تخيل أنك تقف أمام المرآة، تتأمل ملامحك بدقة. هل تعلم أن جهازك الذكي قادر على فعل ذلك أيضا؟ بل وأكثر من ذلك، فمن خلال "الذكاء الاصطناعي"، باتت الأجهزة قادرة على التعرف على الوجوه بشكل دقيق، كالتمييز بين شخصين توأمين، أو حتى التعرف على وجهك في حشد ضخم.
تُعتبر تقنية التعرف على الوجوه، من أهم تطبيقات "هندسة الحاسوب التلية" (Computational Geometry). فمثلما يقوم "الأمير" في "أليس في بلاد العجائب" بتغيير حجمه باستخدام "الماء"، فإن "هندسة الحاسوب التلية" تعمل على تحويل صور الوجوه إلى بيانات رقمية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي فهمها وتصنيفها.
تبدأ رحلة التعرف على الوجوه بتقسيم الصورة إلى "بكسلات" (Pixels)، وهي نقاط صغيرة تشكل الصورة. ثم يتم "تحويل" هذه البيانات الرقمية إلى مصفوفات (Matrices) تُمثل ملامح الوجه، مثل الشكل، الطول، العرض، وزاوية العيون.
بعد ذلك، يُقارن النموذج الرقمي للوجه مع "قاعدة بيانات" ضخمة تحتوي على ملايين الوجوه. تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي "التعلم الآلي" (Machine Learning) لتحليل هذه البيانات وإيجاد التطابقات بين الوجه المراد التعرف عليه والوجوه الموجودة في قاعدة البيانات.
تُستخدم تقنية التعرف على الوجوه في مجموعة واسعة من المجالات، منها:
بالرغم من "قوة" هذه التقنية، إلا أنها تُثير بعض التحديات والمخاطر، منها:
تُعد تقنية التعرف على الوجوه قوة تكنولوجية هائلة، لكنها تُثير أسئلة أخلاقية وإنسانية هامة. من مهمة الخبراء والأخلاق المهنية التأكد من استخدام هذه التقنية بمسؤولية وإيجاد حلول للأخطار التي قد تُسبّبها.
هل تستطيع أن تتخيل تطبيقات جديدة لهذه التقنية؟ شاركونا أفكاركم وأسئلتكم في تعليقات المقال !
مثال للكود البرمجي:
# تعريف مصفوفة لبيانات وجه
face_matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
# طباعة المصفوفة
print("مصفوفة بيانات الوجه:")
print(face_matrix)
# التعرف على الوجه
# ...
# مع التعليق
# هذه مجرد مثال بسيط لشرح فكرة البيانات الرقمية في تقنية التعرف على الوجوه.
# في الواقع، تُستخدم خوارزميات معقدة و بيانات ضخمة لتحقيق هذا الهدف.
© 2020 All Rights Reserved. Information Network