جوجل دفعت 5 دولار لكل مستخدم للحصول على صورة وجهه

علمنا سابقاً وبعيداً عن التسريبات وبشكل مباشر من شركة جوجل Google بأن هاتف الشركة القادم Pixel 4 سيستخدم آلية بصمة الوجه من أجل التعرف على وجه المستخدم وإلغاء قفل الهاتف كما في نظام FaceID لدى آبل Apple.

لكن على ما يبدو فإن تقديم نظام التعرف على الوجه هو أمر ليس بالسهل أبداً، ويحتاج إلى الكثير من بيانات التدريب من أجل خوارزميات الكشف عن الوجه التي تطورها الشركة.

التحدي الأكبر لكل شركة هو الحصول على بيانات تدريب متنوعة ومتعددة لجعل الخوارزميات أكثر ذكاءً وقدرة على التعامل مع مختلف الحالات، فمن أين حصلت جوجل على تلك البيانات؟

حسناً، يبدو أنها حصلت عليها مباشرةً من شوارع المدن الأمريكية، بحسب ما تم الإعلان عنه من قبل موقعي ZDNet و Android Police.

حيث وظفت جوجل مجموعة من الأشخاص الذين كانت مهمتهم الأساسية النزول إلى الشوارع والحصول على صورة وجه المستخدمين بشكل عشوائي، ولم يتم الأمر بدون مقابل بالطبع.

حيث حاول موظفو الشركة إقناع المستخدمين بالحصول على صورة وجههم مقابل تقديم بطاقة هدايا بقمية 5 دولار أمريكي، فإذا تمت الموافقة يتم إجراء مسح كامل لصورة الوجه، حيث أطلقت الشركة على هذه العملية اسم البحث الميداني.

وأكد متحدث باسم الشركة أن عمليات البحث الميدانية الأخيرة كان هدقها الرئيسي تدريب خوارزميات التعرف على الوجه التي ستضيفها الشركة في هاتفها القادم.

وعلى ما يبدو فإن جوجل كانت تريد من خوارزمياتها أن تتجنّب حالات التمييز القائم على الجنس أو العرق أو اللون، لذلك احتاجت إلى كميات كبيرة من صور الوجوه.

عينات الوجه بطبيعتها لا يمكن أن تكون مجهولة المصدر، حيث يتم تعيين رقم هوية مجرد لكل مشارك في بحث جوجل، ويتم الاحتفاظ بشكل منفصل بعنوان البريد الإلكتروني لكل مشارك.

وذلك من أجل إزالة بيانات الوجه المحفوظة عند الطلب، حيث يمكن لأي شخص شارك في الأبحاث الميدانية للشركة أن يطلب حذف بيانات وجهه.

نأمل فقط أن تكون جوجل قد استعدّت تماماً لتقديم الميزة بشكل جيد في هاتفها القادم، دون الوقوع في فخ خداع الميزة كما حصل سابقاً مع ميزات الأمان الخاصة بأكبر الشركات.

مقالات قد تعجبك:

ماذا يعني النطاق Hz-KHz لمكبرات الصوت وسماعات الرأس؟
ما هو أدوبي لايت روم Lightroom؟ ولمَ هو مهم للمصوريين؟
كيفية معرفة عدد الصفحات و الكلمات في محرر مستندات جوجل Google Docs
هل تقوم أجهزة المنزل الذكي بالتجسس على أصحابها؟
ما هي أجهزة المنزل الذكي ذات الفائدة الأكبر؟

موقع من Google سيمكنك من فهم و تجربة الذكاء الصناعي

لعل السؤال الأبرز في مجال الذكاء الصناعي AI هو كيف نستطيع تعليم الآلة ؟ من المحتمل أن تكون قد قرأت مقالة أو اثنتين حول هذا الموضوع ، و لكن الطريقة الأفضل لفهم أي شيء هو أن تقوم بالتجربة بنفسك .

و هذا ما وفرته تجربة جديدة و مثيرة من قبل غوغل Google متاحة من خلال موقع إلكتروني خاص وهو موقع Teachable Machine (رابط الموقع أسفل المقالة ، اقرأ الشرح ثم انطلق إليه إن أحببت) ، حيث بإمكانك وبدقيقتين فقط معرفة ماذا يمكن للذكاء الصناعي الحديث أن يفعل و بشكل أكثر أهمية ماذا لا يستطيع أن يفعل .

حيث يتيح لك الموقع تجربة مبدأ تعليم الآلة من خلال استخدام كاميرا حاسوبك (webcam) أو هاتفك المحمول من أجل تدريب برنامج ذكاء صناعي أساسي ، كل ما عليك فعله بعد فتح الموقع هو الضغط على الأزرار  “train green” ، train orange ”, train purple” ليقوم البرنامج بتسجيل كل ما يستطيع رؤيته عبر الكاميرا ، و حالما يتم تعليمه بشكل كافي فإنك تستطيع أن تتحكم بما يمكن أن ينفذه مثل عرض صورة GIF ، تأثير صوتي ، أو بعض الكلمات ) و ذلك عندما ترى الكاميرا عنصر ما أو نشاط قمت مسبقاً بتدريبها على التعرف عليه .

فمثلاً يظهر الفيديو التالي كيف يتم التعرف على حركات اليد و القيام بأمور معينة عند كل حركة :

إنها تجربة مسلية بلا شكل ، ( أليس كذلك ؟ ) ، و لكن الهدف الأساسي منها هو إظهار بعض المفاهيم الأساسية لتعليم الآلة ، أولاً – فإن البرنامج السابق يتم تعليمه عن طريق الأمثلة ، فهو يقوم بالتعرف على النماذج المتكررة و من ثم يتذكرها ، ثانياً – يحتاج الكثير من الأمثلة حتى يتعلم ، الأمر الثالث و هو الأكثر أهمية أن هذا التعليم هو سطحي و يمكن بسهولة تحطيمه .

فمثلاً عندما يقوم برنامج الذكاء الصناعي السابق بالتعرف على نبتة خضراء فهو لا يفكر بها كنتبة ( أو بالأحرى لا يراها كنبتة ) إنما مجرد مجموعة من البيكسلات خضراء اللون المبهمة . أي أنه يتم تعليم الآلات على التعرف على البيكسلات التي تراها ومن ثم يتم برمجتها بالمعلومات أو الإجراءات المطلوبة.

إن ما سبق يجب أن يبق في ذاكرتك في كل مرة تقرأ بها موضوعاً عن تعليم الآلة أو الذكاء الصناعي ، و كما هو معروف إن هذا المجال ضخم و يزداد ضخامة يوماً بعد يوم ، و نرى كل يوم الكثير و الكثير في هذا المجال، إلا أنه “الخوارزمية” تبق أساس هذا المجال و بكلمات أخرى فإن الخوارزمية هي التي تعتمد عليها الآلات من أجل التعلم .

رابط الموقع : https://teachablemachine.withgoogle.com/