Neste 21 de junho, Foto de arquivo de 2018, uma câmera de reconhecimento facial é vista na alfândega do Aeroporto Internacional de Orlando, em Orlando, Fla. Os computadores começaram a ser capazes de reconhecer rostos humanos em imagens há décadas. Mas agora os sistemas de inteligência artificial estão rivalizando com a capacidade das pessoas de classificar objetos em fotos e vídeos. Isso está gerando um maior interesse de agências governamentais e empresas, que estão ansiosos para conferir habilidades de visão em todos os tipos de máquinas. (AP Photo / John Raoux)
Os computadores começaram a ser capazes de reconhecer rostos humanos em imagens décadas atrás, mas agora os sistemas de inteligência artificial estão rivalizando com a capacidade das pessoas de classificar objetos em fotos e vídeos.
Isso está despertando o interesse de agências governamentais e empresas, que estão ansiosos para conferir habilidades de visão em todos os tipos de máquinas. Entre eles:carros autônomos, drones, robôs pessoais, câmeras internas e scanners médicos que podem pesquisar câncer de pele. Existem também nossos próprios telefones, alguns dos quais agora podem ser desbloqueados com um piscar de olhos.
COMO FUNCIONA?
Algoritmos projetados para detectar características faciais e reconhecer rostos individuais se tornaram mais sofisticados desde os primeiros esforços, décadas atrás.
Um método comum envolve a medição das dimensões faciais, como a distância entre o nariz e a orelha ou de um canto do olho a outro. Essas informações podem ser divididas em números e combinadas com dados semelhantes extraídos de outras imagens. Quanto mais perto eles estão, melhor eles combinam.
Essa análise agora é auxiliada por maior poder de computação e enormes quantidades de imagens digitais que podem ser facilmente armazenadas e compartilhadas.
DE FACES A OBJETOS (E ANIMAIS DE ESTIMAÇÃO)
"O reconhecimento de rostos é um assunto antigo. Sempre foi muito bom. O que realmente chamou a atenção de todos é o reconhecimento de objetos, "diz Michael Brown, um professor de ciência da computação na York University de Toronto que ajuda a organizar a Conferência anual sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões.
A pesquisa na última década se concentrou no desenvolvimento de redes neurais semelhantes ao cérebro que podem "aprender" automaticamente a reconhecer o que está em uma imagem, procurando padrões em conjuntos de big data. Mas os humanos continuam a ajudar a tornar as máquinas mais inteligentes, rotulando fotos, como acontece quando os usuários do Facebook marcam um amigo.
Uma competição anual de reconhecimento de imagem que durou de 2010 a 2017 atraiu os principais pesquisadores de empresas como Google e Microsoft. Entre as revelações:os computadores podem fazer melhor do que os humanos na distinção entre as várias raças de corgi galês, em parte porque são mais capazes de absorver rapidamente o conhecimento necessário para fazer essas distinções.
Mas os computadores foram confundidos com formas mais abstratas, como estátuas.
O "OLHAR CODIFICADO"
O uso crescente de reconhecimento facial pelas autoridades policiais destacou preocupações de longa data sobre o preconceito racial e de gênero.
Um estudo conduzido pela cientista da computação do MIT Joy Buolamwini descobriu que os sistemas de reconhecimento de rosto construídos por empresas como a IBM e a Microsoft eram muito mais propensos a identificar erroneamente pessoas de pele mais escura, especialmente mulheres. (Buolamwini chamou esse efeito de "olhar codificado".) Tanto a Microsoft quanto a IBM anunciaram recentemente esforços para tornar seus sistemas menos tendenciosos, usando repositórios de fotos maiores e mais diversificados para treinar seu software.
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