رؤية الكمبيوتر - كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي رؤية العالم

الجميل في الأمر هو أنه لا أحد يقوم ببرمجة هذه المرشحات يدويًا. تتعلمها الشبكة أثناء التدريب، بدءًا من الضوضاء العشوائية وشحذها تدريجيًا إلى أجهزة كشف مفيدة.

التصنيف والكشف والتجزئة

تعالج الرؤية الحاسوبية ثلاث مهام أكثر صعوبة بشكل تدريجي:

| مهمة | سؤال يجيب | مثال | |------|-------------------|---------| | تصنيف الصور | ماذا يوجد في هذه الصورة؟ | "هذه الأشعة السينية تظهر الالتهاب الرئوي." | | ** كشف الكائنات ** | ماذا يوجد في هذه الصورة وأين؟ | رسم مربعات حول كل مشاة في مشهد الشارع. | | التجزئة الدلالية | أي بكسل تنتمي إلى أي كائن؟ | تلوين كل بكسل من الطريق والرصيف والسيارة والسماء بشكل مختلف. |

تحتاج السيارات ذاتية القيادة إلى هذه العناصر الثلاثة في وقت واحد: تصنيف الأشياء وتحديد موقعها بدقة فهم المشهد الكامل بالبكسل.

تتطلب كل مهمة المزيد من القوة الحسابية وبيانات التدريب بشكل تدريجي. كان التصنيف تم حلها إلى حد كبير بحلول عام 2015؛ يظل التجزئة في الوقت الفعلي للفيديو مجالًا نشطًا للبحث اليوم.

تطبيقات العالم الحقيقي

إن رؤية الكمبيوتر مضمنة بالفعل في الصناعات التي قد لا تتوقعها:

• Tesla Autopilot يستخدم ثماني كاميرات وذكاء اصطناعي قائم على الرؤية لاكتشاف الممرات وإشارات المرور و العوائق في الوقت الفعلي - معالجة ملايين الإطارات لكل رحلة.
• التصوير الطبي - تتطابق نماذج الذكاء الاصطناعي الآن مع أطباء الأشعة أو تتجاوزهم في اكتشاف الثدي في مرحلة مبكرة السرطان في تصوير الثدي بالأشعة السينية، وأحيانًا يلتقط ما غاب عنه ستة خبراء بشريين.
• مراقبة الجودة - تستخدم المصانع أنظمة الرؤية لفحص آلاف المنتجات في الدقيقة، اكتشاف العيوب دقيق جدًا أو سريع جدًا بالنسبة للمفتشين البشريين.
• الزراعة - طائرات بدون طيار مزودة برؤية حاسوبية تحدد المحاصيل المريضة في حقول شاسعة، تمكين العلاج المستهدف الذي يقلل من استخدام المبيدات الحشرية بنسبة تصل إلى 90٪.
• البيع بالتجزئة - تستخدم متاجر Amazon Go رؤية الكمبيوتر لتتبع المنتجات التي يختارها المتسوقون، تمكين التسوق الخالي من الخروج.

المخاوف الأخلاقية

الرؤية الحاسوبية قوية، لكنها تثير أسئلة جدية لا يزال المجتمع يتصارع معها:

• المراقبة - يتيح التعرف على الوجه تتبعًا جماعيًا للمواطنين. عدة مدن، بما في ذلك سان فرانسيسكو وأجزاء من الاتحاد الأوروبي، حظرت أو قيدت استخدامه من قبل الشرطة.
• التحيز - أظهرت الدراسات التاريخية التي أجرتها جوي بولامويني في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن التعرف على الوجه تجاري وكانت الأنظمة أقل دقة بشكل ملحوظ بالنسبة للوجوه والنساء ذوي البشرة الداكنة، بسبب التدريب تاريخياً، أظهرت البيانات تمثيلاً زائداً للذكور ذوي البشرة الفاتحة.
• الموافقة - في حالة مسح وجهك دون علمك في المتاجر أو المطارات أو الأماكن العامة المساحات؟ ولا تزال العديد من البلدان تقوم بصياغة تشريعات لمعالجة هذه المشكلة.
• Deepfakes - يمكن أن تؤدي الصور ومقاطع الفيديو المزيفة التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى نشر معلومات مضللة وأضرار السمعة، مما يجعل الأدلة المرئية أقل جدارة بالثقة.

الوجبات السريعة الرئيسية

• الصور عبارة عن شبكات من قيم البكسل عبر قنوات الألوان - ترى أجهزة الكمبيوتر الأرقام، وليس الصور.
• تتعلم شبكات CNN استخراج الميزات تلقائيًا من خلال التدريب، بدءًا من الحواف والبناء حتى الأشياء المعقدة.
• يمثل التصنيف والكشف والتجزئة مستويات متزايدة من الفهم البصري.
• الرؤية الحاسوبية تقود إلى تحقيق اختراقات بدءًا من تشخيص الرعاية الصحية وحتى المركبات ذاتية القيادة الزراعة الدقيقة
• التحيز في بيانات التدريب ومخاوف المراقبة يتطلب النشر الدقيق والأخلاقي - التكنولوجيا وحدها لا تكفي أبدا دون الحكم المسؤول.