Facial recognition: большие надежды
Популярность сервисов распознавания лиц (Facial recognition) продолжает расти с каждым годом. Стоит только вспомнить эффект от появления Face ID от Apple. Как утверждают разработчики, технология распознает лица даже при наличии шляпы, шарфа, контактных линз, корректирующих и солнцезащитных очков. Кроме того, она работает в помещениях, на улице и даже в полной темноте.
В целом, согласно июньскому исследованию аналитиков MarketsandMarkets, к 2024 году мировой рынок распознавания лиц может составить 7 миллиардов долларов дохода при совокупном годовом росте в 16% за период 2019-2024 годов. В 2019 году этот рынок оценивается в 3,2 миллиарда долларов. Двумя основными факторами такого роста, по мнению экспертов, являются надзор в государственном секторе и множество других приложений в различных сегментах рынка.
Где это уже используется?
Безопасность. Распознавание лиц используется при выдаче документов, удостоверяющих личность, и чаще всего это происходит в сочетании с другими биометрическими технологиями. Уже никого не удивляет сравнение лиц на границе с портретом его владельца в биометрическом паспорте.
Постоянно появляются сообщения и о задержании преступников, которых удалось обнаружить среди тысяч ничего не подозревающих людей. Например, в апреле 2017 года на востоке Китая задержали находящегося в розыске мужчину. Полиция с помощью видеонаблюдения нашла его на стадионе во время концерта, где было 70 тысяч человек.
В Великобритании такие сервисы используются уже с 2016 года. А в мае этого года комиссия по полицейской этике (независимый орган при мэрии Лондона) подготовила доклад на 66 страниц, посвященный использованию технологии распознавания лиц. 56 % опрошенных комиссией заявили, что доверяют полиции и уверены, что она использует технологию в соответствии с законом, а 83% признали, что распознавание лиц неизбежно будет использоваться и дальше. К слову, сама комиссия также рекомендовала полиции помнить, что «общественная польза» использования технологии всегда должна быть выше недоверия к ней.
Как в России?
По сообщениям российских СМИ, технология распознавания лиц активно проявила себя на Чемпионате мира по футболу. Так, она помогла задержать более 100 правонарушителей, раскрыть кражу спонсорского кубка и предотвратить давку в одной из фанзон. Устройства использовали технологию FaceТ и FindFace — биометрическую идентификацию от компании NtechLab.
Также технология призвана ловить преступников, которые находятся в розыске. Система сверяется с базой данных полиции, сканирует изображения, и, если камеры находят совпадения, система рассылает уведомления на смартфоны сотрудников правопорядка. Первые 1500 камер с технологией распознавания лиц протестировали в Москве в 2017 году, а в 2018 году в столице к системе подключили уже более 7000 камер. До конца 2019 года власти Москвы планируют объявить конкурс на создание новой системы распознавания лиц, которая должна охватить более 200 тысяч камер города.
Шоппинг. Уже несколько лет интерес к этой технологии проявляют и ритейлеры. Например, гонконгская технологическая компания Jardine One Solution (JOS) отмечает, что многие владельцы торговых сетей используют технологии распознавания лиц для сбора данных о покупателях, приходящих в магазины.
По словам управляющего директора JOS Марка Ланта, магазины собирают данные о количестве покупателей, об их возрасте, поле и этнической принадлежности, «чтобы лучше узнать о посещаемости и попытаться разработать предложения, лучше подходящие этим клиентам». Кроме того, на основе собранных данных в некоторых магазинах можно даже подобрать музыку, играющую в торговом зале.
Еще один крупнейший в мире ритейлер Walmart еще несколько лет назад сообщал, что уже разработал технологии, помогающие с помощью распознавания лиц определить, доволен ли покупатель посещением магазина, и, если нет, связаться с ним для разрешения возможных проблем. Как отмечали в компании, биометрические данные клиента могут быть сопоставлены с данными проводимых им транзакций, чтобы обнаружить изменение покупательских привычек клиента из-за недовольства.
Другие сферы. В марте 2019 года Шэньчжэньский метрополитен запустил систему оплаты поездок при помощи технологии распознавания лиц. Технология заработала на станции Футянь, а для ее реализации там была запущена пилотная 5G-сеть. Вместо того, чтобы предъявлять билет или сканировать QR-код на смартфоне, пассажирам достаточно подойти к небольшому экрану у входа на станцию и отсканировать лицо. Система узнает человека и автоматически спишет деньги с привязанного счета. После сканирования лица пассажиры смогут посмотреть на отдельном экране информацию о себе, включая фотографии, пол, возраст и длительность пребывания в метро.
