ישנם סוגים רבים של בינה מלאכותית, אבל צורה אחת של בינה מלאכותית שעשתה גלים בשקט ברקע היא ראייה ממוחשבת (CV).
ראייה ממוחשבת מנתחת תמונות וסרטונים ומחלצת נתונים שימושיים בהתאם לצרכי המשתמש. או, בניסוח אחר, CV בוחן נתונים חזותיים בגישה האנליטית של בני אדם, אבל במהירות המחשב. אבל יש כמה דרכים בלתי צפויות שבהן נעשה שימוש בראייה ממוחשבת, ובחלקן כנראה השתמשת אפילו בלי לשים לב.
4 דרכים בלתי צפויות שבהן אנו משתמשים בראיית מחשב
ראייה ממוחשבת משתמשת בלמידת מכונה לנתח כמויות אדירות של נתונים חזותיים במהירות. רבים מאיתנו כבר משתמשים בקורות חיים מדי יום מבלי להקדיש לכך מחשבה רבה. האם ידעת שאתה משתמש בראיית מחשב אם אתה מחפש בתמונות שלך תמונות של כלב או חוף ים או אם אתה פותח את הטלפון שלך עם זיהוי פנים?
אלו הפנים הציבוריות של הראייה הממוחשבת. אבל השימוש בו הופך נפוץ יותר, וחלק מהשימושים הללו עשויים להפתיע אתכם.
1. ניהול תוכן
ניהול תוכן הוא נושא עוקצני עמוס בתחומים אפורים. בעוד ניהול טקסט הוא מושג פשוט יחסית ש-AI עוזר למתן במשך שנים, מתן הווידאו והתמונות עדיין דורש רמה משמעותית יותר של קלט אנושי.
כעת, אנשים מסוימים עשויים לחשוב שגלילה דרך אינסוף פוסטים במדיה חברתית נראית כמו עבודה מושלמת. אבל האמת די מזעזעת; אלה לא תמונות של גורים וארוחת יום השנה של מישהו. AI כבר יכול לאמת במהירות שהתמונות האלה בטוחות.
המשמעות היא שסוג התוכן שעובר למנחים כולל תוכן שאף אחד בדעתו לא ירצה לראות. ישנם דיווחים רבים על מנחים שיש להם PTSD. א מאמר באוניברסיטת הרווארד אישר שמנחים עומדים בפני סיכונים פסיכולוגיים ניכרים.
נכון לעכשיו, התפקיד של קורות חיים בניהול תוכן אינו יכול להסיר לחלוטין את האלמנט האנושי. אבל עם פלטפורמות מדיה חברתית שמוצאות מתינות משימה כמעט בלתי אפשרית, קורות חיים יכולים להקל על הנטל. ראייה ממוחשבת כבר משמשת כדי לצמצם במידה ניכרת את מספר ה"מגעילים" של הווידאו המסתננים למנחים אנושיים. וחשוב מכך, הוא יכול לעשות זאת כמעט בזמן אמת, ולהפחית את הסיכון שתוכן לא משמח יגיע לעיני הציבור התמימי, ובתקווה, המנחים.
2. זיהוי דיוג
התקפות פישינג עלולות להיות הרסניות עבור אנשים וארגונים כאחד. למרבה הצער, תהליך השמירה על בטיחות המערכות והנתונים שלך מפני התקפות דיוג הוא מרוץ חימוש מתמשך בין אנשי מקצוע באבטחה לבין השחקנים הרעים מאחורי ההתקפות.
אחת הבעיות העומדות בפני מערכות האבטחה היא הסתמכות על רשימות שחורות כדי לזהות את מקור ההתקפות. זוהי אסטרטגיה ריאקטיבית. הבעיה באסטרטגיות ריאקטיביות היא פער הזמן בין זיהוי האיום לבין הפעולה המתאימה שננקטת. הפער הזה הוא מה ששחקנים רעים מקווים לנצל והוא אותו פער שראיית המחשב ממלאת.
קורות חיים מתחילים לשמש כהגנה בזמן אמת מפני התקפות דיוג. במקום להשתמש ברשימות שחורות כדי לזהות התקפות פוטנציאליות, CV משתמש באותות חזותיים כדי לזהות דגלים אדומים אפשריים.
כמה מהשיטות המשמשות כדי להשיג זאת מפורטות להלן:
- זיהוי אתרים מזויפים
- זהה מילות טריגר המחופשות לגרפיקה
- ריפוד מילות מפתח וערפול טקסט אחר
למרות שמערכות האבטחה המסורתיות יישארו בחזית בעתיד הנראה לעין, תפקידה של קורות החיים בסיימת החסרונות הללו יהיה נפוץ יותר ויותר.
