Нідерландця було оштрафовано на 380 євро після того, як камера зі штучним інтелектом зловила його “за телефонною розмовою під час водіння”. Лише він стверджує, що насправді у той момент почухав скроню і система припустилася помилки.
Про це пише Nippur, яке опублікувало відповідний кадр.
У листопаді минулого року Тім Гансен отримав штраф за те, що місяцем раніше він нібито розмовляв мобільним телефоном за кермом. Він був шокований, головним чином тому, що не пам'ятав, щоб того дня користувався телефоном за кермом, тому вирішив перевірити фотографію, що компрометує, в Центральному колекторському агентстві.
На перший погляд здається, що Тім справді розмовляє телефоном, але за ближчого розгляду з'ясовується, що насправді він нічого не тримає в руці. Він просто чухав скроню, і камера прийняла положення його руки, як таку, що тримає смартфон. Що ще більше спантеличує, так це те, що людина, яка перевірила світлину та підтвердила штраф, також не помітила “хибного спрацьовування”.
Гансен, який працює у сфері інформаційних технологій, створюючи алгоритми для редагування та аналізу зображень, використав свій особистий досвід, щоб пояснити, як працює система поліцейських камер Monocam і чому вона може припускатися помилок. Хоча він не міг сам протестувати Monocam, він пояснив, як влаштована система і чому вона може давати хибні спрацьовування.
“Якщо модель має передбачити, чи буде щось “так” чи “ні”, звичайно, може статися так, що модель виявиться помилковою”, – поділився Тім. “У моєму випадку модель вказала, що я тримаю телефон, але це не так. Тоді ми говоримо про хибне спрацювання. Ідеальна модель передбачає лише справжні позитивні та справжні негативні наслідки, але 100% правильний прогноз зустрічається рідко”.
ІТ-фахівець пояснив, що такі системи, як Monocam, необхідно навчати на великому наборі зображень, розділених на дві чи три групи: навчальний набір, перевірочний набір та тестовий набір. Перший набір використовується для навчання алгоритму тому, які об'єкти перебувають на яких зображеннях і які властивості (кольори, лінії тощо) їм належать, другий для оптимізації низки гіперпараметрів алгоритму, третій для тестування наскільки добре насправді працює система.
“Алгоритм, який ми використовували, а також алгоритм поліції, може підозрювати наявність телефона, оскільки набір навчальних даних містить багато прикладів людей, які телефонують із телефоном у руці поряд з вухом”, – сказав Тім. “Цілком можливо, що набір навчальних даних містить мало або взагалі не містить фотографій людей, які сидять з порожньою рукою на вусі. У цьому випадку для алгоритму стає менш важливим, чи справді телефон є в руці, але достатньо, щоб рука була близько до вуха. Щоб покращити ситуацію, слід додати більше фотографій там, де рука порожня”.
Гансен стверджує, що через безліч змінних, які можуть вплинути на рішення алгоритму, необхідний людський фільтр, щоб мінімізувати кількість помилкових спрацьовувань.
Водій оскаржив штраф і очікує позитивного результату, але тепер йому доведеться чекати до 26 тижнів офіційного вердикту. Його випадок став вірусним у Нідерландах та сусідніх країнах, таких як Бельгія, де деякі установи просять встановити камери, здатні виявляти використання мобільних телефонів під час водіння, але історія Тіма доводить, що вони далеко не на 100% надійні.
Нагадаємо, жінці присудили 1,6 млн доларів компенсації через скасування співбесіди. Відомо, у чому причина.
Читайте також:
