پنج پيش‌بينی آی‌بی‌ام برای پنج سال آينده - پيش‌بيني ديداري

وقتی به پايان هر سال ميلادی نزديک می‌شويم، آی‌بی‌ام طبق سنتی که از سال 2006 بدين‌سو در پيش گرفته‌است جام جهان‌نمای خود را از گنجه بيرون می‌آورد تا پنج نوآوری بزرگ را که به باور او در پنج سال آينده بر زندگی‌مان تأثير خواهند گذارد پيش‌بينی کند.

وقتی به پايان هر سال ميلادی نزديک می‌شويم، آی‌بی‌ام طبق سنتی که از سال 2006 بدين‌سو در پيش گرفته‌است جام جهان‌نمای خود را از گنجه بيرون می‌آورد تا پنج نوآوری بزرگ را که به باور او در پنج سال آينده بر زندگی‌مان تأثير خواهند گذارد پيش‌بينی کند.

پنج پيش‌بينی آی‌بی‌ام برای پنج سال آينده - پيش‌بيني ديداري

پنج پيش‌بينی آی‌بی‌ام برای پنج سال آينده - پيش‌بيني ديداري

پنج پيش‌بينی آی‌بی‌ام برای پنج سال آينده - پيش‌بيني ديداري

حس‌های‌آینده!

ماهنامه شبکه - وقتی به پايان هر سال ميلادی نزديک می‌شويم، آی‌بی‌ام طبق سنتی که از سال 2006 بدين‌سو در پيش گرفته‌است جام جهان‌نمای خود را از گنجه بيرون می‌آورد تا پنج نوآوری بزرگ را که به باور او در پنج سال آينده بر زندگی‌مان تأثير خواهند گذارد پيش‌بينی کند.

وقتی به پايان هر سال ميلادی نزديک می‌شويم، آی‌بی‌ام طبق سنتی که از سال 2006 بدين‌سو در پيش گرفته‌است جام جهان‌نمای خود را از گنجه بيرون می‌آورد تا پنج نوآوری بزرگ را که به باور او در پنج سال آينده بر زندگی‌مان تأثير خواهند گذارد پيش‌بينی کند. اين سنت هفت ساله که 5 5in نام دارد امسال نسبت به سال‌های گذشته تفاوت جالبی داشته‌است. برای مثال دو مورد از پيش‌بينی‌های آی‌بی‌ام در سال گذشته که پيش‌بينی‌های موفقی از آب درآمدند يکی مربوط به امنيت گذرواژه و ديگری پزشکی از راه‌دور (telemedicine) بود و هر دو جزء مقوله‌هایی هستند که با آی‌تی ارتباط مستقيمی دارند و درباره‌شان کمابيش زياد شنيده‌ايم. اما آی‌بی‌ام امسال با پنج پيش‌بينی‌ خود، حواس پنجگانه ما را هدف گرفته ‌است! هسته و نقطه اشتراک هر پنج مورد، پيشرفت چشمگير در حوزه محاسبات شناختی (cognitive computing) است. با توسعه محاسبات شناختی می‌توان کامپيوترها را از ماشين‌های passive يا «ناکنش‌ور» يا منفعل کنونی، که فقط به کمک برنامه‌هایی که انسان به او می‌دهد کار می‌کنند، به سامانه‌هایی کنش‌ور تبديل کرد که می‌توانند ياد بگيرند، عملکرد خود را بهتر کنند و در نتيجه دريافت‌های انسان از طريق حواس پنج‌گانه را بهبود دهند.


