Nowo wydany Galaxy Note 8 zebrał bardzo pozytywne recenzje, które sprawiły, że zapomnieliśmy o bałaganie w Note 7, u podstaw jednego z najtrudniejszych kryzysów w historii Samsunga. Ale jest problem: rozpoznawanie twarzy, które jest znacznie mniej wyrafinowane, niż można by sądzić. Niezależnie od tego, czy jest to odcisk palca, czy twarz, powodem, dla którego te systemy odblokowujące są używane, jest właśnie ich nierozerwalne połączenie z użytkownikiem: jeśli hasło może zostać skradzione, tego samego nie można zrobić za pomocą głosu lub funkcje. Cóż, zgodnie z testem przeprowadzonym przez programistę i eksperta od UI Mel Tajona, wystarczy zdjęcie, aby oszukać rozpoznawanie twarzy południowokoreańskiego urządzenia. Co byłoby paradoksem, ponieważ w tym momencie proste hasło byłoby znacznie bezpieczniejsze niż użycie zdjęcia znalezionego bez większego wysiłku, być może z profilu prawowitego właściciela na Facebooku lub Instagramie. Tak, bo nawet zdjęcia w niskiej rozdzielczości, zgodnie z eksperymentem Tajona, wystarczą do odblokowania telefonu.
Oczywiście rozpoznawanie twarzy nie jest obowiązkowe, a bezpieczeństwo Note 8 można zabezpieczyć za pomocą odcisku palca, siatkówki lub klasycznego hasła. IPhone 8 (lub iPhone Edition: nazwa będzie znana dopiero w momencie prezentacji, 12 września przyszłego roku) zamiast tego skupił się na rozpoznawaniu twarzy, nawet ze znacznym opóźnieniem w porównaniu z konkurencją - według złośliwego oprogramowania, właśnie po to, by opuścić błędy innych w takiej niedojrzałej technologii. Od co najmniej sześciu lat telefony z Androidem miały system odblokowywania smartfonów za pomocą rozpoznawania twarzy, ale ryzyko, jak widzieliśmy, polega na tym, że wystąpią przypadki takie jak w Note 8. Apple przejął dwie firmy z tego sektora, tak jak jest to obecnie używane, gdy identyfikuje obiecujące startupy: RealFace i PrimeSense, utworzone dzięki technologii opracowanej dla Kinect XBox firmy Microsoft. Biorąc pod uwagę, że według ekspertów system rozpoznawania odcisków palców w nowych iPhone'ach jest obecnie najbardziej zaawansowanym na rynku, jest prawdopodobne, że nawet dla tych, którzy chcą uzyskać dostęp do zawartości swojego urządzenia poprzez pokazanie twarzy, Apple ma w zanadrzu, jeśli nie inne, bezpieczniejsze i bardziej intuicyjne podejście. Dowodem na to jest fakt, że sam Samsung nie uważa rozpoznawania twarzy za wiarygodne, przez co uważa je bardziej za wygodę dla użytkownika, ale nie jako alternatywę dla „prawdziwych” systemów bezpieczeństwa, do tego stopnia, że nie można go używać do Płatności Samsung Pay; wręcz przeciwnie, bez niespodzianek wydaje się, że Apple zamierza powiązać tę technologię z płatnościami dokonywanymi za pośrednictwem Apple Pay, demonstrując silną wiarę w nienaruszalność systemu, wystarczyłby negatywny epizod, aby spowodować prawdziwą katastrofę komunikacyjną i marketingową. Jednak możliwości rozpoznawania twarzy są liczne i na pewno nie ograniczają się one do bezpieczeństwa urządzeń lub kontroli dostępu. Na przykład Disney eksperymentuje z podejściem głębokiego uczenia się do sztucznej inteligencji, które może rejestrować reakcje widzów na film. Podejście oparte na Factorized Variational Autoencoders (Fva), po kilku minutach obserwacji, pozwala przewidzieć z zaskakującą dokładnością - zdaniem inżynierów Disneya - mimikę widza przez resztę filmu. Jest to typowy problem dużych zbiorów danych (w sumie zebrano 16 milionów punktów od 3.179 widzów), gdzie podejście głębokiego uczenia, które wykorzystuje sieci neuronowe, umożliwia automatyczną identyfikację istotnych wzorców. Dla optymisty może to być świetny sposób na pokierowanie studiami, aby pokazać na ekranie bardziej interesujące historie, oceniając początek emocji, które są sprzeczne z oczekiwaniami; z drugiej jednak strony istnieje ryzyko poświęcenia kreatywności i nieoczekiwanego w imię pewnego śmiechu lub łez we właściwym czasie. Jednak to nie pierwszy raz, kiedy branża rozrywki wizualnej skupiła się na rozpoznawaniu twarzy: na przykład technologia AdBeacon amerykańskiej firmy AdMobilize opracowała system zdolny do interpretacji twarzy tych, którzy patrzą na ekran i wyprowadzają zmienne, takich jak rasa, płeć i wiek, aby następnie przekazywać treści reklamowe dopasowane do grupy docelowej. Twarze do mediów społecznościowych i płatności: sprawy Polygram i KFC Polygram to z drugiej strony nowa sieć społecznościowa - kolejna próba włamania się na już w dużej mierze nasycony rynek - oparta właśnie na rozpoznawaniu twarzy: kamera w smartfonie członka identyfikuje wyrażenie i sugeruje emoji (lub animowany gif) do wykorzystania jako komentarz. Dzięki tej technologii Polygram obiecuje więcej możliwości dla efektów specjalnych, Snapchata (psie uszy i nosek itp., Których wcześniej czy później wszyscy doświadczyliśmy) dzięki bardziej zaawansowanym algorytmom graficznym.
Witamy w przyszłości!