. įėjo pro jų duris.

Kitais metais „Facebook“ paskelbė, kad pirmą kartą taikė neuroninius tinklus veido ID, todėl jis veikia žymiai geriau. Mažmenininkai, įskaitant „Walmart“, pradėjo jį išbandyti kaip būdą atpažinti žmones, sugautus vagystes iš parduotuvių.

Iki 2016 m. greito maisto įmonės eksperimentavo su kitais naudojimo atvejais. Viena partnerystė tarp KFC ir Kinijos technologijų milžinės „Baidu“ rekomendavo klientams meniu elementus pagal jų amžių ir nuotaiką, kaip nustatyta atliekant veido nuskaitymą. Šiais laikais galima atsiskaityti ir veidu, nors iki šiol šios aplikacijos nelabai prigijo. Taigi, kad ir kur apsipirktumėte, pagrįsta manyti, kad galite susidurti su tam tikru šios technologijos aspektu ir ji gali būti derinama su daugybe kitų sekimo priemonių. Tačiau taip pat tiesa, kad didžioji dalis sekimo, atliekamo mažmeninės prekybos parduotuvėse naudojant kompiuterinį regėjimą, visiškai neapima veido atpažinimo.

Nair: Jei šiandien kuriate svetainę, yra daug įrankių, kuriuos galite naudoti norėdami pateikti duomenis, pvz., kiek žmonių apsilankė jūsų svetainėje, kas jie buvo, kaip jie naršė jūsų svetainėje ir pan., o el. prekybos svetainėse taip pat galimą pirkimo veiklą. Visus šiuos duomenis galite naudoti norėdami suprasti lankytojų elgesį ir optimizuoti svetainę. Mes darome lygiai tą patį, tik fizinėms erdvėms. Mano vardas Arūnas Nairas. Esu RetailNext CTO ir vienas iš įkūrėjų.

Stiprus: Jų stebėjimo programinė įranga yra įdiegta biuruose, muziejuose ir net boulingo takeliuose, tačiau pagrindinė jų rinka yra mažmeninė prekyba. Lubų kameros su kompiuteriniu matymu stebi klientus keliaujant per parduotuvę. Jis gali atspėti pagrindinę demografinę informaciją, pvz., lytį, kas yra darbuotojas, atsižvelgiant į tai, ar jis atsilieka nuo registro, netgi darbuotojų ir klientų sąveiką.

Nair: Mes netgi turime numatymo algoritmą, kuris, remdamasis istorine informacija, pasakys, kada jūsų parduotuvė bus užimta vėliau dieną, vėliau savaitę. Ir tai labai naudinga personalui. Taigi įsitikinkite, kad kai tikitės piko, kad būtų žmonių, kurie padėtų pirkėjams, jie nestovėtų eilėje ir pan., taip pat ne visada dirbate, kai niekam nereikia.

Stiprus: Jis sako, kad įmonė gali nustatyti, į ką žiūrite, tačiau ji neseka akių žvilgsnio, išraiškų ar veidų. Ir jie individualiai nieko neidentifikuoja.

Nair: Mes nežinome, kas jie yra kaip asmenys, ir mes taip pat stengiamės to nežinoti. Ir iš tikrųjų daugeliu atvejų, gavę tokią informaciją, vaizdo įrašą išmetame arba vaizdo įrašą suliejame.

Stiprus: Kalbant apie privatumą, jis mano, kad sistemos, naudojančios veido atpažinimą tapatybei nustatyti, turėtų būti pasirenkamos

Nair: Sutikimas yra ne tik toks, kaip: O, aš įdedu savo duomenis, kad galėtumėte daryti, ką norite. Manau, kad sutikimas taip pat susijęs su jūsų žiniomis, norime, kad tai padarytumėte, kad galėtume tai padaryti mainais už jus. Ar tau viskas gerai?

Stiprus: Tačiau jis pripažįsta, kad tai lengviau pasakyti nei padaryti.

Nair: Nelengva tų dalykų atsisakyti. Ir net jei atsisakote, iššūkis yra tas, kad, tarkime, jūs sakote taip: „Ei, aš noriu atsisakyti savo veido“. Kaip technologijų įmonė, vis tiek turiu saugoti suskaitmenintą jūsų veido versiją, kad ateityje daugiau jūsų nebestebėčiau, nes kitą kartą pamatęs jūsų veidą, man reikia ką nors atremti, kad galėčiau pasakyti: „O, aš turėtų nuleisti šio žmogaus veidą. Bet vėlgi, žinote, keistu būdu dabar saugau suskaitmenintą jūsų veido versiją, kuri. Vėlgi, tai tikrai ne jūsų veidas, o jo atvaizdas.

