Мы вас знаем!
Технологии идентификации получили широкое распространение на рынке довольно давно.
Однако наука не стоит на месте – и сегодня «вычислить» человека можно не только по отпечаткам пальцев, радужке глаз, чертам лица, почерку, но и по его анатомическим особенностям.
Распознавание лиц
Идентификация пользователей по лицу — куда более удобная система допусков, чем любые бумажные или электронные пропуска. В ряде случаев, например, в аэропортах она позволяет сделать проход пассажира от дверей до трапа значительно более быстрым и комфортным: вы просто идете по коридорам, а камеры вас отслеживают в режиме реального времени, сверяют по базам данных и автоматически открывают двери.
Самый масштабный опыт эксплуатации таких систем в России, пожалуй, у московского метрополитена, где активно внедряют систему «оплаты лицом» Face Pay. Она не просто должна за мгновения распознать пассажира, но и столь же оперативно сопоставить его с «кошельком» и провести платежные транзакции.
Сам процесс распознавания происходит так: в систему заносится эталонная модель лица, строящаяся на десятках или сотнях (как у айфонов, например) тысяч реперных точек. Их сочетание формирует уникальную карту физиономии, с которой потом сверяются попытки идентификации. Это более чем надежно, но попытки обмануть высокие технологии еще более высоким технологиями уже предпринимаются — например, с помощью создания дипфейков.
Обнаружение дипфейков
Дипфейк дословно переводится как «глубокая подделка», но составные фрагменты термина взяты из понятий, характерных для мира нейросетей и искусственного интеллекта, а именно фразы «глубокое обучение» и слова «фейк». Иными словами, дипфейк — это метод синтеза контента, когда на исходное изображение, видео или звук накладываются фрагменты другого контента: лица, мимики, голоса, интонации и тому подобное.
При создании дипфейков используются два алгоритма: генератор и дискриминатор. Первый создает подделку, а второй пытается понять, настоящее перед ним изображение или нет. Чем лучше обманывает генератор, тем лучше конечный результат.
Главная проблема с дипфейками в том, что для их обнаружения часто нужен «вооруженный глаз», а такие технологии пока не стали массовыми, и потому рядового пользователя легко обмануть: например, в декабре 2020 года британский телеканал Channel4 показал в эфире дипфейк с королевой, где та танцует на столе и шутит про членов королевской семьи.
Но уже существуют алгоритмы, помогающие проверять подлинность видеозаписей. Например, криптографический метод использует специальные вставки, хэши, через определенные промежутки времени по всему ролику: хэши изменятся, если видео будет модифицировано.
Впрочем, технологию дипфейков можно использовать и во благо. Например, для воспроизведения голоса людей, которые потеряли его из-за болезни. Или для оживления искусства: во Флориде в музее Дали есть дипфейк художника-сюрреалиста, который делает селфи с посетителями и всячески с ними взаимодействует. Можно через дипфейки «оживлять» умерших актеров или, как в случае с завершившим карьеру Брюсом Уиллисом, заочно сниматься в рекламе.
Выявление подделок в искусстве
Другая сторона фейкового контента касается весьма чувствительной сферы искусства, где многое зависит от субъективного восприятия. Искусственный интеллект уже давно наловчился создавать и самостоятельное творчество, и имитировать известных мастеров.
Это породило проблему выявления подделок, с которыми призваны бороться опять же алгоритмы. Один из таких сделали в Тилбургском университете (Нидерланды): программа анализирует структуру и взаимоотношения мазков краски и уже справляется с распознаванием работ Ван Гога, на очереди Рубенс, Моне и Гоген.
Другой университетский проект обучается с помощью нейронной сети «понимать» мазки конкретного художника, а также анализирует силу нажатия кисти. С работами Матисса и Пикассо ИИ удавалось верно определять оригинал в 80% случаев.
Проект компании Art Recognition пошел еще дальше — он создает визуальную карту подозрительных участков картины, вероятно подвергшихся изменениям или реставрации. Тем не менее, несмотря на успехи, подобные алгоритмы все еще служат только вспомогательным инструментом, не заменяя широкого опыта эксперта-человека — ведь живописный почерк художника может сильно меняться со временем.
Технологии здоровья
В Томском политехническом университете создали установку, которая позволяет делать из полимерных материалов искусственные кровеносные сосуды и другие имплантаты — речь идет о системе так называемого многоканального электроспиннинга.
Технология, как уверяют создатели, простая, легко масштабируемая и позволяет изготавливать искусственные сосуды диаметром от одного до 40 мм. Это позволяет делать не только крупные магистральные артерии, но и маленькие вены.
Причем с помощью новой установки можно создавать не только сосуды, но и другие имплантаты, имеющие форму трубки — искусственные желчные протоки, мочеточники, гортань, трахею, — в режиме реального времени управляя внутренней структурой и свойствами имплантатов, вплоть до изготовления их под индивидуальные требования.
Другой пример свежих отечественных разработок «распознавания» в сфере медицины создан в Уральском федеральном университете — там сделали бесферментное сенсорное устройство для определения уровня холестерина, которое можно напечатать на 3D-принтере.
Новая технология дешевле, эффективнее и быстрее, чем традиционные аналоги. Для измерения уровня холестерина с помощью нового устройства достаточно небольшого количества крови — она помещается в анализирующий чип, содержащий раствор хлорида меди в ацетонитриле. В чип в свою очередь интегрирован электрод, который подключается к вольтамперометрическому анализатору, выдающему результаты анализа.
