CSET: Çin, Bilgisayar Görüntüsü İzleme Araştırmasında Dünya Lideri

Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi'nin (CSET) yeni bir raporu, Çin'in araştırma sektörünün yapay zeka ile ilgili üç temel gözetleme teknolojisine yönelik 'orantısız bir paya' sahip araştırma ürettiğini ve ÇKP'nin bilgisayarlı görüş teknolojilerine daha genel katkısının arttığını ortaya çıkardı aynı oranda ve özellikle batıdaki yayın oranlarını geride bırakıyor.

Çin'in büyük bir liderliğe sahip olduğu üç kilit alan, kişilerin yeniden tanımlanması (REID), kalabalık sayımı ve sahtekarlık tespitidir (yani, kimlik teknolojilerini bozmaya yönelik girişimleri ifşa etmeyi amaçlayan teknolojiler).

Ek olarak, yukarıdaki grafikte de belirtildiği gibi, Çin'in araştırma topluluğu, insanla yüzleşen bilgisayarlı görme görevleri üzerine oldukça yüksek oranda makale yayınlıyor; makale, bunların makine öğrenimini kullanan daha geniş gözetim çözümleri için destekleyici teknolojileri temsil ettiğini öne sürüyor. Bu görevler duygu tanıma, yüz tanıma ve eylem tanımayı içerir.

Yazarlar yorum:

Bu algoritmalar genellikle sosyal medya fotoğraflarında kişileri etiketlemek gibi zararsız, ticari kullanımlar için uygulanıyor. Ancak bilgisayar görüşündeki ilerleme, bazı hükümetlerin gözetleme teknolojisini baskıcı amaçlar için kullanmasını da sağlayabilir.'

Daha az uğursuz bir not olarak, yazarlar, görsel gözetleme ile ilgili makalelerin, çalışma döneminde gerçekleştirilen tüm bilgisayarla görme araştırmalarının %10'undan azını oluşturduğunu ve daha geniş araştırma diliminin ülkeler arasında oldukça eşit bir şekilde dağıldığını bulmuşlardır.

Ancak araştırmacılara göre Çin'in hakimiyeti açık:

"Çin kurumsal bağlantılarına sahip araştırmacılar, hem bilgisayar görüşü hem de görsel gözetim araştırmalarındaki yayınların üçte birinden fazlasından sorumluydu.

Bu, Çin'i her iki alanda da açık ara en üretken ülke yapıyor. Çinli araştırmacıların küresel görsel gözetim araştırmalarındaki payı, bilgisayarla görme araştırmalarındaki paylarına benzer bir oranda artıyor.'

Yeni raporbaşlıklı Popülasyonların Görsel Gözetimine Yönelik Yapay Zeka Araştırmasındaki Eğilimler2015-2019 yıllarını kapsayan yayınlanmış makalelerden oluşan bir veri kümesine Doğal Dil İşleme (NLP) yaklaşımlarının uygulanmasını temsil eder ve Ashwin Acharya, Max Langenkamp ve James Dunham tarafından yazılmıştır.

İngilizce Dil Önyargısı

Makalenin yazarları, çalışmalarının yalnızca İngilizce dilindeki bilimsel makalelere değindiğini ve bunu İngilizce olmayan yayınları kapsayacak şekilde genişletmenin, bu sektörlerde Çin'den gelen daha derin bir akademik çabayı ortaya çıkarabileceğini gözlemliyor. Ayrıca araştırmacılar, verileri patent verileri, kamera kurulumu ve ilgili hükümet politikaları gibi yardımcı bilgilerle artırmanın bu istatistiksel liderliği artırabileceğine inanıyor.

Doğal olarak, makale, halka açık ve açıkça yayınlanan makaleleri analiz etmenin özel şirket veya devlet araştırmasını ve gizli araştırmayı açıklayamayacağını, ancak bu gizli veri noktalarının yokluğunda sektör faaliyetinin uygulanabilir bir indeksi olduğunu kabul ediyor.

Mimari ve Veri

Yazarlar, temel verileri eğiterek elde ettiler. SciREX Papers With Code'dan elde edilen veriler üzerinde belge düzeyinde bilgi çıkarma modeli; çerçeve, bilgisayar görüşüyle ​​ilgili görevlere ve özellikle gözetim merkezli projelere ve girişimlere yapılan referansları tanımlayarak makalelerin alaka düzeyini türetir.

Model daha sonra altı akademik veri setinde 100 milyondan fazla bireysel yayın içeren toplu bir CSET akademik literatürüne uygulandı. İlgili yayın platformları Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, China National Knowledge Infrastructure, arXiv ve Papers With Code idi.

Arxiv ön baskıları konusunda eğitilmiş, bir SciBERT sınıflandırıcı daha sonra korpus genelinde bilgisayarla görme belgelerini belirlemekle görevlendirildi.

SciREX ve SciBERT'in İngilizce belgeler üzerine eğitim almış olması, araştırmacıların çalışmanın kapsamını İngilizce'nin ötesine genişletmesini engelledi. Araştırmacılar bunun hakkında şu yorumu yapıyor: "Bu, ulusal karşılaştırmalarda İngilizce dışındaki araştırma çıktılarını hafife aldığı ve özellikle Çin'in dünya araştırmalarındaki payını muhtemelen olduğundan düşük gösterdiği anlamına gelir."

Bulgular

Çalışma, görsel gözetim sektörü içinde, yüz tanımanın en sık tekrarlanan görev olduğunu ve 2019 yılı için binden fazla makalede yer aldığını ortaya koyuyor. Ancak yazarlar, kalabalık sayma ve yüz sahtekarlığı tanımanın "hızla büyüyen" alanlar olduğunu belirtiyor. peşinde.

Makalenin yazarları, gözetimle ilgili görünüşte daha 'tarafsız' ve politik olarak daha az kışkırtıcı bilgisayar görüntüsü arayışlarının bile baskıcı kontrol sistemlerine katkıda bulunabileceğini düşünüyor. 'Eylem tanıma' için, bunun kalabalık kamusal alanlarda 'anormal davranışları' tanımlamak için kullanılabileceğini gözlemliyorlar; yüz sahtekarlığı için yorum yapıyorlar 'Biyometrik giriş sistemlerinde veya dolandırıcılığı önlemek için bazen kullanılsa da, gazetecilerin ve aktivistlerin kimliklerini gizlemelerini de engelleyebilir'; ve duygu tanıma ile ilgili olarak, makale şu yorumu yapıyor: "Güvenliğe yönelik olmayan ve ticari amaçlarına ek olarak, bazı araştırmacılar, firmalar ve devlet kurumları, kalabalık kamusal alanlardaki güvenlik tehditlerini belirlemek için duygu tanımayı uygulamayı önermektedir.".

Genel olarak bulgular, Çin'in küresel ortalamayla karşılaştırıldığında bilgisayarla görü araştırmalarına ortalamanın üzerinde ilgi duyduğunu gösteriyor gibi görünüyor.

Yazarlar şu sonuca varıyor:

"Çin'den hem bilgisayar görüşü hem de görsel gözetimin payı zamanla arttı. Amerika Birleşik Devletleri, müttefikleri ve ortaklarıyla birlikte, bu alanlarda Çin'in tek başına yayınladığına benzer miktarda araştırma yayınladı. Ancak, bu diğer bölgelerin küresel gözetim araştırmalarındaki payı istikrarlıydı veya Çin'inki büyürken azaldı.'

 

* Makale yazarlarının cesur vurgusu.

İlk olarak 6 Ocak 2022'de yayınlandı.