Stiprus: Ir šie iššūkiai niekur nedingsta. Dauguma sekimo technologijų nėra reguliuojamos, ir mes tiesiog nežinome, kaip dažnai fiksuojami tokie dalykai kaip veido duomenys. Akivaizdu, kad mažmeninės prekybos pramonė pereina į pasaulį, kuriame daugiausia dėmesio skiriama klientų patirties analizei realiuoju laiku.

Nair: Manau, kad jie matys vis daugiau to judant į priekį, kai šiose vietose iš tikrųjų įvyksta mažiau pirkimų, tačiau taip jūs sužinosite apie prekės ženklą. [00:12:15] Beveik kaip reklama, taip pat kaip lojalumo prekės ženklui ugdymas.

Stiprus: Klientų ir jų sąveikos su parduotuve stebėjimas ne tik padeda mažmenininkams žinoti, kas parduoda, bet ir leidžia suprasti, ko klientai nori.

Nair: Jūs pristatote naują produktą. Ir jūs norite įsitikinti, kad žmonės mato tą produktą. Mūsų algoritmai parodys, ar žmonės iš tikrųjų užeina į tam tikrą parduotuvės sritį ir sąveikauja su produktu, o vėliau iš tikrųjų perka.

Baloch: Manau, kad tai AI ir fizinių objektų derinys, sukuriantis tikrai jaudinantį momentą. Žinote, niekada negalėtumėte išmėginti tendencijos ir tada iš tikrųjų jos atsisakyti. Tai niekada nebuvo įmanoma. Tačiau dabar dėl dirbtinio intelekto galime labai greitai pereiti prie tendencijų. Sugebame kuruoti tendencijas, galime suteikti žmonėms tai, ko jie trokšta. Mano vardas yra Guive'as Baloochas ir vadovauju pasauliniam technologijų inkubatoriui „L'Oreal“. Įmonėje dirbu 15 metų ir mano darbas – rasti grožio ir technologijų sankirtą.

Stiprus: „L'Oreal“ yra didžiausia pasaulyje kosmetikos įmonė, kurios skėtyje yra Estee Lauder, Maybelline, Garnier ir daugybė kitų vartotojų prekių ženklų.

Baloch: Maždaug prieš aštuonerius metus pradėjome naudoti papildytos realybės programą, vadinamą makiažo genijumi. Tai buvo pirmasis pasaulyje virtualus bandymas. Nuo tada mes pradėjome projektus, susijusius su asmeniniu grožiu, pvz., odos priežiūros suasmeninimas, makiažo pagrindo pritaikymas. „Apple“ parduotuvėje pristatėme UV jutiklį, kuris yra nešiojamas, neturintis baterijos ir galintis išmatuoti UV spindulių poveikį. Ir dabar mes vis labiau judame link masinio personalizavimo ir ieškome būdų, kaip sujungti tokias technologijas kaip AR ir AI, kad sukurtume naujus fizinius objektus, kurie gali būti stebuklingi grožio vartotojams ir, tikimės, pradžiuginti mūsų vartotojus.

Stiprus: Ir tai yra sunkiau, nei gali atrodyti. Kuriant patirtį, leidžiančią klientams išbandyti makiažą papildytoje realybėje, susiduriama su didžiuliais techniniais veido aptikimo iššūkiais.

Baloch: Turite nustatyti, kur yra akis ir kur yra antakiai. Ir jis turi būti tokio tikslumo, kad kai produktas yra ant jo, neatrodytų, kad jis nėra tiksliai ant jūsų lūpos. Ir tai juokinga, nes aš esu iš akademinės aplinkos ir turiu daktaro laipsnį. Taigi aš nesupratau, kokia sudėtinga yra ta konkreti šios technologijos dalis. Pagalvojau, oi, viskas gerai. Mes tiesiog gausime programinę įrangą. Bus lengva. Mes tiesiog padarysime, kad tai veiktų. Bet pasirodo, ne, tai tikrai sudėtinga, nes žmonių lūpų forma gali skirtis, odos tono ir lūpos spalva taip pat gali labai skirtis. Taigi jūs turite turėti algoritmą, kuris galėtų jį aptikti ir užtikrinti, kad jis veiktų žmonėms nuo labai šviesios iki labai tamsios odos.