А в Австралии технологию привлекли даже в учебные заведения. 20 мая 2019 года компания NEC объявила о развертывании своей системы распознавания лиц в австралийских образовательных учреждениях NeoFace с целью предотвращения мошенничества во время сдачи экзаменов. Решение было внедрено в аттестационных центрах, предназначенных для медиков, которые хотят практиковаться в англоговорящих клиниках. Как отмечают в компании, иногда вместо студента на экзамен приходит другой, более подготовленный и опытный человек, который выдает себя за абитуриента. Эту проблему решили устранить с помощью ПО для распознавания лиц, которое идентифицирует человека не только перед экзаменом, но и во время него с некоторой периодичностью, чтобы свести к нулю риск подмены людей.
Что пока не под силу?
Согласно недавнему отчету Национального института стандартов и технологий США, за последние пять лет (2013–2018 годы) был достигнут значительный прирост точности, который превышает показатели, достигнутые в период 2010–2013 годы. Иными словами, как отмечают в институте, большинство алгоритмов распознавания лиц в 2018 году обгоняют самый точный алгоритм конца 2013 года.
Тем не менее, как отмечает издание The Verge, решение более сложных, эмоциональных задач ИИ пока не под силу. Алгоритмы, которые призваны определить, основываясь на анализе лица, что в действительности чувствуют люди, разрабатываются многими технологическими гигантами вроде Microsoft, IBM и Amazon и многими другими компаниями. Такие технологии могут применяться по-разному — от создания автоматизированных систем наблюдения и выявления потенциально опасных личностей до программного обеспечения для собеседования, которое обещает отсеять скучающих и незаинтересованных кандидатов.
Например, агентство по исследованиям рынка Kantar Millward Brown использует технологию, разработанную американской фирмой Affectiva, для измерения реакции зрителей на ТВ-рекламу. Affectiva записывает видео с лицами людей, потом анализирует их выражения лиц, чтобы понять их настроение. Как говорит Грэхем Пейдж, управляющий директор по предложениям и инновациям в Kantar Millward Brown, исследователи опрашивают людей, но намного больше нюансов они могут получить, если посмотреть и на выражения лиц. По его словам, можно увидеть, какая точно часть рекламного ролика хорошо работает и вызывает эмоциональный отклик.
Также некоторые стартапы предлагают «выявление эмоций» в качестве меры безопасности. Например, британская компания WeSee утверждает, что искусственный интеллект выявляет подозрительное поведение, «читая» незаметные невооруженному глазу подсказки.
Однако, по мнению психологов, все гораздо сложнее, чем кажется, и для четкого вывода о состоянии человека лишь по анализу его лица нет твердого научного обоснования. Как отмечается в недавнем исследовании, проведенном по заказу Американского психологического общества, эмоции выражаются огромным количеством разных способов. Это затрудняет получение надежного заключения о том, как кто-либо чувствует себя, если вы основываетесь на простом наборе движений лица (полный отчет с результатами).
Авторы обзора, в частности, подчеркивают: исследования, которые показывают сильную корреляцию между определенными выражениями лица и эмоциями, часто являются методологически некорректными. Например, их авторы используют актеров, нарочито показывающих то или иное состояние, в качестве отправной точки определенных эмоций. Поэтому, когда испытуемых просят пометить эти выражения, их часто просят выбрать из ограниченного набора эмоций, что подталкивает их к определенному консенсусу.
«Люди интуитивно понимают, что эмоции сложнее, — говорит Лиза Фельдман Баррет (Lisa Feldman Barrett), профессор психологии, сотрудник Северо-Восточного университета (Northeastern University). — Иногда вы кричите в гневе, иногда вы плачете, иногда вы смеетесь, а иногда просто молча сидите и планируете гибель своих врагов. Послушайте, когда в последний раз кто-то получал премию Оскар за хмурый взгляд, когда злился? Никто не считает это великолепной игрой».
Эти тонкости, однако, редко признаются компаниями, продающими инструменты для анализа эмоций, продолжает она. Таким образом, исследователи делают вывод, что в определенной мере сегодня компании, использующие ИИ для оценки эмоций людей, вводят потребителей в заблуждение. Впрочем, Баррет не исключает, что в будущем более точное измерение эмоций все же возможно, но только при условии использования более сложных метрик.
