CSET: Китай лидирует в мире по исследованию компьютерного зрения для наблюдения

Новый отчет Центра безопасности и новых технологий (CSET) показал, что исследовательский сектор Китая производит ‘чрезмерную долю’ исследований в трех основных технологиях наблюдения, связанных с искусственным интеллектом, и что более общий вклад КПК в технологии компьютерного зрения растет с той же скоростью и, заметно, опережает западные показатели публикаций.

Ясное лидерство Китая в исследовательских инициативах в более спорных подотраслях компьютерного зрения, главным образом связанных с наблюдением. Источник: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

Три ключевых области, в которых Китай имеет значительное лидерство, – это идентификация человека (REID), подсчет толпы и обнаружение спуфинга (т.е. технологии, направленные на раскрытие попыток обойти технологии идентификации).

Кроме того, как показано на графике выше, исследовательское сообщество Китая публикует значительно более высокий процент работ по задачам компьютерного зрения, связанным с человеком, которые, по мнению авторов, представляют собой вспомогательные технологии для более широких решений по наблюдению, использующих машинное обучение. Эти задачи включают распознавание эмоций, распознавание лиц и распознавание действий.

Авторы комментируют:

‘Эти алгоритмы часто используются для безобидных, коммерческих целей, таких как标记рование людей в социальных сетях. Но прогресс в компьютерном зрении также может дать некоторым правительствам возможность использовать технологии наблюдения для репрессивных целей.’

В менее зловещем ключе авторы обнаружили, что работы, связанные с визуальным наблюдением, составляют менее 10% всех исследований компьютерного зрения, проведенных в период исследования, и что более широкий массив исследований довольно равномерно распределен по странам.

Однако доминирование Китая очевидно, утверждают исследователи*:

‘Исследователи с китайскими учреждениями были ответственны за более чем одну треть публикаций в области компьютерного зрения и визуального наблюдения.

‘Это делает Китай самой плодовитой страной в обеих областях. Доля Китая в глобальных исследованиях визуального наблюдения растет с той же скоростью, что и его доля в исследованиях компьютерного зрения.’

Новый отчет, озаглавленный Тенденции исследований ИИ для визуального наблюдения населения, представляет собой применение подходов обработки естественного языка (NLP) к набору опубликованных работ, охватывающих период с 2015 по 2019 год, и написан Эшвином Ачарья, Максом Лангенкампом и Джеймсом Данхэмом.

Английский языковой уклон

Авторы статьи отмечают, что их исследование затрагивает только научные статьи на английском языке, и что его расширение до неанглоязычных публикаций может выявить более глубокий ледяной массив академических усилий Китая в этих секторах. Кроме того, исследователи считают, что дополнение данных дополнительной информацией, такой как патентные данные, развертывание камер и соответствующие государственные политики, может увеличить этот статистический лидерство.

Естественно, статья признает, что анализ открытых и опубликованных работ не может учесть частные корпоративные или государственные исследования, а также классифицированные исследования, но это рабочий индекс сектора в отсутствие этих скрытых данных.

Архитектура и данные

Авторы получили основные данные, обучив модель извлечения информации на уровне документа SciREX на данных из Papers With Code, с фреймворком, определяющим актуальность работ путем выявления ссылок на задачи, связанные с компьютерным зрением, и особенно с проектами и инициативами, ориентированными на наблюдение.

Модель была затем применена к агрегированному корпусу научной литературы CSET, содержащему более 100 миллионов отдельных публикаций в шести академических наборах данных. Платформы публикаций включали Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, China National Knowledge Infrastructure, arXiv и Papers With Code.

Обученная на предварительных работах Arxiv, классификатор SciBERT был затем задействован для выявления работ по компьютерному зрению во всем корпусе.

Тот факт, что SciREX и SciBERT обучены на английских документах, не позволил исследователям расширить исследование за пределы английского языка. Об этом исследователи комментируют: ‘Это означает, что при национальных сравнениях оно занижает неанглийский исследовательский вывод, и в частности, вероятно, занижает долю Китая в мировых исследованиях.’

Результаты

В секторе визуального наблюдения исследование показывает, что распознавание лиц было наиболее часто встречающейся задачей, появляющейся в более чем тысяче работ за 2019 год. Однако авторы отмечают, что подсчет толпы и распознавание спуфинга являются ‘быстро растущими’ областями исследования.

Из статьи, наиболее часто встречающиеся задачи, выявленные за изучаемый период. Указанный источник ‘CSET объединенный корпус. Результаты, сгенерированные 22 июля 2021 года’

Авторы статьи считают, что даже казалось бы более ‘нейтральными’ и менее политически взрывоопасными исследованиями компьютерного зрения, связанными с наблюдением, также могут способствовать репрессивным системам контроля. Для ‘распознавания действий’ они отмечают, что это можно использовать для выявления ‘необычного поведения’ в многолюдных общественных местах; для распознавания спуфинга они комментируют ‘Хотя иногда используется в биометрических системах входа или для предотвращения мошенничества, это также может предотвратить, чтобы журналисты и активисты скрывали свою личность’; и в отношении распознавания эмоций статья комментирует, что ‘Помимо его неориентированных на безопасность и коммерческих целей, некоторые исследователи, фирмы и государственные агентства предлагают применять распознавание эмоций для выявления угроз безопасности в многолюдных общественных местах’.

В целом результаты исследования, кажется, показывают, что Китай более чем в среднем заинтересован в исследованиях компьютерного зрения по сравнению с глобальным средним.

Авторы заключают:

‘[Доля] как компьютерного зрения, так и визуального наблюдения из Китая увеличилась с течением времени. Соединенные Штаты, вместе с их союзниками и партнерами, опубликовали подобное количество исследований в этих областях, как и Китай опубликовал в одиночку. Однако доля других регионов в глобальных исследованиях наблюдения была стабильной или снизилась, в то время как доля Китая росла.’

*Текст, выделенный жирным шрифтом, принадлежит авторам статьи.

Опубликовано впервые 6 января 2022 года.