Stiprus: Ir jis sako, kad vienas didžiausių AI padarinių grožio rinkoje galėtų būti didesnis įtraukimas – su tuo pramonė jau seniai kovojo.

Baloch: Žinote, aš tvirtai tikiu, kad įtraukimas yra grožio ateitis, o įtraukimas reiškia, kad kiekvienas žmogus turi teisę turėti produktą, kurio jam pačiam reikia, ir parodyti pasauliui, koks jis nori būti. pademonstruota. Ir aš manau, kad tik per tokius dalykus kaip AI ir technologijos galėsime pasiekti tokį asmeninio santykio lygį su žmonių troškimais dėl savo grožio įpročių.

Stiprus: Tie įpročiai formuojasi aplink mūsų odą. O odos atspalvis istoriškai buvo vienas sunkiausių techninių ir kultūrinių iššūkių.

Baloch: Mes pradėjome šį projektą, pavadintą kuris yra šis pagrindo maišytuvas. Ir kai aš pirmą kartą pradėjau šį projektą, maniau, kad jis bus labai paprastas, nes kai nuėjau į Home Depot, aš tikrai nesu parankinis, bet aš su savo tėčiu daug vaikščiojau į Home Depot ir jis pirks dažyti. Jis atitiktų dažus ir jie tiesiog pagamintų dažus. Ir aš pasakiau: gerai, ar taip lengva? Taigi, kai pirmą kartą pradėjome projektą, supratome, gerai, žinote, tiesiog paimkite odos atspalvį iš popieriaus lapo ir galite tiesiog suderinti pagrindą. Ir vėliau supratau, kad mūsų oda nėra kaip siena, tai yra biologinis audinys, kuris kinta priklausomai nuo to, kokį odos atspalvį turite.

Stiprus: Trumpai tariant, algoritmas neveikė.

Baloch: Taigi turėjome sustoti ir praleisti dar šešis mėnesius, kad jį patobulintume. Pirmiausia tai padarėme su nedideliu prietaisu, kuris matuoja jūsų odos atspalvį naudodami fizinį objektą, nes jūsų odos atspalvį sunku išmatuoti, jei iš tikrųjų neliečiate odos, nes šviesa gali pakeisti jūsų odos spalvą. Taigi, priklausomai nuo to, ar esate lauke, ar viduje, matavimai gali labai skirtis. Bet ne daugiau. DI dėka vis dažniau manau, kad su AI galėsime gauti tikslius matavimus. Turime juos išbandyti ir įsitikinti, kad jie veikia taip pat gerai kaip objektai. Bet kai pasieksime tašką, kai manome, kad priartėjome prie to, tada galėsite išspręsti kai kuriuos tikrai labai didelius iššūkius. O naudojant makiažo pagrindą 50% moterų neranda tinkamo atspalvio. Ir nėra taip, kad lentynoje esančių produktų skaičius niekada to neišspręs, nes visada turėsite daugiau odos atspalvių nei produktų, kuriuos galėsite sudėti į lentyną.

Stiprus: O ateitis gali atverti visiškai naują individualizuotų grožio priemonių klasę.

Baloch: Mes galime pagaminti objektus, kurie, žinote, nėra didžiuliai – nešiojami rankoje – ir gali padaryti neįtikėtinų dalykų. Kaip ir ateityje, galite įsivaizduoti, kad galite automatiškai paskirstyti akių šešėlius ant voko, tiesiog aptikę veidą ir turėdami objektą, kuris galėtų juos dozuoti.

Stiprus: Siekdama sukurti tokią ateitį, „L'Oreal“ įsigijo įmonę „Modiface“, kuri gamina papildytosios realybės įrankius daugiau nei 70 geriausių pasaulio grožio prekių ženklų.

Arabiškas: Vienas didelis žingsnis, įvykęs prieš kelerius metus, buvo perėjimas nuo nuotraukų prie tiesioginio vaizdo modeliavimo. Tikrai sunkus technologinis žygdarbis, bet tikrai paveikiantis vartotojų patirtį. Užuot turėję fotografuoti ir ją įkelti, jie gali matyti tiesioginį vaizdo įrašą.

