顔認識は簡単すぎる、AIは指の動きも認識できる、これは非常に恐ろしい

顔認識は簡単すぎる、AIは指の動きも認識できる、これは非常に恐ろしい

現代のコンピューター ビジョン テクノロジーは、これまで映画でしか見たことのないようなテクノロジーの超大国を私たちに見せることが十分に可能です。 AI システムにビデオをロードし、低解像度のフレームを拡大するように指示すると、少しのトレーニングと巧妙なアルゴリズムで、認識のために画像を「強化」できるようになります。

[[399612]]

これは大したことではないように聞こえるかもしれません。しかし、テスラが運転支援機能に使用しているのと同じ技術が、がんの検出から写真に写っている物体の数のカウントまで、数え切れないほどの目的に使用できることを考えてみてください。私たちはあらゆることにコンピューター ビジョンを使用しています。ちょっと怖いですね。

賢い開発者が、キー入力や指の動きからテキストを推測するように AI システムをトレーニングすることを妨げるものは何もありません。これは恐ろしいことですが、その理由は後で説明します。

まず、AI がまだカメをライフルと見分けるなどの単純な間違いを犯していた 2017 年以降、コンピューター ビジョンは大きく進歩したことを言及する価値があります。

今日のコンピューター ビジョン システムは、非常に少量のデータで驚くべき推論を行うことができます。たとえば、研究者たちは、AI ベースのタイピングの生体認証と心理学者が開発した自動ストレス検出システムを使用するだけで、タイピングのコンピューター分析を実証しました。

研究者たちは、人間のタイピングを模倣するように AI を訓練しました。その結果、スペル、文法、その他のコミュニケーションスキルの習得に役立つ、より優れたツールを開発できるようになります。簡単に言えば、私たちは AI システムに、ほとんどの人にはできないような指の動きから推論することを教えているのです。

唇の動きを言葉に翻訳する読唇術のように、指の動きを分析してそれをテキストとして解釈できるシステムを開発することは難しくないだろうと想像してみてください。このような AI 製品はまだ見たことがありませんが、存在しないということではありません。

それで、最悪の事態はどんなことが起こるのでしょうか?

インターネットが普及した現在、ショルダーサーフィンはコンピューターセキュリティに対する最大の脅威の 1 つです。そうは言っても、誰かのパスワードを盗む最も簡単な方法は、その人がパスワードを入力するのを観察することです。そのため、ほとんどのパスワード入力画面では、入力中のパスワードは非表示になりますが、誰が画面を見ているかはわかりません。

ほとんどの人は、どのキーを押したか、画面にどの数字を入力したかを正確に判断することができません。何をしているのかわかっているときは、私たちの指は信じられないほど速く動き、手と目の協調性は優れています。しかし、AI はこうした小さな動きを学習することができ、データが豊富な AI の世界では、ほぼ何でも可能になります。

理論的には、十分なリソースを持つ開発者であれば、AI チップ(多くの主力スマートフォンに搭載されているものなど)上で実行でき、クラウドベースのテクノロジーに接続できるモデルを簡単に構築できるはずです。これにより、世界中のほぼすべての人が、他の人が携帯電話やキーボードで何を入力しているかを「見る」ことができるようになります。

この技術が悪人によって利用された場合、結果は悲惨なものとなるでしょう。したがって、テクノロジー企業や政府が関与し、そうしたテクノロジーが適切な場所で使用されるよう厳重に管理されなければなりません。

<<:  なぜ2G/3GとAIは火花を散らすことができないのでしょうか?この論文で答えが分かります

>>:  待望のAIは人工知能か、それとも人工的な愚かさか?

推薦する

人工知能は商業用不動産にどのような影響を与えるでしょうか?

AI は商業用不動産業界を変革し、あらゆるものをより効率的、アクセスしやすく、透明性の高いものにし...

人工知能を初めて適用するときに尋ねるべき5つの質問

企業が社内でソリューションを構築する必要は必ずしもありませんが、これが失敗の一般的な原因となります。...

XNOR-NETテクノロジー詳細解説:AIテクノロジーがモバイル端末に搭載され、新時代が到来

[[187849]]この時代、人間の生活はスマートデバイスから切り離すことはできません。持ち歩く携帯...

アルゴリズム技術の向上とアルゴリズムの適用の標準化(デジタル時代の文化生活)

[[399442]]アルゴリズム技術を改善し、アルゴリズムの適用を標準化することによってのみ、技術...

エッジ AI について知っておくべきことすべて

エッジ AI では、システムを他のシステムに接続する必要がないため、ユーザーはデータをリアルタイムで...

ChatGPTを使用して小児疾患を診断しますか?新たな研究がこれに冷水を浴びせる:正解率はわずか17%

1月4日、ニューヨークのコーエン小児医療センターの3人の小児科医が、大規模言語モデルChatGPT...

IT運用保守プラットフォームアルゴリズムの背後にある2つの「神の助け」

[51CTO.comからの原文] インテリジェント運用保守(AIops)は、IT運用保守の分野で最...

Kubernetes上の機械学習プラットフォームの実践

背景これまで、音楽アルゴリズムのモデル トレーニング タスクは、物理マシン上で開発、デバッグ、スケジ...

4 つの主要ビジネス分野における業界に関するインテルの詳細な洞察、アプリケーション事例、革新的な製品とソリューションの解釈 | Intel Vision

ポストパンデミックの時代において、在宅勤務によって従業員の生産性を最大限に引き出すにはどうすればいい...

ディープラーニング思考

[[195107]]機械学習ルーチンほとんどの機械学習アルゴリズム(ディープラーニングを含む)は、実...

機械学習の問題を解決する一般的な方法があります!これを読んでください

編集者注: この記事は、WeChat パブリック アカウント「Big Data Digest」(ID...

...

100キーワード学習法による人工知能(AI)の学習

100キーワード学習法は、キーワード(つまり、キーポイント)を中心に学習するという、効率的な学習法で...

ガートナー: 生成型 AI がデジタル ビジネスを強化する 3 つの方法

生成型人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成や会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を...

人工知能開発の重要な要素と気候変動への影響

人工知能は世界的な流行語となり、ほぼすべての企業のデジタル変革計画に不可欠な要素となっています。 A...