זה אולי נראה כמו כדור עקום, אז בואו נסביר למה זה חשוב.
חסות הספורט היא עצומה, עם מיליארדי דולרים שמוציאים מדי שנה על מתן חסות לקבוצות, אירועים ואצטדיונים. אחת הסיבות שמבזבזים כל כך הרבה היא שחסות ספורט מבטיחה קהל מרותק לכל אורך האירוע.
בעולם שבו לעתים קרובות מפרסמים מושכים את תשומת הלב שלך רק לכמה שניות בזמן שאתה גולש בפיד האינסטגרם שלך, קהל שנכבש הוא כמו אבק זהב למשווקים. הבעיה מגיעה כאשר מנסים למדוד את האפקטיביות של קמפיין.
בניגוד לקמפיינים דיגיטליים, שבהם ניתן למדוד את הביצועים במדויק כמעט בזמן אמת, ההצלחה של חסות ספורט נמדדת בצורה הרבה יותר אנלוגית. כשמיליארדי דולרים עומדים על כף המאזניים, המשווקים רוצים כמובן יותר מידע על מה הכסף שלהם מקבל להם.
כאן נכנסת ראיית מחשב. לדוגמה, חברה שמפרסמת מכונית מירוץ תשתמש בבני אדם כדי לפקח על מירוץ ולספור את זמן המסך שהמודעה שלהם השיגה. זה היה עמל, לוקח זמן ויקר. אבל עכשיו, חברות רבות משתמשות בקורות חיים כדי לבצע משימה זו.
בנוסף, ניתן להשתמש בו כדי לעקוב אחר הצלחתו ארוכת הטווח של מסע פרסום. לדוגמה, ניתן להשתמש בו כדי לקבוע כמה פעמים שותף וידאו קליפ הנושא את הלוגו שלהם בפלטפורמות מדיה חברתית.
4. זיהוי זיוף
האינטרנט גדוש במוצרים מזויפים. רבים מהם נמכרים על ידי ספקי צד שלישי בפלטפורמות בעלות מוניטין אחרת. לפלטפורמות אלו יש חובות חוקיות להבטיח שהאיכות והייחוס של כל המוצרים בפלטפורמה שלהן יהיו כפי שהם צריכים להיות.
לדוגמה, בשנת 2020, אמזון השמידה יותר משני מיליון מוצרים מזויפים.
ניטור מוצלח של מוצרים מזויפים תמיד היה בעייתי. שוב, אחת הבעיות הגדולות היא הזמן. ההפרש בין רשום מוצר לזיהוי כהונאה יכול להיות ארוך מספיק כדי שהעבריין שלח מאות מוצרים, לקח את הכסף ונעלם.
זו הפגיעות שבה משתמשים ב-CV כדי לחבר. זה מאפשר ניתוח בזמן אמת של מוצרים המופיעים באתר של פלטפורמה. בנוסף, הוא מנתח רכיבים ויזואליים שונים כדי לזהות מוצרים שעלולים להיות מזויפים. אלו כוללים:
- זיהוי לוגו: זה יכול לזהות מוצרים עם סמלי לוגו בשימוש לא חוקי (משקפי שמש עם חותמת הלוגו של פרארי נמכרים בכמה דולרים באמזון, למשל). או סמלי לוגו באיכות ירודה שמסגירים את העובדה שאותם מתאמני נייקי המציאים אינם מה שהם נראים.
- ניתוח תמונה: ניתן לאמן קורות חיים לחפש דגלים אדומים פוטנציאליים כמו הבדלים בצבע או תיוג שעשויים לרמז על מוצר מזויף.
- זיהוי אובייקט: טכניקות קורות חיים יכולות גם לזהות אובייקטים ודפוסים בתוך תמונות או סרטונים. זה יכול לעזור לזהות מוצרים מזויפים ששונו או שונו בדרך כלשהי, כגון על ידי שינוי המיתוג או התווית.
שוק הזיופים הוא עצום ומשפיע על כולם, מהיצרן ועד למשתמש הקצה. שימוש בראייה ממוחשבת לזיהוי זיופים לא יבטל את הבעיה, אבל הוא מהווה צעד גדול בכיוון הנכון.
רואים את העתיד בבירור
ראייה ממוחשבת היא טכנולוגיה המתפתחת במהירות ומבטיחה הרבה. מונע על ידי גורמים כמו המירוץ לפיתוח הרכבים החשמליים הראשונים באמת נהיגה עצמית, קצב הפיתוח הוא בלתי פוסק.
זוהי טכנולוגיה מרגשת שתמשיך לזרוק שימושים חדשים ומפתיעים ככל שתבשיל.
