Хиймэл оюун ухаан нь хүний оролцоогүйгээр ажил гүйцэтгэх чадвартай ухаалаг машин бүтээхэд чиглэсэн компьютерийн шинжлэх ухааны нэг салбар юм. Мэдээлэл, алгоритм, техникийн дэвшлийн ачаар эрдэмтэд хиймэл оюун ухааны салбарт томоохон амжилтад хүрсээр байна. 

Компьютерийн боловсруулалтын хүчийг хүнээс илүү хурдан, үр дүнтэй, нарийн тооцоолол хийх зорилгоор ашигладаг. Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар олон зуун ажилчдын хөдөлмөрийг автомат машинаар орлуулж хэмнэлт хийх боломжтой бөгөөд нэн ялангуяа царай таних алгоритмыг илүү нарийвчлалтай болгоход түлхүү ашиглаж, улам боловсронгуй болж байна.

Царай таних нь нүүрний тодорхой цэгүүд дээр үндэслэн дүн шинжилгээ хийж, баталгаажуулах үйл явц бөгөөд улмаар хүний нүүр царайг дүрс, видеоноос олж илрүүлэх чухал алхам болдог. Гол процесс нь хүний нүүрний онцлог шинж чанар дээр үндэслэн аналог мэдээллийг тусгай алгоритмийн тусламжтайгаар дижитал өгөгдөл болгон хувиргаж, өгөгдлийн санд хадгалагдсан зурагтай харьцуулдаг. Энэхүү автоматжуулсан систем нь нүдний зай, хамрын нуруу, уруул, чих, эрүү гэх мэт нүүрний цэгүүдээс хамааран хэдхэн секундийн дотор хүмүүсийн хэн болохыг таньж болно.

Царай таних технологи

Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft зэрэг томоохон компаниуд хиймэл оюун ухаан, дүрс, царай таних технологийн шийдлийг тогтмол нэвтрүүлж, хурдан хугацаанд сайжруулан хөгжүүлж байна.

• БНХАУ-ын Хонконгийн их сургуулийн судлаачдын 2014 онд боловсруулсан GaussianFace алгоритм нь хүний  царайг 98.52% -тай таньж байжээ. 
• 2014 онд Facebook компани нь нэг хүний зураг эсэхийг тодорхойлох боломжтой DeepFace программаа 97.25% -ийн нарийвчлалтайгаар зарласан.
• Google компанийн 2015 онд нэвтрүүлсэн FaceNet нь 99.63%-ийн нарийвчлалтай бөгөөд уг технологийг Google Photos-т нэгтгэснээр хүмүүсийн зургийг автоматаар ангилахад ашиглаж байна. 
• 2018 онд Amazon компани нь Rekognition нэртэй үүлэнд суурилсан нүүр таних үйлчилгээгээ хууль сахиулах байгууллагуудад идэвхтэй сурталчилж байсан бөгөөд энэхүү шийдэл нь нэг зураг дээрх 100 орчим хүнийг таних боломжтойгоос гадна хэдэн арван сая хүний царай бүхий мэдээллийн сантай байна. 

Царай таних технологийн хэрэглээ

Царай таних системийн хэрэглээг үндсэн гурван ангилалд хувааж болно. 

1. Аюулгүй байдал - Цагдаа болон хууль сахиулах байгууллагад гэмт хэргийг илрүүлэх, урьдчилан сэргийлэх хүрээнд царай таних систем өндөр ач холбогдолтой. Олон нийтийн аюулгүй байдлыг хангах, ялангуяа сураггүй алга болсон иргэдийг хайж олох, гэмт хэрэгтнүүдийг олж тогтоох зэрэг мөрдөн байцаалтын ажиллагаанд дэмжлэг үзүүлэх боломжтой.
2. Эрүүл мэнд - Нүүр царайнд тулгуурлан дүн шинжилгээ хийж, өвчтөний биеийн байдал, эмийн хэрэглээг хянах,  ДиЖоржийн синдром зэрэг генетикийн өвчнийг 96.6% -ийн амжилттай илрүүлэх зэргээр уг технологи нь эрүүл мэндийн салбарт ахиц дэвшилтэй явж байна.

1. Маркетинг - Жижиглэн худалдааны цэгүүдэд камер байрлуулснаар худалдан авагчдын зан төлөвт дүн шинжилгээ хийх, үйлчлүүлэгчдийн худалдан авалтыг сайжруулах, төлбөр төлөлтийг хялбарчлах боломжтой болсон ба 2017 оноос хойш АНУ-ын KFC, БНХАУ-ын Алибаба компаниуд БНХАУ-ын Ханжоу хотод нүүр царай таних төлбөрийн шийдлийг туршиж байна.