Stiprus: Parham Aarabi yra „Modiface“ įkūrėjas ir generalinis direktorius.

Arabiškas: Kitas didelis žingsnis, kurį matau ir kuriuo labai džiaugiuosi, yra AI supratimo apie veidą ir mūsų modeliavimo derinys. Taigi ne tik sakydamas tau, gerai, tu išsirenki lūpų dažus ir taip jis atrodo, bet ir sakydamas, kad tu pasirinkai šiuos lūpų dažus ir tavo mėlynos akys, mes tikime, kad šie akių šešėliai gali tikti. geriausia.

Stiprus: Jo fonas yra veido ir lūpų stebėjimas.

Arabiškas: Taigi mes sukūrėme šį pavyzdinį demonstracinį variantą, kuriame galėtumėte stebėti kieno nors lūpas ir, pavyzdžiui, sukeisti lūpas su įžymybe. Mano įkūrėjas sumanė, kad prieš tai darydami, turėtume šiek tiek pakeisti odą. Taigi iš tikrųjų šių dviejų idėjų derinys tapo „Modiface“ pagrindu.

Stiprus: Grožio pramonė klesti dėl apsipirkimo asmeniškai. Ir nors elektroninės prekybos pardavimai jau seniai auga, šis sektorius buvo daug lėtesnis nei kiti. Kalbant apie kontekstą, geriausias 2018 m. el. prekybos pardavėjas buvo šampūnas. Tačiau pandemija viską pagreitina. Grožio milžinės „Sephora“ pardavimai internetu šiais metais JAV šoktelėjo 30 procentų. Be to, ji bendradarbiauja su „Modiface“, kad sukurtų programą, kuri veiktų kaip virtuali parduotuvė, kurioje yra produktų vadovėliai ir papildytos realybės grožio skaitiklis.

Arabiškas: Pamatysite bandymo mygtuką, paspausite jį ir atsidarys langas. Tame lange matote savo vaizdo įrašą, tačiau rodomi skirtingi virtualūs produktai.

Stiprus: O vartotojų pasitikėjimo šiais modeliuojamais produktais kūrimas reiškia, kad patirtis bus tokia pat sklandi, kaip žiūrėjimas į veidrodį.

Arabiškas: Jei kas nors iš tikrųjų išbando lūpų dažus ir plaukų spalvą, o tada filmuoja save, palyginti su mūsų technologija ir virtualiai imituoja tuos produktus, jie turėtų būti neatskiriami. Atsilikimas, taikomas modeliavimo metu, palyginti su tuo, kad žiūrite į veidą ir matote judesius, vartotojui neturi būti akivaizdus. Taigi tai yra didžiuliai iššūkiai. Vienas iš jų yra realizmas. Jūs nenorite, kad akių pieštukas mirgėtų ant kažkieno akių, o antrasis dalykas – tai padaryti taip greitai, kad tiesioginiame vaizdo įraše svetainėje nepastebėsite jokio atsilikimo. Taigi tai yra dideli, dideli iššūkiai.

Stiprus: Ir tai daugiau nei tik kosmetika. Veido aptikimo elementai vis dažniau naudojami medicinoje diagnozuojant ligas. Ir jis tiki, kad ateityje jų produktai aptiks visų rūšių odos sutrikimus.

Arabiškas: Taigi mes siekėme šio odos įvertinimo, hm, krypties žiūrėdami į kažkieno įvaizdį. Ir remdamiesi tuo, žinodami, kokie odos priežiūros produktai jiems yra geriausi, ir daugiau, kuo daugiau tai darome ir kuo geriau laviname savo dirbtinio intelekto sistemas, pastebime, kad jų tikslumas didėja, lyginant su dermatologų. . Ir manau, kad jei laikysitės tos linijos, tai AI, kuris iš tikrųjų negali pakeisti dermatologų, bet tikrai padėjo jiems kaip... objektyvus įrankis, galintis pažvelgti į kažkieno veidą ir pateikti rekomendacijas.

