AI Detective revela a história oculta da sua foto
PIEGON, a IA com olhos de águia © Ryan adi/Shutterstock
PIGEON é uma IA desenvolvida em Stanford e, embora seu nome possa fazer os falantes de francês sorrirem, suas capacidades de descriptografia de imagens são surpreendentes.
O desenvolvimento da inteligência artificial fez avanços significativos nos últimos anos, especialmente no domínio do reconhecimento facial. Numa conquista inovadora, um grupo de estudantes da Universidade de Stanford avançou ainda mais esta tecnologia através da criação do PIEGON, um sistema de IA que pode determinar com precisão o local exato onde uma fotografia foi tirada com base apenas na análise do seu contexto de fundo.
Precisão impressionante
PIGION (Predicting Images Geolocation) é um software inovador que utiliza imagens obtidas do Google Street View e determina automaticamente sua origem geográfica. A precisão deste sistema foi estabelecida em aproximadamente 92%, permitindo a identificação precisa da nação representada em cada fotografia. Além disso, o programa demonstra uma proficiência notável, pois identifica locais a uma distância de 25 quilómetros ou mais perto do local real em 40% das vezes.
Para avaliar as capacidades de desempenho do PIGEON, podemos compará-lo com as habilidades humanas. A tarefa envolve adivinhar a localização de uma imagem selecionada aleatoriamente no banco de dados Street View do Google Maps. Existe uma extensa comunidade online que participa ativamente nesta atividade e foi estabelecido um sistema de classificação para avaliar o desempenho individual em relação aos outros. Notavelmente, a PIGEON demonstra uma proficiência excepcional neste empreendimento, uma vez que ocupa uma posição entre os 0,01% dos participantes mais bem classificados. Além disso, durante vários encontros com o renomado jogador profissional Trevor Rainbolt, o PIGEON saiu vitorioso após competir em seis rodadas.
GeoGuessr, um jogo de nicho altamente popular © friesfly/Reddit
Operação e implicações éticas
Para atingir seu desempenho excepcional, o PIGEON utilizou uma rede neural conhecida como CLIP, criada pela OpenAI, que estabelece conexões entre conteúdo visual e informação textual. Inspirando-se no GeoGuessr, a equipe aperfeiçoou seu modelo por meio de um conjunto de dados que consiste em 100.000 localizações geográficas capturadas aleatoriamente. Ao emparelhar cada local com quatro imagens distintas, prepararam um conjunto de treino abrangente para o PIGEON, abrangendo 400.000 imagens no total.
Além disso, outro modelo pertinente conhecido como PIGEOTTO foi construído e ajustado utilizando aproximadamente quatro milhões de representações visuais colhidas principalmente de fontes como Wikipedia e Flickr. Através deste processo, o modelo ganhou proficiência na identificação de uma área com base em um instantâneo solitário. No entanto, os criadores do PIGEOTTO compreendem as repercussões morais entrelaçadas com a concepção de um sistema tão potente, particularmente no que diz respeito à privacidade individual. Consequentemente, os parâmetros do modelo permanecem inéditos e seu código-fonte só pode ser acessado para fins de verificação acadêmica.
O desenvolvimento do PIGEON representa uma conquista notável do ponto de vista puramente técnico, mas as suas implicações levantam preocupações éticas significativas caso seja aplicado fora dos limites da academia. As potenciais consequências incluem a vigilância injustificada de indivíduos, a comercialização inescrupulosa, a exposição de informações de localização sensíveis a agências militares e de inteligência e a utilização em regimes políticos opressivos. Estes resultados pintam um quadro sombrio que só podemos esperar que permaneça contido no domínio da especulação enquanto PIGEON permanecer seguro dentro do seu ambiente controlado.
Fonte: ZDNet
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