בינה מלאכותית מקדמת צעד נוסף את טכנולוגיות המעקב

This post is also available in: English (אנגלית)

טכניקות חדשות בתחום הלמידה העמוקה (deep learning) מאפשרות כיום לנתח תיעוד וידאו במהירות גבוהה ובעלות נמוכה מאשר אי פעם בעבר, ומספר גדול של חברות ביפן, ארה"ב וסין מפתחות מוצרים בעלי יכולות כאלה. מאפיינים דומים כבר קיימים במצלמות האבטחה הביתיות, כאשר חברות כמו אמזון ו-Nest מציעות ניתוח ראשוני על ידי בינה מלאכותית.

מעקב אוטומטי זה צפוי להפוך לנפוץ יותר בעתיד, כאשר חוקרים מפתחים שיטות ניתוח מתקדמות לאיתור התנהגות אלימה בקהל, וחברות טכנולוגיה מוכרות אמצעים לזיהוי פנים לסוכנויות אכיפת החוק.

מצלמת אבטחה חדשה מבוססת בינה מלאכותית מיועדת לסייע לבעלי חנויות ביפן לאתר גנבים פוטנציאליים. היא משתמשת בטכנולוגיה בקוד פתוח שפותחה על ידי אוניברסיטת קרנגי מלון בארה"ב כדי לסרוק וידאו חי ולהעריך את תנועות האנשים הנצפים.

מצלמת האבטחה, המכונה AI Guardman, פותחה על ידי ענקית הטלקום היפנית NTT East בשיתוף הסטארטאפ Earth Eyes.

המערכת פועלת להתאמת הנתונים להתנהגות "חשודה" שהוגדרה מראש. אם אכן אותרה התנהגות כזו, המערכת מתריעה למנהלי החנות באמצעות אפליקציה, כך מדווח theverge.com.

יחד עם זאת, קיימות לא מעט בעיות עם מעקב אוטומטי, כולל היבטים של פרטיות, דיוק ואפליה. למרות שבינה מלאכותית יכולה למפות אדם בצורה אמינה, עדיין קשה להתאים את המידע הזה להתנהגות "חשודה", הנוטה להיות תלויית הקשר.

חברת NTT אכן ציינה כי "שגיאות נפוצות" של המערכת כוללת טעויות בזיהוי, כאשר היא עשויה לזהות כגנבים את הלקוחות שאינם החלטיים (הלוקחים פריט, מחזירים אותו, ואז בוחרים בו שוב) והעובדים שמסדרים את המדפים בחנות.

כמו כן יתכן שהנתונים על בסיסם אימנו את המערכת עלולים להיות מוטים לקבוצות מסוימות, או שהטכנולוגיה אף עלולה להוות תירוץ לאפליה. חברת NTT East הכחישה שהטכנולוגיה עלולה להיות מפלה, מפני שהיא "אינה מוצאת אנשים רשומים מראש".