Tehisintellekti tehnoloogiaid on juba pikka aega kasutatud näotuvastussüsteemides ja inimeste otsimisel CCTV-kaamerate abil. Kuid need pole kaugeltki ainsad parameetrid, mida saab otsida. Näiteks koolitas rühm India teadlasi tehisintellekti, et otsida sobivaid inimesi nende pikkuse, soo ja kantavate riiete põhjal.
See tehnoloogia võib kellelegi tunduda väga kummaline, sest inimeste "ära tundmise" nende näo järgi saate täpsemaid andmeid. Kuid see pole nii. Teadlased ise annavad näite. Kujutage ette, et teate ainult teatud otsinguparameetreid ja ligikaudset asukohta. Ja selle asemel, et vaadata kogu materjali kõigist kaameratest, saate luua näiteks "punastes särkides naistel, kelle kõrgus on 153 sentimeetrit", päringu. See kitsendab otsingut ja vähendab märkimisväärselt konkreetse isiku tuvastamiseks kuluvat aega.
Süsteem põhineb konvolutsioonilisel närvivõrgul (CNN). See on sügaval masinõppe tehnoloogial põhinevate närvivõrkude alatüüp. CNN kasutab oma töös aju visuaalse koore funktsioneerimise mõningaid jooni. Kui proovite seda lihtsate sõnadega selgitada, on segment, mis reageerib lihtsatele signaalidele (näiteks punase olemasolu), ja on ka keerulisemaid - lihtsate funktsioonide koondamine (näiteks igat tüüpi särgid). Paljud väikesed segmendid võivad olla osa mitmest suurest (särgid, T-särgid, püksid jne võivad olla punased). Segmentidevaheliste ühenduste ehitamisel võib närvivõrk teha järelduse teatud objektide olemasolu ja nende omaduste kohta.
Mis puutub algoritmi endasse, siis praegu on selle töö täpsus umbes 60% (keskmiselt arvab närvivõrk õigesti, et 28 inimest 41-st). See ei pruugi tunduda piisav, kuid see on alles algoritmi esimene versioon, mida täiustatakse. Nagu arendajad ise väitsid, Vladimir Kuznetsov
