Как устроено компьютерное зрение и насколько велики его возможности

N+1Hi-Tech

Смотри внимательно. Как компьютеры видят мир и зачем это нужно

Сергей Кузнецов

Компьютерное (машинное) зрение можно найти в медицине, сельском хозяйстве, транспорте, индустрии развлечений и много где еще. Эта технология по-прежнему несовершенна, но искусственный интеллект уже сейчас помогает решать задачи, с которыми не справляется человек. Рассказываем, как устроено компьютерное зрение и насколько велики его возможности.

Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. Этим текстом мы открываем проект «ИИ спешит на помощь», в котором расскажем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин. Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект».

История зрения

Первая статья про машинное зрение, «Глаза и уши компьютера» Оливера Селфриджа, была опубликована в 1955 году. Тогда же появились ЭВМ-2 — первые машины, основанные не на электронных лампах, а на полупроводниковых диодах и транзисторах. Это был качественный скачок в технологиях: размеры ЭВМ уменьшились, а их производительность, наоборот, выросла. Немногим ранее появились и первые работы, посвященные искусственному интеллекту, — например, в 1949 году вышла книга физиолога и нейропсихолога Дональда Хебба «Организация поведения», где он описал принципы обучения нейронов.

Машинное зрение — это применение компьютерного зрения в промышленности. Компьютерное и машинное зрение не одно и то же, однако эти термины близки друг к другу. Для простоты далее в тексте мы используем их в одном значении — компьютерного зрения.

К 1958 году искусственный интеллект и машинное зрение пересеклись в одной точке: американский ученый Фрэнк Розенблатт разработал математическую модель восприятия информации мозгом — перцептрон. Два года спустя ее реализовали на машине «Марк-1». Перцептрон стал одной из первых нейросетей, а «Марк-1» — одним из первых нейрокомпьютеров. В 1960–1970-х годах появились первые системы обработки изображений, а американский инженер Лоуренс Робертс сформулировал концепцию машинного построения трехмерных образов объектов. То, что сейчас умеет делать iPhone, всего 60 лет назад существовало лишь как идея на бумаге.

Искусственный интеллект совершенствуется параллельно с прогрессом в сфере обработки данных: чем мощнее процессоры и чем больше данных они могут обработать, тем точнее и быстрее можно получать результат. Поэтому активное развитие машинного зрения началось только в 1990-х годах — тогда были созданы прототипы беспилотного транспорта, зародились системы распознавания лиц, а во всех индустриях наметился интерес к распознаванию изображений. Сейчас технологии компьютерного зрения применяются повсюду — этому способствовало увеличение количества и качества нейросетей, рост вычислительных мощностей компьютеров, а также скорости и пропускной способности цифровых сетей.

Видеть все

Компьютерное зрение тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением. По сути это возможность машины «видеть» окружающий мир. Само собой, компьютеры видят не так, как человек, но они умеют распознавать визуальную информацию и реагировать на нее. Зрение — не единственный способ получения информации из внешнего мира, но один из самых полных и достоверных.

Простейший пример компьютерного зрения можно найти в смартфоне: когда вы запускаете камеру, машинное зрение позволяет гаджету разобраться, на что вы наводите объектив. Если это человек, смартфон понимает, что необходимо сфокусироваться на лице и, например, включить бьютификатор, а если пейзаж — понизить или повысить экспозицию в зависимости от освещенности. Многие смартфоны умеют и более детально определять сцену, но в основе всех решений лежат похожие алгоритмы: разработчики на большом объеме изображений обучили искусственный интеллект находить совпадения и включать нужный режим.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Коучинг-лидерство Коучинг-лидерство

Говори меньше, спрашивай больше и навсегда измени свой стиль управления

kiozk originals
«Сижу одна в лесу без телефона». Истории людей, которые ненавидят свой день рождения «Сижу одна в лесу без телефона». Истории людей, которые ненавидят свой день рождения

День рождения не всегда бывает приятным праздником...

Лиза
Секс с новыми вводными Секс с новыми вводными

Секс — это в первую очередь мозги

Men Today
Пубертат, стыд и маргинализация: почему девочки часто отказываются от спорта в школе Пубертат, стыд и маргинализация: почему девочки часто отказываются от спорта в школе

Что мешает девочкам получать удовольствие от активного образа жизни

Forbes
Как открыть банку без консервного ножа: 3 проверенных метода Как открыть банку без консервного ножа: 3 проверенных метода

Отсутствие открывашки не должно стать препятствием к консервированной пище

ТехИнсайдер
Разглядеть богатство под землей Разглядеть богатство под землей

Российские недра богаты, но нужно знать, где искать

Наука
Чистый дом и собака: как совместить несовместимое Чистый дом и собака: как совместить несовместимое

Проверенные способы, как, живя с собакой, содержать дом в чистоте

ТехИнсайдер
На подходе — искусственный разум На подходе — искусственный разум

Смогут ли физики приблизить будущее?

