Abonelik gerektirmeyen bir görüntülü kapı ziline yatırım yaptım ve akıllı evim için karşılığını veriyor
Tüm fotoğraflarınızı çekmeyi vaat eden kameralar yararlı bir araç olabilir veya anılarımızı henüz fark etmediğimiz şekillerde değiştirebilirler.
Bu kalıcı bir penceredir.
İletişim penceresinin başlangıcı. Escape pencereyi iptal edecek ve kapatacaktır.
İletişim penceresinin sonu.
Bu kalıcı bir penceredir. Bu modal, Escape tuşuna basılarak veya kapat düğmesi etkinleştirilerek kapatılabilir.
Bu kalıcı bir penceredir. Bu modal, Escape tuşuna basılarak veya kapat düğmesi etkinleştirilerek kapatılabilir.
Dijital kameralar ve akıllı telefonlar ortaya çıktığından beri, kolayca yönetebileceğimizden daha fazla fotoğraf çekiyoruz, ancak çoğu zaman hatırlamak istediğimiz anların fotoğraflarına sahip değiliz, çünkü ya onlardan zevk alıyoruz - ya da bazı insanlar fotoğrafların içinde olmak yerine fotoğraf çekme eğiliminde oldukları için. Lifecams'in ilgilenmeyi vaat ettiği şey budur.
Sizin için fotoğraf çeken bir fotoğraf makinesine sahip olmanın amacı, çekmek istediğiniz fotoğraf hakkında çok düşündüğünüz, dikkatlice oluşturulmuş görüntülerin yerini almak değildir. Daha çok hayatınızın anlarını yakalamak ve kamerayı çıkarmayı düşünmeden onların tadını çıkarmanız için sizi özgür bırakmakla ilgilidir. Gelecekte hatırlamanıza yardımcı olması için hayatınızı ayrıntılı olarak belgelemek istiyorsanız (belki de hafızanız bir zamanlar olduğu kadar iyi olmadığında) veya her zaman fotoğrafları çeken kişiyseniz ve asla fotoğrafını çeken kişi sizseniz, fikir çekici görünebilir.
Her zaman açık bir cihazın uyarı vermeden uzaklaşmasının yanı sıra, ziyaretçileri uyarıp uyarmadığınıza ve onlara samimi kamerada olmama seçeneği verip vermediğinize ilişkin görgü kuralları soruları da vardır. Bunlar, sıradan güneş gözlüğü kılığına girmiş akıllı gözlüklerle ilgili sorunlara çok benziyor ve bu da birçok insanı rahatsız ediyor - ve son haftalarda hepimizin üzerinde durduğu 'peynir ve şarap' partilerinin birçok fotoğrafı ve videosu, birisi ilginç bir şey yaparken fotoğrafların otomatik olarak çekilmesinin her zaman iyi bir şey olmadığının nedenlerinin altını çiziyor.
BKZ: Siber güvenlik eğitiminizin iyileştirilmesi gerekiyor çünkü bilgisayar korsanlığı saldırıları daha da kötüye gidiyor
Peki ya çekmediğiniz için sahip olduğunuzu bilmediğiniz bir fotoğrafı geri almaya ne dersiniz? Tüm arkadaşlarınız (ve dünyanın dört bir yanındaki veri düzenleyicileri) sadece yüz tanıma konusunda değil, aynı zamanda son 10 yılda bir yaz öğleden sonra mutfak masanızda oturan Beril Teyze'nin bir fotoğrafını çekebilmek için yapmanız gereken diğer veri madenciliği konusunda da rahat olacak mı?
Kameranın akıllı hava durumu istasyonunuzdan gelen bir beslemeyle dışarıdaki hava durumu hakkında bilgi sahibi olmasını, evinizin Wi-Fi'sine hangi telefonların bağlı olduğunu koklayabilmesini veya mutfaktaki havayı örnekleyebilmesini ister misiniz (çünkü koku en çok çağrıştıran duyulardan biridir, kurabiye pişirdiğinizi o yıldan daha kolay hatırlayabilirsiniz)? Adını hatırlamadığınız birinin izini sürmeye ne dersiniz?