Stiprus: Panašu, kad veidų atpažinimo rizika, nesubrendimas ir šališkumas yra labiau suvokiamas, taip pat didėjantis jo buvimas mūsų gyvenime ir tiesiog neapdorotas potencialas. Man atrodo, kad mes ką tik subraižome paviršių – šiose netvarkingose ​​skaitmeninėse lenktynėse į kažką kitokio ir didelio. Ir man kilo klausimas, kaip apie visa tai gali jaustis vienas iš jo išradėjų?

Atick: Pradėjau dirbti su žmogaus smegenimis praėjus maždaug metams po to, kai baigiau studijas, ir kartu su savo bendradarbiais padarė keletą esminių laimėjimų, dėl kurių buvo sukurta sritis, vadinama biometrijos pramone, ir pirmasis komerciškai perspektyvus veido atpažinimas. Štai kodėl žmonės mane vadina veido atpažinimo ir biometrinių duomenų pramonės įkūrėju.

Stiprus: Tai daktaras Džozefas Aticas. Jis sukūrė vieną iš pirmųjų veido atpažinimo algoritmų dar 1994 m.

Atick: Algoritmas, kaip žmogaus smegenys atpažins pažįstamus veidus, tapo aiškus, kai Prinstono pažangių tyrimų institute atliekame matematinius tyrimus.

Stiprus: Tačiau technologija, reikalinga tiems veidams užfiksuoti, dar nebuvo kiekvieno kišenėje.

Atick: Tuo metu kompiuteriai neturėjo kamerų. Telefonų su fotoaparatais nebuvo. Turėjome sukurti akis smegenims. Mes turėjome smegenis, manėme, kad žinome, kaip smegenys analizuos signalus, bet neturėjome akių, kurios gautų informaciją ir vizualinį signalą į smegenis.

Stiprus: Interneto kameros atsirado devintajame dešimtmetyje, o kompiuteriai su vaizdo galimybėmis pasirodė rinkoje po kelerių metų.

Atick: Ir tai buvo jaudinantis laikas, nes staiga mūsų sukurtos smegenys pagaliau turėjo akių porą, kurių prireiktų pamatyti.

Stiprus: Tai buvo proveržis, kurio jam ir jo komandai reikėjo, kad jų koncepcija būtų įgyvendinta. Taigi jie pradėjo koduoti.

Atick: tai buvo ilgas mėnesių programavimo ir nesėkmių, programavimo ir nesėkmių laikotarpis

Stiprus: Bet galiausiai…

Atick: Ir vieną naktį, ankstų rytą, mes ką tik baigėme, hm, algoritmo versiją. Pateikėme šaltinio kodą kompiliavimui, kad gautume paleidimo kodą. Ir mes išlipome, aš išėjau eiti į prausyklą. Ir tada, kai grįžau į kambarį, jis pastebėjo mano veidą, ištraukė jį iš fono ir pasakė, kad matau Džozefą. Ir tai buvo momentas, kai plaukai ant nugaros – jaučiausi taip, lyg kažkas atsitiko. Mes buvome liudininkai. Ir aš pradėjau skambinti kitiems žmonėms, kurie vis dar buvo laboratorijoje, ir kiekvienas iš jų įeidavo į kambarį. Ir aš sakyčiau, sakyčiau, aš matau Normaną. Pamatyčiau Paulių, pamatyčiau Juozapą. Ir mes tarsi pakaitomis lakstydavome po kambarį, kad pamatytume, kiek daug jų gali pastebėti kambaryje.

Stiprus: Jie pastatė tai, ko anksčiau nebuvo pastatyta. Atrodė, kad mėnesiai matematikos ir kodavimo bei ilgos naktys davė vaisių. Tačiau po kelerių metų tas jaudulys virto susirūpinimu.

Atick: Mano rūpestis dėl technologijos, kurią padėjau sukurti ir išrasti, prasidėjo labai greitai po to, kai ją išradau. Mačiau ateitį, kurioje mūsų privatumui kiltų pavojus, jei nesiimsime apsaugos priemonių, kad išvengtume piktnaudžiavimo šia galinga technologija.

Stiprus: Ir jis norėjo ką nors padaryti.

