Status semasa wawasan komputer pada 2023: Peluang dan cabaran wujud bersama

Bidang penglihatan komputer telah berkembang jauh sejak percubaan pertama dalam pengecaman imej pada tahun 1960-an.

Teknologi penglihatan komputer sedang digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada kereta pandu sendiri kepada penjagaan kesihatan kepada sistem keselamatan. Pada tahun 2023, penglihatan komputer mendapat momentum dengan kemajuan terkini dalam pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dan pemprosesan imej. Tetapi terdapat cabaran yang ketara, termasuk pertimbangan etika dan keperluan untuk set data yang lebih pelbagai dan mewakili. Dalam artikel ini, kami meneroka keadaan semasa wawasan komputer pada tahun 2023, peluang di hadapan dan cabaran yang mesti diatasi untuk membuka potensi sepenuhnya.

Kemajuan terkini dalam penglihatan komputer

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mendalam telah menjadi alat yang berkuasa untuk penglihatan komputer. Algoritma pembelajaran mendalam, yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk meniru cara otak manusia memproses maklumat, telah digunakan untuk mencapai kejayaan dalam pengecaman dan pengelasan imej. Sebagai contoh, pada tahun 2012, algoritma pembelajaran mendalam yang dipanggil AlexNet mencapai kadar ralat rekod sebanyak 15.3% dalam cabaran pengecaman visual berskala besar ImageNet, jauh melebihi keputusan terbaik sebelumnya.

Sejak itu, pembelajaran mendalam terus bertambah baik, dengan algoritma dan seni bina baharu menolak had apa yang mungkin. Sebagai contoh, pada tahun 2020, penyelidik di Google memperkenalkan seni bina pembelajaran mendalam baharu yang dipanggil EfficientNet yang mencapai hasil terkini pada pelbagai tugas pengelasan imej sambil menggunakan parameter yang lebih sedikit daripada model sebelumnya. Sejak itu, EfficientNet telah diterima pakai oleh pelbagai perusahaan dan penyelidik, menonjolkan kuasa pembelajaran mendalam dalam penglihatan komputer.

Satu lagi bidang kemajuan terkini dalam penglihatan komputer ialah pemprosesan imej. Kemajuan dalam algoritma pemprosesan imej telah memungkinkan untuk mengekstrak lebih banyak maklumat daripada imej, seperti mengesan dan menjejak objek dalam strim video langsung. Sebagai contoh, pada tahun 2018, penyelidik di Universiti Stanford membangunkan algoritma pengesanan objek masa nyata yang dipanggil YOLO yang mencapai prestasi terkini pada satu siri penanda aras. Sejak itu, YOLO telah digunakan secara meluas dalam bidang seperti kenderaan autonomi dan sistem keselamatan.

Peluang dalam Penglihatan Komputer

Kemajuan terkini dalam visi komputer telah membuka pelbagai peluang baharu merentas pelbagai industri. Berikut ialah beberapa contoh:

• Penjagaan kesihatan: Penglihatan komputer boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi penjagaan kesihatan, seperti mendiagnosis penyakit berdasarkan imej perubatan, memantau pesakit dari jauh dan meningkatkan hasil pembedahan. Sebagai contoh, pada 2018, penyelidik di Universiti Stanford membangunkan algoritma pembelajaran mendalam yang boleh mendiagnosis kanser kulit setepat pakar dermatologi manusia.
• Runcit: Visi komputer boleh digunakan dalam industri runcit untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah, seperti dengan mengesan dan mengenal pasti produk secara automatik, atau dengan menjejaki gelagat pelanggan untuk membuat pengesyoran yang diperibadikan. Sebagai contoh, kedai Amazon Go menggunakan penglihatan komputer untuk menjejaki pelanggan semasa mereka bergerak di sekitar kedai dan mengecaj mereka secara automatik untuk produk yang mereka beli.
• Keselamatan: Penglihatan komputer boleh digunakan dalam sistem keselamatan untuk mengesan dan menjejaki penceroboh, atau mengenal pasti individu berdasarkan ciri muka. Sebagai contoh, kerajaan China membangunkan sistem pengawasan seluruh negara yang dipanggil Skynet yang menggunakan teknologi pengecaman muka untuk menjejaki individu dan memantau tingkah laku mereka.

