Цитаты из книг автора «Леонид Черняк»

Особо следует сказать о машинном зрении, как о прикладной области компьютерного зрения, это инженерная область, связанная с созданием систем контроля производственным оборудованием и роботами-манипуляторами.

Распознавание изображений предполагает оцифровку изображений и преобразование их теми или иными алгоритмами в изображения более удобные для получения полезной информации. Распознавание образов, скорее всего, распространяется на более широкий круг данных, чем изображений, в него входит и распознавание голоса, и данных метеопрогноза, и обнаружение скрытых закономерностей геолого-геофизических данных, а также данных иной природы.

Средства, составляющие CV, выполняют примерно такую последовательность действий: получение изображения (image acquisition), предварительная низкоуровневая обработка изображения (pre-processing), выделение линий, ребер (feature extraction), выделение интересующих областей (detection, segmentation), оценку изображения на соответствие (estimation of application-specific parameters) и, наконец, главное – распознавание изображения (image recognition). Полученный результат передается либо для дальнейшей обработки, например, в систему проверки доступа по лицу или же человеку-эксперту.

Компьютерное зрение – это междисциплинарная область исследований и разработок, служащих для содержательной интерпретации (по-английски understanding) цифровых фото и видео данных. Используемое в английском слово understanding в обычных условиях переводят как понимание, но в данном контексте точнее походит интерпретация, понимание слишком человечно. Компьютерное зрение включает в себя физические и программные методы работы с данными в сочетании с методами анализа и интерпретации изображений, основанными на нейронных сетях и машинном обучении, что позволяет отнести их к AI.

В начале третьего десятилетия XXI века, на седьмом десятке лет истории AI стало очевидно, что ни Общий AI (General AI), ни Сильный (Strong AI), а лишь только Слабый AI (Narrow AI) имеет шансы для развития, причем внутри Слабого AI наибольший перспективы у тех его направлений, которые усиливают возможности человека (Augmented AI, AuI). Из AuI-решений особое внимание привлекают к себе два: Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) и Работа с текстами на естественном языке (Natural Language Processing, NLP). Оба они служат для создания технологий, способствующих повышению способностей человека к восприятию информации, заключенной в больших объемах фото/видео и текстовых данных. Эти технологии поддерживают автоматизацию преобразования данных в информацию на уровне интерфейса между уровнями данных и информации на пирамиде DIKW (Данные, Информация, Знания, Здравый смысл).

Для разметки изображений сейчас есть и свободно распространяемые технологии (Sloth, Visual Object Tagging) и коммерческие (Diffgram Supervisely), и другие.

Для CV и NLP нужны размеченные данные, в связи с этим появилась новая технологи data labeling (нанесение этикеток на данные, аннотация). На данный момент никаких средств для автоматизации этого процесса нет и в обозримом будущем не будет, поэтому эту нудную работу (handmaid data labeling) будут вручную выполнять низкоквалифицированные работники.

Современный интеллектуальный анализ данных имеет в основе три составляющие – собственно данные, извлекаемая из данных информация и полученные из данных знания.

Иногда такие скрытые метаданные называют латентными или интеллектуальными (Latent metadata, Intellectual metadata).

Информация, содержащаяся в них, относится не к селективной по Шеннону, а к структурной по Маккею.