Царай таних технологийн хэрэглэгчид

Дэлхий дахинд тэр тусмаа Ази, Номхон далайн бүс нутагт энэ салбарын хамгийн хурдан өсөлт ажиглагдаж байгаа бөгөөд хүн ам олон, асар их өгөгдлийг бий болгож чадах том зах зээл бүхий БНХАУ болон Энэтхэг улсад хиймэл оюун ухаан дээр суурилсан царай таних технологийг маш үр дүнтэй ашиглаж байна.

БНХАУ 2030 он гэхэд хиймэл оюун ухаанаар дэлхийд тэргүүлэх зорилт тавин ажиллаж, улс орон даяар видео тандалтын сүлжээ байгуулж, 2018 оны эцсээр 200 сая гаруй хяналтын камер ашиглаж байсан бол 2020 онд 626 саяыг суурилуулахаар төлөвлөжээ. 

Япон улс Токио хотод болох Олимпын наадмаар эрх бүхий хүмүүсийг тодорхойлж, автоматаар нэвтрэх боломжийг олгоход царай таних систем ашиглаж, аюулгүй байдлыг дээшлүүлэхээр төлөвлөж байна. 

 

Энэтхэг улсын Aadhaar төсөл нь дэлхийн хамгийн том биометрик мэдээллийн сан бөгөөд 2020 оны 8-р сарын байдлаар 1.26 тэрбум оршин суугчдад дижитал дугаар олгосон байна. Мөн тус улс нь дэлхийн хамгийн өргөн цар хүрээтэй царай таних системийг 2020 онд нэвтрүүлэхээр төлөвлөж байгаа бөгөөд уг систем нь Дели дэх NCRB Гэмт хэргийн бүртгэлийн үндэсний төвд байрлах ба дүрс бичлэг болон зургуудаас хүмүүсийг автоматаар таньж, гэмт хэрэгтнүүдийг барих, сураггүй алга болсон хүмүүсийг олох, цогцос танихад туслах юм.

Бразил улсын Сонгуулийн дээд шүүх орон даяар хэрэгжих био өгөгдөхүүнийг цуглуулах төсөлд оролцож байгаа бөгөөд 2020 оны сүүл гэхэд 140 сая иргэний мэдээллийг бүртгэж, биометрик мэдээллийн сан бий болгохыг зорьж байна.

ОХУ-ын Төв банк 2017 оноос улс даяар нүүр царай, дуу хоолой, хурууны хээ цуглуулах зорилготой хөтөлбөр хэрэгжүүлж эхэлсэн. 2019 онд 160,000 хяналтын камер бүхий нүүр царай таних технологийг олон нийтийн аюулгүй байдлыг хангах үүднээс Москва хотод суурилуулсан байна.

Царай таних технологийн хакерууд

ОХУ-ын судлаач царай таних системийг хуурахын тулд тусгай будалт хийдэг алгоритм боловсруулсан ч тэрээр гэмт хэрэгтнүүд ашиглахаас сэргийлж бүтээгдэхүүнээ зах зээлд гаргахгүй байхаар шийджээ.

Герман улсын нэгэн компанийн судлаачид нүүрний дүрсийг хэт улаан туяанд хэвлэх замаар Windows 10 Hello-ийн нүүрний баталгаажуулалтыг давах боломжийг илрүүлжээ.

Forbes сэтгүүлийн 2018 оны 5-р сарын нийтлэлд Торонтогийн Их сургуулийн судлаачид нүүр таних программ хангамжийг тасалдуулах алгоритм боловсруулснаа зарлаж байсан байна.

2020 оны 8-р сард Чикагогийн Их Сургуулийн лаборатор Fawkes нэртэй программ бүтээсэн нь таны сельфи болон нийгмийн сүлжээнд үлдээж буй зургийг үл мэдэгдэх байдлаар гажуудуулдаг бөгөөд хэрэглэгч зургаа олон нийтийн сүлжээнд тавихаасаа өмнө нягтралыг нь өөрчилдөг ба өөрчлөлтүүд нь хүний нүдэнд анзаарагдахгүй боловч нүүр таних алгоритмын хувьд маш ойлгомжгүй байдаг.

Хиймэл оюун ухаан нь техник технологийн салбарт томоохон нээлтүүдийг хийсээр байгаа ба үүгээр орлуулах боломжтой 700-аад ажлын байрны судалгаа гарсан байдаг. Технологи хөгжиж дэвших тусам уг жагсаалт улам тэлэх төлөвтэй байна.

Эх сурвалж: https://www.thalesgroup.com/