В декабре 2015 года были подведены итоги международного конкурса The MegaFace Benchmark, организованного Вашингтонским университетом, в котором состязались алгоритмы и системы по распознаванию лиц со всего мира. К большому удивлению всех участников победу одержала никому не известная ранее российская команда NtechLab с алгоритмом FindFace.
Нам удалось пообщаться с основателем NtechLab Артемом Кухаренко и узнать у него, как создавалась компания, как удалось разработать такой уникальный алгоритм, который смог победить в сложном конкурсе, и какие планы есть у команды на будущее.
Robogeek.ru: Расскажите, кто стоял у истоков создания компании NtechLab.
Артем Кухаренко: Еще с университета я интересовался вопросом распознавания лиц, эту же тему я исследовал в своей дипломной работе. Затем я решил сконцентрироваться на машинном обучением и нейронных сетях. Помню однажды в новогодние праздники, в свободное от работы время, я разработал программу для операционной системы Android, определяющую породу собаки по фотографии. Приложение Magic Dog, которое я сделал исключительно ради развлечения, легко работало на телефоне без привязки к каким-либо облачным сервисам. Я показал его будущим партнерам и акционерами, с которыми я познакомился через общих знакомых, и сказал, что с помощью нейросетей можно эффективно решать множество интересных задач. Мы вместе подумали и решили заняться лицевой биометрией. С тех пор они продолжают принимать активное участие в развитии компании.
Также ключевое место в истории создания NtechLab занимает команда технических специалистов, с которой мы разработали первую версию алгоритма распознавания лиц. Именно этот алгоритм занял первое место в международном конкурсе, The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом.
Robogeek.ru: Ваша компания в своих разработках использует алгоритмы искусственного интеллекта. Многие люди под ИИ понимают нечто абстрактное из мира научной фантастики. Расскажите, как Вы определяете ИИ и его место в современном мире?
Артем Кухаренко: Все люди вкладывают абсолютно разные понятия в термин «искусственный интеллект» и одного устоявшего определения нет. Лично я под термином ИИ в данный момент понимаю те задачи, которые сейчас могут быть эффективно решены человеком, но с которыми до недавнего времени не справлялись компьютеры и машины. Какие-то из этих задач, например, в области идентификации человека, уже эффективно решаются с помощью алгоритмов распознавания лиц, а какие-то еще только в процессе разработки. Термин «искусственный интеллект» будет эволюционировать вместе с самим ИИ и становиться все более обширным, вплоть до мира научной фантастики.
Robogeek.ru: Разработка FindFace - что это и для чего? И для кого, в первую очередь, она предназначена?
Артем Кухаренко: FindFace изначально задумывался как сервис для знакомств, в рамках которого мы хотели продемонстрировать свою технологию. Нашей задачей было показать, что алгоритм может эффективно и с высокой точностью искать людей по большим базам данных — менее, чем за секунду сервис проводит поиск по базе в 500 млн фотографий на обычном железе. Никто до нас не делал ничего подобного, поэтому мы стремились показать клиентам, что технология действительно рабочая. Как оказалось, у многих компаний был отрицательный опыт внедрения систем распознавания лиц, которые не могли решить практические задачи то из-за недостаточной точности, то из-за низкой скорости. Также нам было важно показать людям, на что способны современные технологии, чтобы их применение не было тайной и все имели представление о возможностях распознавания лиц.
Несмотря на то, что зарабатывать на FindFace мы не планировали, сервис быстро набрал популярность и менее чем за три месяца работы превысил миллион пользователей, а сейчас их число достигло 1.2 млн человек. Люди стали активно использовать его для поиска пропавших людей, родственников и давних друзей, с которыми утеряна связь, а в ряде случаев и для раскрытия правонарушений за счет поиска профилей преступников в соцсетях.
Robogeek.ru: Интересовались ли госслужбы различных стран этой разработкой?
Артем Кухаренко: Напрямую не интересовались, но мы работаем с партнерами, которые уже давно успешно сотрудничают со многими государственными компаниями и организациями как в России, так и за рубежом, и нас эта модель полностью устраивает.
Robogeek.ru: Какова точность определения лиц FindFace и за счет чего удалось достигнуть таких результатов?
Артем Кухаренко: На данный момент точность поиска сервиса составляет более 85% по базе в 500 млн фотографий. Таких результатов удалось достигнуть за счет двух основных составляющих: специально подобранной архитектуры нейронной сети и алгоритма ее улучшения, который, в том числе, показал наивысший результат по итогам теста Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США — одного из наиболее авторитетных бенчмарков, определяющих качество решений в области биометрии во всем мире; а во-вторых, за счет специального поискового индекса, который позволяет максимально эффективно находить людей по большим объемам данных.
Robogeek.ru: Были ли недовольные Вашей разработкой, в стиле «Вы создаете Большого Брата!»
Артем Кухаренко: У людей всегда появляется определенный страх перед чем-то новым и неизведанным даже в современном динамично развивающемся мире. Внедрение в нашу жизнь инновационных технологий не исключение. Например, когда появлялись социальные сети или мобильные телефоны люди сначала испытывали страх перед новыми разработками, но, как показала практика, когда технология становится привычной, удобной и влияет на улучшение качества жизни, все опасения тут же проходят.
Robogeek.ru: На The MegaFace Benchmark Вы показали великолепный результат - расскажите об этом опыте. Каково относительно молодой команде конкурировать с тем же Google?
Артем Кухаренко: Изначально разработкой мы занимались втроем. Именно тогда нам удалось придумать и реализовать алгоритм распознавания лиц, который победил в конкурсе The MegaFace Benchmark, организованном Вашингтонским университетом. Мы были очень рады тому, что смогли малыми ресурсами обойти более 100 команд со всего мира, в том числе, решения от Google и Пекинского университета.
Нужно было распознавать лица в базе из 1 миллиона человек. Ранее подобные конкурсы проводились по небольшим базам фотографий, а в MegaFace все было приближено к реальным условиям. Мы решили отправить свой алгоритм, чтобы понять, на каком этапе развития находимся, и совершенно неожиданно заняли первое место. С этого момента к нам появился очень большой интерес со стороны клиентов, инвесторов и СМИ со всего мира, и мы занялись разработкой b2b-продуктов.
Мы четко понимали, что на этой победе нельзя останавливаться, потому что конкуренция достаточно большая, и все работают над улучшением своих алгоритмов. Поэтому мы сейчас сосредотачиваем наши усилия, чтобы усовершенствовать технологию — с момента MegaFace наша точность увеличилась более чем в три раза. В этом году алгоритм FindFace продемонстрировал свою эффективность, став лидером рейтинга мирового бенчмарка Facial Recognition Vendor Test, организованного Национальным институтом стандартов и технологий Министерства торговли США. При этом, среди участников рейтинга преимущественно коммерческие компании, которые занимаются распознаванием лиц на протяжении долгого времени.
Robogeek.ru: Артем, спасибо большое за ответы и потраченное время. Желаем Вам дальнейших успехов и развития проекта на мировом уровне!
Комментарии
(0) Добавить комментарий