Bir fotoğrafı ilginç yapan şeyin ne olduğu sorusu da biraz karmaşıktır, çünkü kullanışlı olması için, bu yaşam kameralarının, geri dönen, göz kırpan veya sadece orada oturan yüzlerce aptal fotoğraftan değerli görüntüleri seçecek kadar iyi bir yazılıma ihtiyacı vardır. Doğru arama terimlerine sahip olmadığınız veya yapay zekanın fotoğrafını çekmeye değer bir şey algılamadığı için unutulmaz bir günün fotoğrafını bulup bulamadığınızdan asla emin olamadığınızı düşünün.
'İlginç' için kullanılan teknik terim belirgindir ve belirginlik algoritmaları, daha yeni bakmaya başladığımız önyargılara sahiptir. Bir resme baktığınızda, resmin tamamına bir kerede bakmazsınız: gözünüz beyninizin en ilginç gördüğü şeye gider. Google bunu, bir makine öğrenimi modelinin tahmin ettiği görüntünün en ilginç kısmı ilk önce indirildiği yeni görüntü formatının temeli olarak kullanıyor: etrafındaki yapraklar yerine çiçek, birinin başının arkasındaki duvar yerine gözler ve ağız.
Google'ın makine öğrenimi modelleri, resimlerde neye baktığımızı öğrenir, ancak bu bakış önyargılı olabilir.
Görüntünün hangi bölümünün önce indirileceğine veya bir görüntünün görsel etkiyi kaybetmeden otomatik olarak nasıl kırpılacağına veya ilk etapta hangi fotoğrafların çekileceğine karar veren belirginlik modelleri, insanların ilk olarak neye baktığına yanıt vermenin yanı sıra bakışlarınızı da yönlendiriyor. Birçoğumuzun son 18 aydaki bitmek bilmeyen görüntülü toplantılardan fark ettiği gibi, önce başkalarının yüzlerine bakma eğilimindeyiz, ancak birinin bir şeye baktığı bir fotoğrafını görürseniz, neye baktığına bakarsınız.
Ve sadece insanların ne söylediğine ve ne yaptığına bakarak eğitilen birçok makine öğrenimi modeli gibi, belirginlik modelleri de bu insanların tüm önyargılarını kodlar ve otomatik olarak geniş ölçekte uygulanır. Twitter, araştırmacıları belirginlik odaklı görüntü kırpma algoritmasında bir önyargı olup olmadığını görmeye davet ettiğinde, o kadar çok sorun buldu ki, algoritmayı yeniden tasarlamaya çalışmak yerine, otomatik kırpmadan kurtuluyor. Böcek ödülünü kazanan araştırma, algoritmanın genç, zayıf, güzel, beyaz, kadın yüzlerinin en önemli olduğunu düşündüğünü gösteriyor. Birinin cildini daha açık ve pürüzsüz hale getirin, yüzlerinin daha ince, daha genç, daha basmakalıp kadınsı ve genellikle daha geleneksel olarak çekici görünmesini sağlayın ve algoritma onları vurgulamak için fotoğrafı kırpacaktır. Beyaz saçlı insanları ve tekerlekli sandalyedeki insanları kesme eğilimindedir.
Bu, hayatımızda önemli olan şeylerin fotoğraflarını çekmek için akıllı kameralar kullanıyorsak, büyükanne ve büyükbabaları, tekerlekli sandalyedeki arkadaşları veya yanlışlıkla ona bakmayı ve değer vermeyi öğrettiğimiz kime ve neye uymayan herhangi bir şeyi görmezden gelmek için eğitilmediğinden emin olmamız gerekir çünkü bu fotoğraflara bakana kadar fark etmeyebiliriz. aylar veya yıllar - veya on yıllar - sonra.