Почему не стоит бояться технологии распознавания лиц

Антон Рудов, генеральный директор и основатель компании Orbl, развенчивает мифы в отношении технологии распознавания лиц и рассказывает о её значении в жизни общества.

Сегодня технология распознавания лиц — одно из самых перспективных и в то же время противоречивых направлений. Пожалуй, она вызывает не меньше страхов, чем искусственный интеллект (стоит поблагодарить массовую культуру).

Что рождает опасения и есть ли под ними какие-то объективные основания? Давайте разберём все мифы в отношении технологии по порядку.

Одна из самых распространённых фобий сейчас — оказаться под наблюдением «Большого Брата» и повторить жизнь из антиутопических романов, таких как «Дающий» или «1984». Страх перед возникновением технологического тоталитаризма толкает обывателей на общественный протест и способствует росту судебных дел. Так, например, Роскомсвобода требует ввести мораторий на камеры с функцией распознавания лиц, ссылаясь на неприкосновенность частной жизни.

В действительности камеры видеонаблюдения, установленные на улицах, в парках и других общественных местах, не способны прицельно следить за всеми перемещениями каждого отдельного члена общества.

Система безлика: она равнодушно «перебирает» лица, фиксируясь лишь на тех, что находятся в базе данных правоохранительных органов. Сотрудники полиции не отсматривают в режиме реального времени все записи — это невозможно. Они обращаются к записям камер только в том случае, если система дала сигнал: обнаружено сходство между лицом, случайно попавшим на камеру, и индивидом из базы данных.

Риски неправомерного использования технологии всегда существуют, но их стоит соотносить с общественной пользой. Сейчас камеры с технологией распознавания лиц позволяют расследовать преступления по горячим следам. Например, около 60% хищений раскрывается в течение первых трёх суток (причём 90% из них — в первый же день).

Вспомним дело о краже картины Куинджи из Третьяковской галереи. Задержание злоумышленника было стремительным, а уже на следующий день картину вернули в музей. В прошлом году руководство МВД РФ сообщило, что тестирование технологии в Москве позволило снизить число разбоев на 38,4%, а грабежей — на 36%.

Ещё один распространённый страх — камеры видеонаблюдения могут привести к повышению процента задержаний без оснований или по ошибке. Логика тех, кто опасается сбоев работы системы, строится примерно так: «бездушная машина» не может дать стопроцентной уверенности, что подозреваемый действительно является лицом, находящимся в базе розыска.

В действительности ни одна система распознавания лиц не может гарантировать 100% эффективности. Существует ничтожный шанс на ошибку, но ведь и человек, опознающий преступника, может ошибаться. Процент неверных результатов сейчас очень низок.

В 2018 году в Москве была представлена система, которая при тестировании показала потрясающий результат — распознавание близнецов за одну секунду. Таким образом, даже если в объектив попадёт лицо близнеца, как две капли воды похожего на самого подозреваемого, технология идентифицирует его как отдельную личность.

По данным Национального института стандартов и технологий США (NIST) за последние 4 года качество распознавания лиц по базе портретных фото улучшилось в 20 раз, при этом процент сбоев снизился с 4% до 0,2%.

Здесь нужно также отметить, что эффективность работы технологии постоянно увеличивается с повышением количества и разнообразия лиц, попавших в зону действия камер. В основе инновации лежит нейронная сеть и искусственный интеллект. Здесь можно провести аналогию с мозгом человека - чем больше он получает полезной информации, тем более опытным и мобильным становится.

Данный параметр - одна из причин, по которой Китай является лидером в распространении и развитии технологии распознавания лиц. КНР самая густонаселенная страна (численность больше 1 миллиарда), она обладает крупнейшей в мире базой данных фотографий для документов. Сбоев здесь практически не случается.

Также нужно отметить, что современные разработки обеспечивают такую точность распознавания личности, что банки всерьез задумываются о возможности использования технологии для доступа к ряду финансовых услуг, таких как открытие счета.

Еще одним распространенным заблуждением является мысль о том, что основными сферами применения технологии распознавания лиц останутся безопасность и системы обеспечения физического доступа. Конечно же, проще всего использовать разработку в том, что требует лишь определения личности и не предполагает какой-либо логики. Однако уже сейчас ученые и разработчики задумываются о распространении алгоритмов во всех сферах деятельности человека, даже в медицине.

Например, специалисты сообщают, что биометрическое распознавание лиц позволит диагностировать заболевания, которые проявляются в изменении мимики. Это, к примеру, даст возможность выявлять болезнь Альцгеймера на ранней стадии, либо обнаруживать генетические заболевания, такие как синдром Ди Джорджа с вероятностью успеха 96,6%.

Неожиданное решение выдало Яндекс.Такси: компания решила использовать систему для мониторинга усталости водителей. Специальная камера отследит мимику таксиста и снизит количество выдаваемых заявок в зависимости от его состояния.

Еще один перспективный сценарий развития распознавания лиц разворачивается в области маркетинга. Уже сейчас многие ритейлеры используют инновацию для решения своих задач. Тестирование умных камер в сети магазинов показало X5 Retail Group, что технология в десятки раз ускоряет контроль планограмм, сокращает на 10% количество людей, уходящих из магазина без покупок, и на 20% — потери магазинов. Также убытки снижаются за счет возможности предотвращения краж: в компании FaceFirst вычислили, что системы распознавания лиц правильно идентифицируют потенциальных воров в 60% случаев.

Ну и, конечно же, технология со временем позволит каждому оплачивать покупки, просто посмотрев в объектив камеры. Подобный опыт уже имеется в ряде стран. Первыми новшество начали применять китайцы, уже сейчас в стране можно "по лицу" приобрести билет в метро, оплатить заказ в ресторане и покупки в ряде магазинов. Великобритания тоже экспериментирует: здесь распознавание лиц проходит тестовое внедрение для оплаты товаров в супермаркетах. Даже в ряде московских магазинах сети “Магнит” уже можно встретить этот супер современный высокотехнологичный способ оплаты. Для этого необходимо скачать фирменное приложение, заполнить данные покупателя и загрузить фото.

Космическая стоимость покупки и обслуживания камер видеонаблюдения с функцией распознавания лиц – это еще один аргумент для скептиков. Действительно, если задуматься о стандартной схеме внедрения системы, то она может обойтись очень дорого. В случае государства это оправдано, в случае бизнес-экспериментов – не всегда.

Но здесь есть небольшой нюанс – классические установки видеонаблюдения и собственное программное обеспечение нужно не всем компаниям. Уже сейчас на рынке существует ряд предложений, которые позволяют существенно сократить бюджет на распознавание лиц – например, Amazon Rekognition. Это инструмент для встраивания в приложения аналитики изображений. Стоимость продукта – $10, а функционал очень широк, вплоть до распознавания эмоций. При этом на настройку и запуск системы, как утверждает Forbеs, уйдет всего пара часов.

Технология распознавания лиц быстро развивается, системы накапливают опыт и обучаются. Инновация находит применение в новых областях, порой совершенно необычных. Справедливости ради нужно отметить, что есть и "слепые пятна" – прежде всего, в области законодательства, которое не успевает за технологическим прогрессом. Появление нормативных актов, регулирующих сферу применения новейших систем видеонаблюдения, поможет снизить градус недоверия к технологии со стороны определенной части общества.

#распознаваниелиц #it