Cabaran dalam Penglihatan Komputer

Walaupun peluang dalam penglihatan komputer sangat besar, bidang ini juga menghadapi cabaran yang ketara. Berikut ialah beberapa contoh:

• Etika: Penglihatan komputer boleh digunakan untuk tujuan baik dan buruk, seperti dalam sistem pengawasan yang menceroboh privasi, atau dalam sistem pengecaman muka yang mengekalkan berat sebelah. Penyelidik dan pembangun mesti mempertimbangkan implikasi etika kerja mereka dan memastikan sistem mereka direka bentuk untuk menghormati hak individu dan mempromosikan keadilan sosial.
• Bidang data: Algoritma penglihatan komputer hanya sebaik data yang dilatih. Jika data berat sebelah atau tidak mewakili, algoritma akan mempelajari bias ini dan membawanya ke dalam ramalannya. Ini boleh membawa kepada hasil yang tidak adil dan diskriminasi, terutamanya dalam aplikasi seperti pengecaman muka, di mana berat sebelah boleh memberi kesan yang tidak seimbang kepada komuniti terpinggir. Untuk mengatasi cabaran ini, penyelidik dan pembangun mesti memastikan set data adalah pelbagai, mewakili dan bebas daripada berat sebelah.
• Serangan Adversarial: Algoritma penglihatan komputer juga terdedah kepada serangan musuh, di mana penyerang sengaja memanipulasi imej atau video untuk menipu algoritma. Serangan musuh boleh digunakan untuk menipu sistem keselamatan, salah klasifikasi objek, atau malah menyebabkan kereta pandu sendiri terbabas. Untuk menangani cabaran ini, penyelidik sedang membangunkan algoritma dan teknik baharu yang boleh mengesan dan mempertahankan diri daripada serangan musuh.
• Penghadan perkakasan: Algoritma penglihatan komputer adalah mahal dari segi pengiraan dan memerlukan sejumlah besar kuasa pemprosesan dan ingatan. Ini mengehadkan kebolehskalaan dan kegunaannya dalam aplikasi dunia sebenar. Untuk mengatasi cabaran ini, penyelidik sedang membangunkan algoritma dan seni bina perkakasan yang lebih cekap, seperti cip khusus yang direka untuk pembelajaran mendalam.

Apakah masa depan visi komputer

Menurut Penyelidikan Pasaran Bersekutu, pasaran visi komputer telah berkembang merentasi pelbagai industri sejak beberapa tahun lalu dan pendapatan dijangka meningkat menjelang 2023 meningkat sebanyak AS$17.4 bilion dan akan meningkat sebanyak AS$41.11 bilion menjelang 2030.

Dengan kemajuan terkini dalam pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dan teknologi pemprosesan imej, prospek pembangunan masa depan penglihatan komputer adalah sangat kukuh. Visi komputer digunakan dalam pelbagai aplikasi, daripada penjagaan kesihatan kepada runcit kepada sistem keselamatan, dan memegang janji besar untuk masa depan. Walau bagaimanapun, bidang ini juga menghadapi cabaran yang ketara, termasuk pertimbangan etika, berat sebelah data, serangan musuh dan had perkakasan. Untuk membuka kunci potensi penuh visi komputer, penyelidik dan pembangun mesti terus menangani cabaran ini dan memastikan sistem mereka direka bentuk untuk menggalakkan keadilan, ketelusan dan keadilan sosial.

Atas ialah kandungan terperinci Status semasa wawasan komputer pada 2023: Peluang dan cabaran wujud bersama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!