Esistono molti tipi di intelligenza artificiale, ma una forma di intelligenza artificiale che ha fatto silenziosamente scalpore sullo sfondo è la visione artificiale (CV).
La visione artificiale analizza immagini e video ed estrae dati utili a seconda delle esigenze dell'utente. O, per dirla in altro modo, CV esamina i dati visivi con l'approccio analitico degli umani, ma alla velocità del computer. Ma ci sono alcuni modi inaspettati in cui viene utilizzata la visione artificiale e alcuni probabilmente li hai usati senza nemmeno rendertene conto.
4 modi inaspettati in cui utilizziamo la visione artificiale
La visione artificiale utilizza l'apprendimento automatico per analizzare rapidamente enormi quantità di dati visivi. Molti di noi usano già CV quotidianamente senza pensarci troppo. Sapevi che stai usando la visione artificiale se cerchi tra le tue foto immagini di un cane o di una spiaggia o se sblocchi il telefono con il riconoscimento facciale?
Questo è il volto pubblico della visione artificiale. Ma il suo uso sta diventando sempre più diffuso e alcuni di questi usi potrebbero sorprenderti.
1. Moderazione dei contenuti
La moderazione dei contenuti è un argomento spinoso pieno zeppo di aree grigie. Mentre la moderazione del testo è un concetto relativamente semplice che l'intelligenza artificiale aiuta a moderare da anni, la moderazione di video e immagini richiede ancora un livello più significativo di input umano.
Ora, alcune persone potrebbero pensare che scorrere infiniti post sui social media sia un lavoro perfetto. Ma la verità è piuttosto scioccante; queste non sono foto di cuccioli e della cena di anniversario di qualcuno. L'intelligenza artificiale può già verificare rapidamente che queste immagini siano sicure.
Ciò significa che il tipo di contenuto che arriva ai moderatori include contenuti che nessuno sano di mente vorrebbe mai vedere. Ci sono numerose segnalazioni di moderatori che hanno PTSD. UN Articolo dell'Università di Harvard ha confermato che i moderatori affrontano notevoli rischi psicologici.
Attualmente, il ruolo del CV nella moderazione dei contenuti non può rimuovere completamente l'elemento umano. Ma con le piattaforme di social media trovano la moderazione un compito praticamente impossibile, CV può alleggerire l'onere. La visione artificiale è già utilizzata per ridurre notevolmente il numero di video "cattivi" che filtrano fino ai moderatori umani. E, cosa importante, può farlo quasi in tempo reale, riducendo il rischio che contenuti sgradevoli raggiungano gli occhi del pubblico ignaro e, si spera, dei moderatori.
2. Rilevamento di phishing
Gli attacchi di phishing sono potenzialmente devastanti sia per gli individui che per le organizzazioni. Sfortunatamente, il processo di protezione dei sistemi e dei dati dagli attacchi di phishing è una continua corsa agli armamenti tra i professionisti della sicurezza e i malintenzionati dietro gli attacchi.
Uno dei problemi che devono affrontare i sistemi di sicurezza è la dipendenza dalle liste nere per identificare la fonte degli attacchi. Questa è una strategia reattiva. Il problema delle strategie reattive è l'intervallo di tempo che intercorre tra l'identificazione della minaccia e l'adozione dell'azione appropriata. Questa lacuna è ciò che i cattivi attori sperano di sfruttare ed è la stessa lacuna che la visione artificiale sta colmando.
CV sta iniziando a essere utilizzato come difesa in tempo reale contro gli attacchi di phishing. Invece di utilizzare liste nere per identificare potenziali attacchi, CV utilizza segnali visivi per identificare possibili segnali d'allarme.
Alcuni dei metodi utilizzati per raggiungere questo obiettivo sono elencati di seguito:
- Identifica i siti Web contraffatti
- Identifica le parole trigger camuffate da grafica
- Imbottitura delle parole chiave e altri tipi di offuscamento del testo
Sebbene i sistemi di sicurezza tradizionali rimarranno in prima linea per il prossimo futuro, il ruolo del CV nel colmare queste carenze sarà sempre più prevalente.