Atick: Taigi 1998 m. lobistavau pramonę ir sakiau, kad turime sukurti atsakingo naudojimo principus. Štai čia 1998 m. gimė organizacija IBIA kaip pramonės asociacija, skatinanti atsakingą naudojimą. Hm, aš buvau tos organizacijos įkūrėjas. Ir kurį laiką jaučiausi gerai, nes jaučiau, kad viską padarėme teisingai. Jaučiau, kad išradome technologiją, bet tada įdiegėme atsakingo naudojimo kodą, kurio reikia laikytis, kad ir koks būtų įgyvendinimas. Tačiau šis kodas neatlaikė laiko išbandymo. Ir priežastis yra ta, kad mes nenumatėme socialinės žiniasklaidos atsiradimo.

Stiprus: Veido atpažinimas remiasi vaizdų duomenų baze. Šios duomenų bazės dydis, kokybė ir privatumo sąlygos daugiausia lemia technologijos saugumą ar įkyrumą. 1998 m. Atickas sukūrė savo duomenų bazes rankiniu būdu nuskaitydamas tūkstančius nuotraukų ir pažymėdamas jas pavadinimais. Tai buvo nuobodu ir riboto dydžio.

Atick: Mes išleidome žvėrį iš maišo, pamaitindami jį milijardais veidų ir padėdami, pažymėdami save. Dabar esame pasaulyje, kuriame mašininis mokymasis dabar leidžia pasaulyje atsirasti daugiau nei 400 skirtingų veido atpažinimo algoritmų. Todėl bet kokia viltis kontroliuoti ir reikalauti, kad visi būtų atsakingi naudojant veido atpažinimą, yra sudėtingi.

Stiprus: O tai dar labiau pablogina scraping, kai duomenų bazė sukuriama nuskaitant visą internetą, ar nėra viešų nuotraukų.

Atick: Taigi 2011 m. pradėjau panikuoti ir parašiau straipsnį, kuriame sakoma, kad laikas paspausti panikos mygtuką, nes pasaulis eina tokia kryptimi, kur veidų atpažinimas bus visur ir veidai bus visur prieinami. duomenų bazėse, viduje, duomenų bazėse. Skaičiavimo galia tampa labai, labai didžiulė, kad galėtume atpažinti milijardus žmonių. Ir tuo metu žmonės sakė, kad esu nerimą keliantis žmogus, bet jie suprato, kad būtent taip ir vyksta šiandien.

Stiprus: Taigi tam tikra prasme jis lobizuoja prieš savo išradimą, nors vis dar naudoja biometrinius duomenis, kad padėtų kurti dalykus, kurie, jo manymu, galėtų būti naudingi, pavyzdžiui, skaitmeninis ID besivystančių šalių žmonėms.

Atick: Atšaldymas yra kažkas, kas nedovanotina. Jei negaliu išeiti į gatvę, nes manau, kad kažkas naudojasi iPhone, gali mane nufotografuoti ir prijungti prie mano internetinio profilio, o šis prisijungimas prie interneto ir neprisijungus yra pavojingas dalykas. Ir tai vyksta dabar.

Stiprus: Ir jis mano, kad mums skubiai reikia kai kurių teisinių pagrindinių taisyklių.

Atick: Taigi tai nebėra technologinė problema. Negalime suvaldyti šios galingos technologijos pasitelkdami technologijas. Turi būti tam tikri teisiniai pagrindai.

Stiprus: Jo nuomone, technologinis pranašumas ir toliau stumsis į priekį – AI priešakyje. Bet žmonės, kurie ją kuria ir naudoja? Jie yra centre.

Atick: Tikiu, kad turi būti tam tikra harmonija tarp to, ką technologijos gali mums padėti ir padėti gyventi oriai, lengviau gyventi bei bendrauti su mylimais žmonėmis, tačiau tuo pat metu tai turi atitikti mūsų moralę ir lūkesčius. kaip žmonės leidžia.

Stiprus: Kitaip tariant, dar kartą... atrodo, nuo mūsų priklauso. Apie šį epizodą pranešiau ir prodiusavau aš, Anthony Green, Emma Cillekens, Tate'as Ryanas-Mosley ir Karen Hao. Mus redaguoja Michaelas Reilly ir Gideonas Lichfieldas. Taip pat dėkoju Kate Kaye su uždrausta PDX podcast'e. Tai pirmam sezonui. Labai ačiū, kad pasirinkote leisti laiką su mumis. Susitiksime čia naujaisiais metais, iki tol linksmų švenčių ir... Ačiū, kad klausotės, aš esu Jennifer Strong.

[TR ID]

paslėpti