Kada vas kompjuter posmatra…

Pojam prepoznavanja lica uglavnom se dovodi u vezi sa fotografijama na društvenim mrežama, kada Facebook sam prepozna sve vaše prijatelje na slici. Ipak, ova tehnologija je nastala za daleko ozbiljnije namene, a ima i moralno, kao i politički, veoma upitne primene.

Kada je Ričard Džekson 1995. godine postavljen za Komesara za motorna vozila u Njujorku (DMV, Department of Motor Vehicles), pred sobom je imao gotovo nerešiv problem. Tadašnje vozačke dozvole su bile najobičnije parče kartona sa slikom i bilo ih je izuzetno lako falsifukovati. Toliko lako da su mnogi Njujorčani imali i po nekoliko vozačkih dozvola, a ogroman broj vozila u Njujorku se vodio na nekoliko lica – o zloupotrebama i kriminalu da i ne govorimo.

Rešenje je stiglo iz potpuno neočekivanog izvora – Kancelarija za napredne projekte Ministarstva odbrane SAD (DARPA) je upravo bila završila rad na sistemu prepoznavanja lica i računarske inteligencije i trebala im je aplikacija “u stvarnom svetu” kako bi ga testirali. Sistem se zvao FERET i obuhvatao je pionirski poduhvat koji je kombinovao računarsko učenje, prepoznavanje lica i veštačku inteligenciju.

Da li poznajete ovaj kompjuter?

Zahvaljujući FERET sistemu, DMV službe širom SAD-a su po prvi put bile u mogućnosti da naprave realne baze vozača i vozila i smanje mogućnost zloupotreba na minimum, pa je tako DMV postao prvi korisnik digitalnog prepoznavanja lica u svetu.

Zapravo, ova tehnologija je razvijana još od sredine šezdesetih godina. Kompanije Panoramic Research i SRI su bile prve koje su došle na ideju da računar može da prepoznaje osobe sa fotografija na osnovu određenih parametara. Prvi softveri za ovu namenu su se vodili praćenjem dvadeset tačaka na ljudskom licu, kao i rastojanjima između njih. Na taj način su imali gotovo 1.000 različitih parametara na licu, koji su se retko ponavljali među pojedincima.

Tokom sedamdesetih i osamdesetih godina, sa razvojem računara, njihovom sve manjom cenom i sve većom mogućnošću obrade podataka, nastao je čitav niz matematičkih algoritama koji su za cilj imali da predvide promene na ljudskom licu i na taj način “nauče” kompjutere da što tačnije prepoznaju ljude.

Devedesetih su istraživači razvili i “Eigenface” metod prepoznavanja, koji koristi fenomen da nijedan izraz lica nije isti između dve osobe – svako na potpuno jedinstven način izražava osećanja, pa na ovaj način kompjuter može još tačnije da utvrdi o kojoj se osobi radi.

Tehnologija dostupna gotovo svima

Nakon 2000. godine ovaj sistem je upotpunjen HAAR sistemom, koji može da “zalepi” fotografije na 3D objekt, kao i AdaBoost algoritmom za računarsko učenje.

Dragan Dejanović, programer i IT stručnjak, kaže da je danas ovakva tehnologija dostupna gotovo svima.

“Bilo koja, pa i najjeftinija, kamera za nadzor ima ugrađen neki softver za prepoznavanje ljudi ili objekata. Za pedesetak eura možete dobiti kameru koja se povezuje na WiFi, prepoznaje ljude – čak i životinje, a slike i video zapise vam može poslati na email. Postoje i slične kamere za automobile koje same prepoznaju druga vozila, pa čak i mogućnost sudara”, objašnjava Dejanović.

Zahvaljujući sve većoj prisutnosti kamera svuda oko nas, tehnologija prepoznavanja lica je napredovala, pa sada može da prepozna i pokrete, način na koji neka osoba hoda… Takođe, kamere imaju senzore visoke rezolucije, pa mogu da prepoznaju ljude i na većoj udaljenosti (neki modeli čak i preko sto metara).

Facebook efikasniji od FBI-ja

Takozvani HID sistemi (Human Identification at a Distance) koriste i infra-crvene senzore, kojima prepoznaju osobe samo na osnovu kretanja, pa čak i takvih detalja kao što je dužina koraka, kako osoba pomera ruke… Najnapredniji ovakvi sistemi imaju i toplotne FLiR kamere, koje ne vide boje, već toplotu ljudskog tela, te bez greške razlikuju osobe od okolnih predmeta.