Наука
Хитроумный математический трюк: профессор рассказал, как доказать, что 1 = 2 и оставить собеседника в дураках Хитроумный математический трюк: профессор рассказал, как доказать, что 1 = 2 и оставить собеседника в дураках

Возможно, все, что вы знаете о математике, — одна большая и жирная ложь

ТехИнсайдер
Интервью с Николаем Изволовым о реставрации фильма «История гражданской войны» Дзиги Вертова Интервью с Николаем Изволовым о реставрации фильма «История гражданской войны» Дзиги Вертова

В чем ценность восстановленного фильма «История Гражданской войны»?

СНОБ
Синдром «блестящего объекта»: когда переключаться на новые задачи — вредно Синдром «блестящего объекта»: когда переключаться на новые задачи — вредно

Как понять, что у вас синдром «блестящего объекта»

Psychologies
Клик — и готово. За что дали Нобелевскую премию по химии в 2022 году Клик — и готово. За что дали Нобелевскую премию по химии в 2022 году

Зачем сегодня химики «кликают», и что для этого нужно?

N+1
Тайный план Гельмута Коля Тайный план Гельмута Коля

26 ноября 1989 года в маленьком местечке в Пфальце вершилась история

Дилетант
Плакать нормально: почему бессилие в травматичной ситуации — это по-взрослому Плакать нормально: почему бессилие в травматичной ситуации — это по-взрослому

Почему плакать и горевать — это важно и нормально

Psychologies
Максим Белбородов: «Важно, чтобы каждый момент времени ты проживал осознанно» Максим Белбородов: «Важно, чтобы каждый момент времени ты проживал осознанно»

Если бы я выбирал свои проекты! Это они выбирают меня

Коллекция. Караван историй
Какой мирный договор сделал Россию великой державой: история может удивлять Какой мирный договор сделал Россию великой державой: история может удивлять

Швеция была великой державой почти столетие, но уступила этот статус России

ТехИнсайдер
«Шантарам» с Чарли Ханнэмом — экранизация книжного бестселлера, которая сначала раздражает, а потом поглощает «Шантарам» с Чарли Ханнэмом — экранизация книжного бестселлера, которая сначала раздражает, а потом поглощает

Телеверсия «Шантарама» — гид по экспатской Индии и сага о дружбе

Правила жизни
3 способа произвести впечатление на потенциального партнера 3 способа произвести впечатление на потенциального партнера

Что нам помогает «зацепить» понравившегося человека на первом свидании

Psychologies
Исчезновение личности. О фестивальном хите «Корсаж» Исчезновение личности. О фестивальном хите «Корсаж»

Как историческая драма «Корсаж» показывает ужасы жизни императрицы Австрии

СНОБ
Почему ведьмы летают именно на метлах? Почему ведьмы летают именно на метлах?

Рассказываем увлекательную историю отношений ведьмы и метлы!

ТехИнсайдер
Мировой финал Мировой финал

Стадионы, на которых были забиты финальные мячи Чемпионата мира по футболу

Вокруг света
Как болят почки. Главные симптомы и отличия от боли в пояснице Как болят почки. Главные симптомы и отличия от боли в пояснице

Проблемы с почками могут быть вызваны заболеванием или повреждением этого органа

Лиза
8 экспонатов выставки «Под маской Венеции» 8 экспонатов выставки «Под маской Венеции»

Гости выставки-приключения могли отправиться в Венецию XVIII века

Культура.РФ
«Вы же девочки»: как детские игры и школьные дискотеки создают гендерные стереотипы «Вы же девочки»: как детские игры и школьные дискотеки создают гендерные стереотипы

Зачем ученые изучают девичество?

Forbes
Миллиард долларов и большие шлемы: карьера теннисиста Роджера Федерера в цифрах Миллиард долларов и большие шлемы: карьера теннисиста Роджера Федерера в цифрах

Важнейшие достижения чемпиона турниров Большого шлема Роджера Федерера

Forbes
«Мы сейчас все время в контексте окупаемости»: как меняется ресторанная индустрия «Мы сейчас все время в контексте окупаемости»: как меняется ресторанная индустрия

Светлана Дробот — о тренде на ближневосточную кухню и ведении бизнеса с мужем

Forbes
Образ жизни Образ жизни

Архитектор и дизайнер Аня Дружинина показывает дачу с садом

Собака.ru
Крёстная мать перестройки Крёстная мать перестройки

Маргарет Тэтчер лучше всех почувствовала возможность перелома в Советском Союзе

Дилетант
Тула. Cтаринная, сладкая, музыкальная и оружейная Тула. Cтаринная, сладкая, музыкальная и оружейная

Тула занимает верхние строки в рейтингах путешествий на осенние выходные

Лиза
Дом для всех Дом для всех

Раритетный стол, русская печка, современное искусство и много цвета

SALON-Interior
Открыть в приложении