نئے جاری کردہ گلیکسی نوٹ 8 کو انتہائی مثبت جائزے ملے ہیں ، جس نے ہمیں سیمسنگ کے لئے اب تک کے سب سے مشکل بحران کی جڑ میں نوٹ 7 کی گندگی کو بھلادیا ہے۔ تاہم ، ایک مسئلہ ہے: چہرے کی پہچان ، جو سوچنے کے لئے جائز ہے اس سے کہیں کم نفیس ہے۔ چاہے یہ فنگر پرنٹ ہو یا چہرہ ، ان انلاکنگ سسٹم کو استعمال کرنے کی وجہ عین مطابق صارف کے ساتھ ان کا لازمی ربط ہے: اگر پاس ورڈ چوری کیا جاسکتا ہے تو ، آواز یا خصوصیات کے ساتھ بھی ایسا نہیں کیا جاسکتا ہے۔ ٹھیک ہے ، ڈویلپر اور UI کے ماہر میل تاجون کے ذریعہ کئے گئے ٹیسٹ کے مطابق ، ایک تصویر جنوبی کوریائی ڈیوائس کے چہرے کی شناخت کو دھوکہ دینے کے لئے کافی ہے۔ جو متضاد ہو گا ، کیوں کہ اس وقت ایک سادہ پاس ورڈ کسی ایسی تصویر کا سہارا لینے سے کہیں زیادہ محفوظ ہوگا جس میں بہت زیادہ محنت کے بغیر پائے جاتے ہیں ، شاید صحیح مالک کے فیس بک یا انسٹاگرام پروفائل سے۔ ہاں ، کیونکہ تاج کی آزمائش کے مطابق ، کم ریزولوشن کی تصاویر بھی فون کو غیر مقفل کرنے کے لئے کافی ہیں۔
یقینا ، چہرے کی شناخت لازمی نہیں ہے ، اور اپنے فنگر پرنٹ ، ریٹنا یا کلاسیکی پاس ورڈ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے نوٹ 8 کی حفاظت کو محفوظ رکھنا ممکن ہے۔ آئی فون 8 (یا آئی فون ایڈیشن: نام صرف اس کی پریزنٹیشن کے وقت ہی معلوم ہوگا ، اگلے 12 ستمبر کو) اس کے بجائے مقابلہ کے مقابلے میں کافی تاخیر کے باوجود چہرے کی پہچان پر بہت زیادہ توجہ مرکوز کی ہے۔ اس طرح کی نادان ٹکنالوجی میں دوسروں پر یادیں چھوڑنا۔ کم سے کم چھ سالوں سے اینڈرائیڈ فونز نے چہرے کی پہچان کے ذریعہ اسمارٹ فون انلاکنگ سسٹم پر فخر کیا ہے ، لیکن اس کا خطرہ ، جیسا کہ ہم نے دیکھا ہے ، نوٹ 8 کی طرح کے واقعات پیش آئیں گے۔ ایپل نے اس شعبے میں دو کمپنیاں حاصل کیں ، کیونکہ اب یہ کام کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے جب وہ وعدہ مند اسٹارٹ اپ کی شناخت کرتا ہے: رئیلفیکس اور پرائم سینس ، مائیکروسافٹ کے ایکس بکس کے کنایکٹ کے لئے تیار کردہ ٹیکنالوجی کی بدولت قائم ہوا۔ اس کو دیکھتے ہوئے ، ماہرین کے مطابق ، نئے آئی فون پر فنگر پرنٹ کی شناخت کا نظام اس وقت مارکیٹ میں سب سے زیادہ جدید ہے ، امکان ہے کہ ان لوگوں کے لئے بھی ، جو اپنا چہرہ دکھا کر اپنے آلے کے مندرجات تک رسائی حاصل کرنا چاہتے ہیں ، اگر ایپل اسٹور میں ہے ، کوئی اور نہیں ، محفوظ اور زیادہ بدیہی انداز۔ اس کا ثبوت یہ حقیقت ہے کہ چہرے کی پہچان خود سام سنگ ہی قابل اعتماد نہیں مانتی ہے ، جو اسے صارف کے ل for زیادہ سہولت سمجھتی ہے لیکن "اصلی" سیکیورٹی سسٹم کا متبادل نہیں ، اس لئے کہ اس کے لئے اس کا استعمال ممکن ہی نہیں ہے۔ سیمسنگ پے ادائیگی؛ اس کے برعکس ، حیرت کی جالی ، ایپل کا خیال ہے کہ اس ٹیکنالوجی کو ایپل پے کے ذریعہ کی جانے والی ادائیگیوں سے منسلک کرنے کا ارادہ ہے ، جو نظام کی ناقابل اعتمادی پر کافی اعتماد کا مظاہرہ کررہا ہے ، ایک منفی قسط مواصلات کے معاملے میں ایک حقیقی تباہی کا سبب بنے گی۔ اور مارکیٹنگ. تاہم ، چہرے کی پہچان کے امکانات بہت سارے ہیں ، اور یہ یقینی طور پر ڈیوائس کی حفاظت یا رسد کنٹرول تک محدود نہیں ہیں۔ مثال کے طور پر ، ڈزنی مصنوعی ذہانت کے ل learning گہری سیکھنے کے انداز کا تجربہ کر رہا ہے جو دیکھنے والوں کے رد عمل کو کسی فلم میں ریکارڈ کرسکتا ہے۔ ڈزنی انجینئرز کے بقول - فلم کے باقی حصوں میں ناظرین کے چہرے کے تاثرات - فیکٹریائزڈ متغیر آٹومین کوڈرز (ایفوا) پر مبنی نقطہ نظر ، چند منٹ کے مشاہدے کے بعد ہمیں حیرت انگیز درستگی کے ساتھ پیش گوئی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ عام اعداد و شمار کا ایک عام مسئلہ ہے (مجموعی طور پر 16،3.179 شائقین سے XNUMX ملین پوائنٹس اکٹھے کیے گئے تھے) جہاں گہری سیکھنے کا نقطہ نظر ، جو اعصابی نیٹ ورکس کا استحصال کرتا ہے ، خود بخود اہم نمونوں کی شناخت کرنا ممکن بناتا ہے۔ ایک امید پسند کے لئے ، اسٹوڈیوز کی رہنمائی کا ایک بہت اچھا طریقہ ہوسکتا ہے کہ اسکرین پر مزید دلچسپ کہانیاں لائیں ، اور ان جذبات کے آغاز کا اندازہ کریں جو اس کی توقع سے متصادم ہیں۔ دوسری طرف ، تاہم ، خطرہ یہ ہے کہ صحیح وقت پر یقینی ہنسی یا آنسو کے نام پر تخلیقی صلاحیتوں اور غیر متوقع طور پر قربانی دیں۔ تاہم ، یہ پہلا موقع نہیں ہے جب بصری تفریحی صنعت نے چہرے کی پہچان پر توجہ دی ہے: مثال کے طور پر ، امریکن ایڈ موبلائز کی ایڈ بائیکن ٹکنالوجی نے ایک ایسا نظام تیار کیا ہے جو اسکرین کو دیکھنے اور متغیرات کو دیکھنے والے افراد کے چہرے کی ترجمانی کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مثلا race نسل ، جنس اور عمر ، تاکہ اس طرح کے اشتہاراتی مواد کو ہدف کے مطابق بنایا جاسکے۔ سوشل میڈیا اور ادائیگیوں کے لئے چہرے: دوسری طرف پولیگرام اور کے ایف سی کے معاملات ، پولیگرام اور ایک نیا سوشل نیٹ ورک ہے - ایک اور پہلے سے ہی بڑے پیمانے پر سنترے ہوئے بازار کو توڑنے کی کوشش کی جارہی ہے - یہ خاص طور پر چہرے کی شناخت پر مبنی ہے: ممبر کا اسمارٹ فون کیمرا شناخت کرتا ہے اظہار اور ایک ایموجی (یا ایک متحرک gif) کو بطور تبصرہ استعمال کرنے کی تجویز کرتا ہے۔ اس ٹکنالوجی کی بدولت ، پولی گرام نے خصوصی اثرات ، سنیپ چیٹ (کتوں کے کان اور ناک یا اس جیسے کہ ہم سب نے جلد یا بدیر تجربہ کیا ہے) کے لئے مزید امکانات کا وعدہ کیا ہے ، زیادہ جدید گرافک الگورتھم کی بدولت۔
مستقبل میں خوش آمدید!