Zanimljivo (ali i ne sasvim iznenađujuće) je da najveću javnu bazu lica ljudi (van državnih službi, naravno) ima – Facebook. Ova društvena mreža je razvila sopstveni softver nazvan DeepFace, koji koristi veštačku inteligenciju sa 120 miliona različitih podataka.

Treniran je na preko četiri miliona fotografija korisnika Facebooka i ima tačnost prepoznavanja od čak 97 odsto. Koliko je to najbolje govori podatak da sličan softver koji koristi američki Federalni istražni biro (FBI) ima tačnost od “samo” 85 odsto.

I drugi globalni IT gigant, kompanija Apple, ima sopstveni sistem za prepoznavanje lica. Face ID se nalazi u svim novijim iPhone smartfonima i nekim iPad tabletima. Ovaj sistem se oslanja na infra-crveni modul, koji obasjava lice korisnika sa 30.000 nevidljivih tačaka, a kamera i softver na osnovu njih prepoznaju o kome se radi.

Ovaj sistem može da uči, tako da pamti kakve naočare, šešire ili nakit korisnik nosi, ali ne funkcioniše ako korisnik zatvori oči. Podaci o licu korisnika se čuvaju u posebnom delu memorije na uređaju nazvanom “‘Secure Enclave”.

Tehnologija za kontrolu i nadzor

Marko Tomić, programer i web administrator, navodi da su naše fotografije i podaci veliki biznis.

“Više od 200 miliona fotografija se ‘okači’ na Facebook svakog dana. Kada tu dodate i Instagram, koji je, takođe, deo Facebooka, dolazimo do više milijardi fotografija godišnje. Čemu one služe? Pa, da se ‘nahrani’ veštačka inteligencija, koja kasnije može sama, bez pomoći programera, da prepozna ljude, pa čak i mesta i lokacije. Okačite neku sliku na vaš FB – gotovo odmah vam se nudi da označite svoje prijatelje (to je onaj kvadratić iznad lica) – to znači da je Facebook već prepoznao da ta osoba postoji na ovoj mreži te da u svojoj bazi već ima sličnih slika”, objašnjava Tomić.

Većina svetskih gradova (kao i sve veći broj gradova u regionu) je preplavljena ogromnim brojem raznih kamera. One se nalaze na državnim zgradama, semaforima, lokalima, a sve više i na privatnim kućama, stanovima i garažama.

Američka administracija ima bazu fotografija 117 miliona odraslih, a ona se konstantno dopunjava novim. Od 2018. godine Uprava carina SAD-a na aerodromima i graničnim prelazima koristi biometrijske skenere lica, koji fotografije upoređuju sa ovom bazom podataka.

U Evropi najveću ovakvu bazu ima Holandija, sa preko 2,2 miliona fotografija svojih građana. U Amsterdamu je od 2016. godine postavljeno na stotine kamera sa tehnologijom prepoznavanja lica.

Kineske kamere za nadzor Ujgura

Ipak, svetski lider kada je upotreba ove tehnologije je (očekivano) – Kina. Od 2006. godine u ovoj zemlji traje projekat masovnog praćenja putem kamera na javnim mestima. Iako se tačan broj ne zna, smatra se da je u pitanju minimum 20 miliona kamera, od kojih je dobar deo “pametnih”, sa autonomnim mogućnostima i veštačkom inteligencijom.

Od 2018. godine u Pekingu i nekim drugim gradovima, policija koristi “pametne naočare”, koje vide istu sliku kao i čovek, same prave fotografije i upoređuju ih sa bazama podataka. Prošle godine su se pojavili izveštaji koje je potvrdila i organizacija Humans Right Watch (HRW) o postojanju softvera i aplikacije IJOP, koja se koristi za praćenje kretanja manjina, naročito Ujgura.

Samo pre nekoliko dana je stigla vest da je kineski tehnološki gigant Huawei, u saradnji sa još četiri kompanije, razvio novi sistem i softver koji može tačno da prepozna pripadnike manjina i pošalje podatke vlastima. Zanimljivo je i da je sam Huawei potvrdio da ovakav softver postoji, ali je naveo da je reč “samo o testu te da se ova aplikacija ne koristi”.