ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಗ್ಲಾಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಆತಂಕಕಾರಿ ದರದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಗಾಜು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕೇಂದ್ರ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ.

"ವಿಸ್ಕಾನ್ಸಿನ್-ಮ್ಯಾಡಿಸನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಒಂದು ಪ್ರಬಂಧವು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ" ಗಾಜನ್ನು ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಥವಾ ಶಕ್ತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು." ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಳುವಾದ ಗಾಜಿನ ತುಂಡಿಗೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ," ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ವಿವರಿಸಿದರು. ಇಂದಿನ AI ಬಹಳಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಯಾಟರಿ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಗಾಜು ಯಾವುದೇ ಶಕ್ತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಂಡ ನಂಬುತ್ತದೆ.

ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆ ಕೆಲಸವು ಕೈಬರಹದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಗಾಜನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಹೊರಸೂಸುವ ಬೆಳಕಿನಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಒಂಬತ್ತು ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಬದಲಾದಾಗ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 3 ರಿಂದ 8 ಕ್ಕೆ ಬದಲಾದಾಗ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

"ನಾವು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಇಷ್ಟು ಸರಳ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಎಂಬ ಅಂಶವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ತಂಡವು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ವಾದಯೋಗ್ಯವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಯನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಇದು ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ, ಆದರೆ ತಂಡವು ವಸ್ತುವಿನೊಳಗೆ ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಇನ್ನೂ ಆಶಾವಾದಿಯಾಗಿದೆ, ನೂರಾರು ಮತ್ತು ಸಾವಿರಾರು ಬಾರಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಒಂದೇ ಗಾಜಿನ ತುಂಡುಗಳನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷಣಿಕ ಸ್ವಭಾವವು ಅನೇಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ತರಬೇತಿ ಅಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿಲ್ಲ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. "ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿ ಎಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ" ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. "ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ: ಸಂಚಾರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಚಾಲಕರಹಿತ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು."

ಅವರು ತಮ್ಮ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಕಾಲವೇ ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಕಾಳಜಿಯ ಪ್ರಯಾಣವಾಗಿದೆ.