پيش‌بينی‌ ديداری
در سال 2011 روزانه به‌طور متوسط 4.5 ميليون عکس روی سايت فليکر آپلود می‌شد. اين سايت در آن زمان حدود 6 ميليارد عکس را ميزبانی می‌کرد. در همان زمان برآورد می‌شد که بيش از 100 ميليارد عکس روی فيس‌بوک موجود باشد و سايت اينستاگرام نيز هر ثانيه 60 عکس را به مجموعه عکس‌های خود اضافه کند. مسئول وقوع اين انفجارهای بزرگ در دنيای محتوای تصويری، دوربين‌های ديجيتال هستند! صاحب‌نظران بر اين باورند که هرچند فناوری ديجيتال در‌خصوص محتوای تصويری با سرعت شگرفی به پيش می‌رود اما همين فناوری در عرصه تحليل تصويری جايگاه بايسته‌ای ندارد. چرا؟ چون هنوز برای سازماندهی اين ميلياردها ميليارد تصوير به برچسب‌ها (تگ‌ها) و توضيحات متنی‌ای که خود کاربران ضميمه عکس‌های‌شان می‌کنند تکيه کرده‌است. فرآيند برچسب‌گذاری و توضيح‌نويسی و سازماندهی براساس اين‌ها نه تنها زمان‌بر است، بلکه هميشه از دقت کافی برخوردار نيست.
آی‌بی‌ام می‌گويد، کامپيوترها به کمک پيشرفت فناوری محاسبات شناختی در پنج سال آينده می‌توانند هزاران تصوير را بررسی کنند و با تشخيص الگوها و مشخصه‌های بارز آن‌‌ها محتوای‌شان را شناسایی کنند. به عنوان مثال، وقتی از يک منظره دريا و کرانه عکس گرفته‌ايد کامپيوتر به پايگاه‌داده خود مراجعه می‌کند و متوجه می‌شود که در الگوی عکس‌های گرفته‌شده از منظره‌های دريایی پراکنش رنگ و طيف خاصی حاکم است و عکس شما هم از همان الگو تبعيت می‌کند و نتيجه می‌گيرد که روی عکس شما هم تصويری از دريا و کرانه نقش بسته‌ است. همين‌کار در روبه‌رویی با مناظر شهری و... هم اتفاق می‌افتد.
شايد يکی از نخستین کاربردهایی که در نتيجه دستيابی به اين فناوری به ذهن‌ خطور می‌کند، بهبود جست‌وجوی تصاوير در وب باشد. اما آی‌بی‌ام فوايد بيشتری را برمی‌شمرد که برخی از آن‌ها وارد حيطه پزشکی خواهدشد؛ از جمله، تشخيص تومورها، لخته‌های خون و موارد مشابه ديگر در نخستین مراحل وقوع. اين‌ گفته‌ها وعده‌های توخالی نيستند چراکه يکی از نخستين نمودهای چنين پيشرفتی قبلاً به‌صورت يک برنامه موبايل روی آی‌فون عرضه شده‌است. اين برنامه دو دلاری MelApp نام دارد و می‌تواند با بررسی تصاويری که از لکه‌های پوستی گرفته‌شده، سرطان پوست را تشخيص دهد. بهره چنين فناوری پيشرفته‌ای البته گسترده‌تر از اين‌هاست. مثلاً می‌توان با تحليل تصاويری که حتی مردم عادی روی شبکه‌های اجتماعی آپلود می‌کنند، وضعيت مناطق حادثه‌‌خيز يا حادثه‌ديده را بررسی کرد يا با تحليل تصاوير ثبت‌شده توسط دوربين‌های امنيتی، وضعيت امنيتی يک منطقه را پاييد.

حس بينایی
دکتر جان آر. اسميث، مدير ارشد بخش مديريت اطلاعات هوشمند آی‌بی‌ام

کامپيوترهای کنونی نمی‌توانند محتوا يا موضوع عکس‌ها را درک کنند. از اين‌رو برای سازماندهی و مرتب‌کردن عکس‌ها، به برچسب‌ها و توضيح‌هایی که خود کاربران به عکس اضافه کرده‌اند تکيه می‌کنند. اما با پيش‌رفت محاسبات شناختی در آينده ديگر نيازی به اين کار نيست. در عوض چندين نمونه با الگوهای گوناگون را به کامپيوترها نشان خواهيم داد تا با يادگيری از آن‌ها محتوا و موضوع عکس‌های جديد را هم تشخيص دهند. از جمله مشخصه‌های يک عکس که کامپيوتر می‌تواند از آن‌ها برای تشخيص محتوا و موضوع استفاده کند می‌توان به رنگ، شکل، الگو، چگالی (مثلاً چگالی رنگ يا الگو در جاهای خاص)، بافت و ارتباط بين بافتی و موضوعی اشاره کرد.

دیدگاه خود را بیان کنید

Code Image