A mesterséges intelligencia technológiákat már régóta használják az arcfelismerő rendszerekben és az emberek CCTV kamerák segítségével történő keresés során. Ez azonban messze nem az egyetlen olyan paraméter, amely felhasználható a kereséshez. Például Indiában egy kutatócsoport kiképezte a mesterséges intelligenciát, hogy magasságának, nemének és viselt ruháinak alapján keresse meg a megfelelő embereket.
Ez a technológia nagyon furcsanak tűnhet valakinek, mert "felismerve" az embereket az arcuk alapján, pontosabb adatokat kaphat. De nem így van. Maguk a kutatók példát mutatnak. Képzelje el, hogy csak bizonyos keresési paramétereket és egy hozzávetőleges helyet ismeri. És ahelyett, hogy megnézné az összes anyagot az összes kameráról, kérést készíthet például "153 centiméteres vörös ingű nők" számára. Ez szűkíti a keresést és jelentősen lerövidíti az adott személy azonosításához szükséges időt.
A rendszer konvolúciós neurális hálózaton (CNN) alapul. Ez egy mély gépi tanulási technológián alapuló neurális hálózatok altípusa. A CNN munkájában az agy látókéregének működését fejti ki. Ha megpróbálja magyarázni egyszerű nyelven - vannak szegmensek, amelyek reagálnak az egyszerű jelekre (például a vörös jelenléte), és vannak összetettebbek is - az egyszerű funkciók konglomerációja (például az összes típusú ing). Sok kis szegmens része lehet több nagynak (ingek, pólók, nadrágok stb. Lehetnek pirosak). A szegmensek közötti kapcsolatok felépítésekor a neurális hálózat következtetéseket vonhat le bizonyos objektumok jelenlétéről és tulajdonságairól.
Magát az algoritmust illetően jelenleg a munka pontossága körülbelül 60% (az idegi hálózat átlagosan helyesen kitalálja a 41-ből 28 embert). Lehet, hogy ez nem tűnik elégnek, de ez csak az első javított algoritmus verziója. Amint maguk a fejlesztők kijelentették, Vladimir Kuznetsov
