#10YearsChallenge - wy nawet nie wiecie, co zrobiliście


Jeżeli jeszcze nie wiesz, co to uczenie maszynowe, to zaraz się dowiesz. Ten post to spojrzenie na popularne ostatnio #10YearsChallenge z perspektywy (przyszłego) językoznawcy komputerowego. Bo prawda jest taka, że większość społeczeństwa nawet nie zdaje sobie sprawy, w jak wielkim stopniu jesteśmy otoczeni przez technologie i na jakim poziomie rozwoju technologicznego w tym momencie jesteśmy. Uwierz mi, że jeśli coś wydaje Ci się być wymysłem rodem z filmów Science Fiction, albo kwestią bardzo odległej przyszłości to najprawdopodobniej się mylisz, bo przyszłość jest właśnie teraz. Ten post będzie o tym, w jaki sposób w ciągu kilku dni social media zmieniły się w ogromne, darmowe biometryczne repozytorium.

#10YEARsCHALLENGE - O CO TU WŁAŚCIWIE CHODZI?


W dużym skrócie chodzi po prostu o to, żeby zamieścić dwa swoje zdjęcia - jedno przed dziesięciu lat, a drugie zrobione obecnie.

Nie mam pojęcia, kto zapoczątkował ten hashtag, ani jak długo trwa ta zabawa, ale widziałam już całkiem sporo zdjęć znajomych, celebrytów, influencerów, a także całkiem przypadkowych osób. Uważam, że to ciekawa inicjatywa. Można dzięki niej zobaczyć, jak dane osoby zmieniły się w ciągu dekady. Ja sama dawno już nie przeglądałam starych zdjęć, a #10YearsChallenge jest ku temu wspaniałą okazją. Ten hashtag ma już ponad 5 milionów postów i pojawia się ich coraz więcej.

A teraz konkrety.

CO TO JEST UCZENIE MASZYNOWE?


Machine learning wykorzystuje się do rozwoju sztucznej inteligencji. To nie są klasyczne algorytmy, w których z góry ustalamy zachowanie programu w danej sytuacji. W dużym skrócie tutaj maszyny z odpowiednią pomocą same uczą się odpowiednich zachowań naśladujących ludzkie, np. rozpoznawania obiektów. No dobra, ale

JAK #10YEARSCHALLENGE MOŻNA WYKORZYSTAĆ DO UCZENIA MASZYNOWEGO?


Technologie rozpoznawania twarzy, cech związanych z wiekiem i upływem czasu. To tylko skrócona lista, bo zdjęcia z wyzwania można wykorzystać na całe mnóstwo innych sposobów. Jeżeli zaczynasz się obawiać i myślisz o usunięciu kont z portali społecznościowych, to przestań. To i tak nic nie da, bo podobne dane są dostępne w sieci od bardzo dawna. Facebook ma dostęp nie tylko do wszystkich zdjęć, które kiedykolwiek wrzuciliśmy, ale także do danych o zachowaniu użytkowników i zmianach tych zachowań w ciągu ostatnich lat.

Dlaczego #10YearsChallenge jest idealne do uczenia maszyn? Przede wszystkim dlatego, że zamieszczane zdjęcia dotyczą tej samej osoby, zwykle jest na nich sama twarz. Znany jest też odstęp czasu, w jakim wykonano te zdjęcia. Bardzo często towarzyszą im też odpowiednie podpisy, np. informacje o miejscach, w których zostały wykonane, czy kto oprócz "głównego bohatera" znajduje się na danym zdjęciu.

Czy można wykorzystać wszystkie zdjęcia z #10YearsChallenge, które zostały zamieszczone w sieci? Totalnie nie. Bezużyteczne będą zdjęcia zwierzaków czy osób, które w ciągu ostatnich dziesięciu lat przeszły ileśnaście operacji plastycznych. Z pewnością nie wykorzysta się także memów.

PRAKTYCZNE WYKORZYSTANIE TECHNOLOGII ROZPOZNAWANIA TWARZY


Często słyszy się o osobach zaginionych, których nie odnaleziono przez X lat. Dzięki danym na temat procesów starzenia, a także w oparciu o posiadane zdjęcia czy portrety pamięciowe można odtworzyć obecny wygląd osoby, która zaginęła np. 10 lat temu. Zaktualizowane obrazy pozwalają na skuteczne poszukiwania zaginionych. To samo można zrobić w przypadku przestępców przez lata poszukiwanych listem gończym.

Algorytmy rozpoznawania twarzy mogą też posłużyć do kierowania konkretnych reklam do odpowiednich osób. Masz problem z cerą, a tu nagle wyskakuje reklama kremu na trądzik. Przypadek?

Najgłośniejsza do tej pory sprawa z wyciekiem danych miała miejsce w zeszłym roku. Tak, mam tu na myśli Cambridge Analytica. Pobranie tych danych wpłynęło na wynik wyborów w USA. Możesz zapytać w jaki sposób? Już Ci tłumaczę. Dane, które wyciekły, nie dotyczyły tylko imion i nazwisk użytkowników. Były to dane dotyczące ich upodobań, zachowań i wyborów. Gromadzono je za pomocą zaprojektowanych do tego celu aplikacji i gier. Dzięki tym informacjom do konkretnych osób można było kierować odpowiednio dopasowany przekaz.

Pozew ostatnio otrzymało także Google. Za co? Za udostępnianie danych biometrycznych. Pewna kobieta całkiem nieświadomie została uchwycona na zdjęciach zrobionych przez użytkownika Google Photos. Niby nic, bo owa pani nie poniosła żadnych konkretnych szkód. Jednak wyobraź sobie, że w ciągu kilku sekund można znaleźć dane osób, które przypadkowo uchwyciłaś w tle na zdjęciach.

JAKIE Z TEGO WNIOSKI?


Przede wszystkim nie bać się sztucznej inteligencji i innych technologii. Ta technologia wciąż będzie się rozwijać i chodzi tylko o to, żeby zdawać sobie z tego sprawę. Zamiast straszyć czy panikować warto zastanowić się ile i jakie informacje o sobie udostępniamy publicznie. O no i co ważne, może pora w końcu zacząć czytać regulaminy, które bezmyślnie akceptujemy przy rejestrowaniu się na różnych stronach. Taki przykładowy Facebook może wykorzystywać nasze dane, bo jest to zapisane w regulaminie. I nie, opublikowanie publicznego oświadczenia totalnie nic tu nie da ;)

zdjęcie: Rock'n Roll Monkey/unsplash.com

0 komentarzy:

Prześlij komentarz