Mākslīgā intelekta tehnoloģijas jau sen ir izmantotas sejas atpazīšanas sistēmās un cilvēku meklēšanā, izmantojot videonovērošanas kameras. Tomēr tie nebūt nav vienīgie parametri, kurus var izmantot meklēšanai. Piemēram, Indijas pētnieku grupa apmācīja mākslīgo intelektu, lai meklētu īstos cilvēkus, ņemot vērā viņu augumu, dzimumu un valkājamo apģērbu.
Šī tehnoloģija kādam var šķist ļoti dīvaina, jo, "atpazīstot" cilvēkus pēc viņu sejām, jūs varat iegūt precīzākus datus. Bet tas tā nav. Paši pētnieki sniedz piemēru. Iedomājieties, ka jūs zināt tikai noteiktus meklēšanas parametrus un aptuveno atrašanās vietu. Tā vietā, lai skatītos visu materiālu no visām kamerām, varat izveidot pieprasījumu, piemēram, "sievietēm sarkanos kreklos, kuru augstums ir 153 centimetri". Tas sašaurinās meklēšanu un ievērojami samazinās laiku, lai identificētu konkrētu personu.
Sistēmas pamatā ir konvolucionālais neironu tīkls (CNN). Šis ir neironu tīklu apakštips, kura pamatā ir dziļu mašīnu apguves tehnoloģija. CNN savā darbā izmanto dažas smadzeņu redzes garozas funkcionēšanas iezīmes. Ja mēģināt to izskaidrot vienkāršā valodā - ir segmenti, kas reaģē uz vienkāršiem signāliem (piemēram, sarkanā krāsā), un ir arī sarežģītāki - vienkāršu funkciju apvienojums (piemēram, visu veidu krekli). Daudzi mazi segmenti var būt daļa no vairākiem lieliem (krekli, T-krekli, bikses utt. Var būt sarkani). Veidojot savienojumus starp segmentiem, neironu tīkls var secināt par noteiktu objektu klātbūtni un to īpašībām.
Runājot par pašu algoritmu, šobrīd tā darba precizitāte ir aptuveni 60% (vidēji neironu tīkls pareizi uzmin 28 cilvēkus no 41). Varbūt tas nešķiet pietiekami, taču šī ir tikai uzlabotā algoritma pirmā versija. Kā paziņoja paši izstrādātāji, Vladimirs Kuzņecovs
