لندن: تزداد قدرة الكومبيوترات للتعرف على الوجوه وتمييز الاشكال والربط بين الصور تمهيداً لعصر جديد من البحث البصري يمكن ان يحدث انقلاباً في الطريقة التي نتفاعل بها مع العالم من حولنا. 

ومن المتوقع ان تُغني هذه التطورات عن النظام العالمي لتحديد المواقع بوضع اسهم على مجال الرؤية الذي تغطيه كاميرا الهاتف الذكي تدل المستخدم الى وجهته. ولكن هذا تطبيق واحد من تطبيقات عديدة لتضافر ما يُسمى الواقع المختلط أو الواقع المعزز مع رؤية الكومبيوتر، التي هي الآن فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يرتبط بتعليم الكومبيوترات كيف تميز بين الأشياء في العالم الحقيقي وتتعرف عليها.

وتشكل هذه التكنولوجيا أساس السيارات ذاتية القيادة والتعرف الوجهي والتشخصيات الطبية وحتى الشوارب والآذان الأرنبية التي نستطيع اضافتها الى وجوهنا على سناب تشات.

تحديد مكان المستخدم

وطورت شركة بليبار التكنولوجية البريطانية نظام "تموضع بصري مديني" تقول ان له ضعف دقة النظام العالمي لتحديد المواقع. وتستطيع هذه التكنولوجيا ان تحدد بدقة اين يكون المستخدم وتعرض معلومات توجيهية على شاشة الهاتف. وبذلك يستطيع المستخدم ان يرى الاتجاه الذي يجب ان يمشي فيه باتباع الأسهم التي تظهر على صورة الشارع الحقيقي.

وأوضح داني لوبيز مدير التشغيل في شركة بليبار ان هذا المستوى من التفاصيل لا يتوفر الآن إلا في وسط لندن وسان فرانسيسكو ومنطقة ماونتين فيو في ولاية كاليفورنيا.

واضاف لوبيز ان الملاحة الأرضية باستخدام الواقع المعزز على خرائط ابل ستعرض طرقاً للمشي عبر 300 مدينة وتتيح استخدام تكنولوجيا النظام العالمي لتحديد المواقع. كما ستظهر على الخرائط اسماء الشوارع ومعلومات عن النقاط ذات الاهتمام.

تنظيم الصور الفوتوغرافية

ولا شك في ان تعليم الكومبيوتر ان يفهم العالم بصرياً انجاز كبير. وقال ايان هوغ المحلل في شركة آي اتش أس ماركيت للابحاث "ان الكومبيوترات تاريخياً تفهم البيانات النصية وتنظمها ولكننا رأينا في السنوات الأخيرة كومبيوترات تنظم الصور الفوتوغرافية على اساس فهم التركيب سواء أكانت في الغالب شواطئ وغابات وبشراً ، الخ ، وهي تنتقل الآن الى التحليل في الوقت الحقيقي مثل تطبيق مايكروسوفت ترانسليت الذي يتعرف على اشارة ويترجمها فوراً".

والمعروف ان الكومبيوتر "لا يرى" صوراً رقمية بل ارقاماً ولذلك يجب تدريبه لتفسير هذه الأنماط. ويتضمن هذا التحليل آلافاً مؤلفة من الصور الى بيكسلات ثم استخدام الغوريثمات لتعليمه الفارق بين انسان أو بيت أو سيارة ، بحسب لوبيز.

وقال لوبيز ان شركة بليبار احتاجت الى ثلاثة اشهر لتدريب كومبيوتراتها على تمييز كل سيارة وموديلها في الولايات المتحدة بدقة تصل في المتوسط الى 97.5 في المئة. وما كانت لتستطيع ان تفعل ذلك لولا قوة الحوسبة السحابية.

وتستطيع الكومبيوترات الآن ان تفرز اشياء مختلفة تظهر في صورة واحدة. ويتيح هذا التقاط صور ثم الطلب من الكومبيوتر ان يتعرف على تصاميم المصباح أو الكرسي أو المنضدة في الصورة وايجاد ما يطابقها أو شبيه لها.

 

اعدّت "إيلاف" هذا التقرير بتصرف عن "بي بي سي". الأصل منشور على الرابط التالي:

http://www.bbc.co.uk/news/business-42097613