Questo potrebbe sembrare una palla curva, quindi spieghiamo perché è importante.
La sponsorizzazione sportiva è enorme, con miliardi di dollari spesi ogni anno per sponsorizzare squadre, eventi e stadi. Uno dei motivi per cui si spende così tanto è che la sponsorizzazione sportiva garantisce un pubblico affascinato per tutta la durata di un evento.
In un mondo in cui gli inserzionisti spesso attirano la tua attenzione solo per pochi secondi mentre scorri il tuo feed di Instagram, un pubblico catturato è come polvere d'oro per i marketer. Il problema nasce quando si cerca di misurare l'efficacia di una campagna.
A differenza delle campagne digitali, in cui le prestazioni possono essere misurate con precisione quasi in tempo reale, il successo della sponsorizzazione sportiva viene misurato in modo molto più analogico. Con miliardi di dollari in gioco, i marketer vogliono comprensibilmente maggiori informazioni su ciò che i loro soldi stanno ottenendo loro.
È qui che entra in gioco la visione artificiale. Ad esempio, un'azienda che pubblicizza un'auto da corsa utilizzerà gli esseri umani per monitorare una gara e contare il tempo sullo schermo raggiunto dalla pubblicità. Questo è stato laborioso, dispendioso in termini di tempo e costoso. Ma ora molte aziende usano CV per svolgere questo compito.
Inoltre, può essere utilizzato per monitorare il successo a lungo termine di una campagna. Ad esempio, può essere utilizzato per determinare quante volte un video clip con il loro logo è stato condiviso su piattaforme di social media.
4. Rilevazione contraffazione
Internet è pieno di prodotti contraffatti. Molti di questi sono venduti da fornitori di terze parti su piattaforme altrimenti affidabili. Queste piattaforme hanno l'obbligo legale di garantire che la qualità e il pedigree di tutti i prodotti sulla loro piattaforma siano come dovrebbero essere.
Ad esempio, nel 2020, Amazon ha distrutto oltre due milioni di prodotti contraffatti.
Monitorare con successo i prodotti contraffatti è sempre stato problematico. Ancora una volta, uno dei maggiori problemi è il tempo. L'intervallo tra l'elenco di un prodotto e l'identificazione come frode può essere abbastanza lungo da consentire all'autore di spedire centinaia di prodotti, prendere i soldi e scomparire.
Questa è la vulnerabilità che CV viene utilizzato per collegare. Consente l'analisi in tempo reale dei prodotti elencati sul sito Web di una piattaforma. Inoltre, analizza vari componenti visivi per identificare i prodotti potenzialmente contraffatti. Questi includono:
- Rilevamento logo: Questo può identificare prodotti con loghi usati illecitamente (occhiali da sole stampati con il logo Ferrari venduti per pochi dollari su Amazon, per esempio). O loghi di scarsa qualità che tradiscono il fatto che quelle scarpe da ginnastica Nike economiche potrebbero non essere quello che sembrano.
- Analisi dell'immagine: Il CV può essere addestrato per cercare potenziali segnali d'allarme come differenze di colore o etichettatura che potrebbero suggerire che un prodotto è contraffatto.
- Riconoscimento oggetto: Le tecniche CV possono anche riconoscere oggetti e modelli all'interno di immagini o video. Questo può aiutare a identificare i prodotti contraffatti che sono stati alterati o modificati in qualche modo, ad esempio cambiando il marchio o l'etichettatura.
Il mercato del contraffatto è enorme e riguarda tutti, dal produttore all'utilizzatore finale. L'utilizzo della visione artificiale per identificare i prodotti contraffatti non eliminerà il problema, ma rappresenta un grande passo nella giusta direzione.
Vedere chiaramente il futuro
La visione artificiale è una tecnologia in rapida evoluzione che promette molto. Spinto da fattori come la corsa allo sviluppo dei primi veicoli elettrici a guida autonoma, il ritmo di sviluppo è inarrestabile.
È una tecnologia entusiasmante che continuerà a offrire nuovi e sorprendenti usi man mano che matura.
