تلقى Galaxy Note 8 الذي تم إصداره حديثًا مراجعات إيجابية للغاية ، مما جعلنا ننسى فوضى Note 7 ، في جذر واحدة من أصعب الأزمات على الإطلاق لشركة Samsung. ومع ذلك ، هناك مشكلة: التعرف على الوجه ، وهو أقل تعقيدًا بكثير مما يمكن التفكير فيه. سواء كانت بصمة إصبع أو وجهًا ، فإن السبب وراء استخدام أنظمة إلغاء القفل هذه هو بالضبط ارتباطها الذي لا ينفصل مع المستخدم: إذا كان من الممكن سرقة كلمة مرور ، فلا يمكن فعل الشيء نفسه بالصوت أو المميزات. حسنًا ، وفقًا للاختبار الذي أجراه المطور وخبير واجهة المستخدم ميل تاجون ، فإن الصورة الفوتوغرافية كافية لخداع التعرف على الوجه للجهاز الكوري الجنوبي. قد يكون هذا متناقضًا ، لأنه في هذه المرحلة ستكون كلمة المرور البسيطة أكثر أمانًا من استخدام صورة تم العثور عليها دون بذل الكثير من الجهد ، ربما من ملف تعريف Facebook أو Instagram للمالك الشرعي. نعم ، لأنه حتى الصور منخفضة الدقة ، وفقًا لتجربة تاجون ، كافية لفتح الهاتف.
بالطبع ، التعرف على الوجه ليس إلزاميًا ، ومن الممكن حماية أمان الملاحظة 8 باستخدام بصمة الإصبع أو شبكية العين أو كلمة المرور الكلاسيكية. لقد ركز iPhone 8 (أو iPhone Edition: لن يُعرف الاسم إلا في وقت تقديمه ، 12 سبتمبر المقبل) بدلاً من ذلك كثيرًا على التعرف على الوجوه ، حتى مع تأخير كبير مقارنة بالمنافسة - وفقًا للخبيثة ، على وجه التحديد لترك زلات للآخرين في مثل هذه التكنولوجيا غير الناضجة. تميزت هواتف Android لمدة ست سنوات على الأقل بنظام فتح الهاتف الذكي من خلال التعرف على الوجوه ، ولكن الخطر ، كما رأينا ، هو أن حالات مثل Note 8 ستحدث. استحوذت شركة Apple على شركتين في هذا القطاع ، كما هو معتاد الآن عندما تحدد الشركات الناشئة الواعدة: RealFace و PrimeSense ، والتي تم إنشاؤها بفضل التكنولوجيا المطورة لـ Kinect of Microsoft XBox. بالنظر إلى أنه وفقًا للخبراء ، فإن نظام التعرف على بصمات الأصابع على أجهزة iPhone الجديدة هو الأكثر تقدمًا حاليًا في السوق ، فمن المحتمل أنه حتى بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في الوصول إلى محتويات أجهزتهم من خلال إظهار وجوههم ، فإن Apple في المتجر ، إن لم يكن كذلك أخرى ، نهج أكثر أمانًا وبديهية. والدليل على ذلك هو حقيقة أن التعرف على الوجه لا يعتبر موثوقًا من قِبل Samsung نفسها ، والتي تعتبره أكثر ملاءمة للمستخدم ولكنه ليس بديلاً لأنظمة الأمان "الحقيقية" ، لدرجة أنه لا يمكن استخدامه من أجل مدفوعات Samsung Pay ؛ على العكس من ذلك ، صافي المفاجآت ، يبدو أن Apple تنوي ربط هذه التقنية بالمدفوعات التي تتم من خلال Apple Pay ، مما يدل على إيمان كبير بحرمة النظام ، ستكون الحلقة السلبية كافية للتسبب في كارثة حقيقية من حيث الاتصال والتسويق. ومع ذلك ، فإن احتمالات التعرف على الوجه كثيرة ، وبالتأكيد لا تقتصر على أمان الجهاز أو التحكم في الوصول. تقوم ديزني ، على سبيل المثال ، بتجربة أسلوب التعلم العميق للذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تسجيل ردود فعل المشاهدين على فيلم. يتيح لنا هذا النهج ، المستند إلى المبرمجات التلقائية المتغيرة (Fva) ، بعد بضع دقائق من المراقبة ، التنبؤ بدقة مذهلة - وفقًا لمهندسي ديزني - بتعبيرات وجه المشاهد لبقية الفيلم. هذه مشكلة بيانات ضخمة نموذجية (تم جمع إجمالي 16 مليون نقطة من 3.179 مشاهد) حيث يتيح نهج التعلم العميق ، الذي يستغل الشبكات العصبية ، تحديد الأنماط المهمة تلقائيًا بالنسبة للمتفائل ، قد تكون هذه طريقة رائعة لتوجيه الاستوديوهات لتقديم المزيد من القصص الشيقة إلى الشاشة ، وتقييم بداية المشاعر التي تتعارض مع ما كان متوقعًا ؛ من ناحية أخرى ، فإن الخطر يكمن في التضحية بالإبداع وغير المتوقع باسم ضحكة أكيدة أو دمعة في الوقت المناسب. ومع ذلك ، ليست هذه هي المرة الأولى التي تركز فيها صناعة الترفيه المرئي على التعرف على الوجه: فقد طورت تقنية AdBeacon من AdMobilize الأمريكية ، على سبيل المثال ، نظامًا قادرًا على تفسير وجه الناظر والحصول على المتغيرات مثل العرق والجنس والعمر ، من أجل نقل محتوى إعلاني مصمم خصيصًا للهدف. وجوه لوسائل التواصل الاجتماعي والمدفوعات: حالتا Polygram و KFC Polygram هي ، من ناحية أخرى ، شبكة اجتماعية جديدة - وهي محاولة أخرى لاقتحام سوق مشبعة بالفعل إلى حد كبير - استنادًا إلى التعرف على الوجه: كاميرا الهاتف الذكي للعضو تحدد تعبيرًا عن المستخدم ويقترح رمزًا تعبيريًا (أو صورة gif متحركة) لاستخدامه كتعليق. بفضل هذه التقنية ، تعد Polygram بإمكانيات أكثر للتأثيرات الخاصة ، Snapchat (آذان الكلاب وأنفها أو ما شابه ذلك الذي اختبرناه جميعًا عاجلاً أم آجلاً) بفضل خوارزميات الرسوم الأكثر تقدمًا.
مرحبا بكم في المستقبل!