CSET: Китай лідирує у світі в галузі комп’ютерного бачення для спостереження

Нова доповідь Центру безпеки та нових технологій (CSET) показала, що дослідницький сектор Китаю видає ‘незрівнянну частку’ досліджень з трьох основних напрямків штучного інтелекту, пов’язаних зі спостереженням, і що загальна участь Китаю в технологіях комп’ютерного бачення зростає з тією ж швидкістю, і відзначно обганяє західні темпи публікацій.

Чітке лідерство Китаю в дослідницьких ініціативах у більш спірних підгалузях комп’ютерного бачення, головним чином пов’язаних зі спостереженням. Джерело: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

Три ключові напрямки, в яких Китай має величезне лідерство, – це повторна ідентифікація особи (REID), підрахунок натовпу та виявлення спуфінгу (тобто технології, спрямовані на викриття спроб обійти технології ідентифікації).

Крім того, як показано на графіку вище, дослідницька спільнота Китаю публікує помітно більший відсоток робіт з задач комп’ютерного бачення, пов’язаних з людиною, які, на думку авторів, представляють допоміжні технології для ширших рішень зі спостереженням, що використовують машинне навчання. Ці завдання включають розпізнавання емоцій, розпізнавання обличчя та розпізнавання дії.

Автори коментують:

‘Ці алгоритми часто застосовуються для доброзичайних, комерційних цілей, таких як маркування осіб на фотографіях у соціальних мережах. Але прогрес у галузі комп’ютерного бачення також може наділити деякі уряди можливістю використовувати технології спостереження для репресивних цілей.’

На менш зловісній ноті, автори виявили, що роботи, пов’язані з візуальним спостереженням, становлять менше 10% усіх досліджень у галузі комп’ютерного бачення, проведених під час дослідження, і що загальні дослідження досить рівномірно розподілені між країнами.

Однак лідерство Китаю очевидне, стверджують дослідники*:

‘Дослідники з китайськими інституційними афіліяціями були відповідальними за понад одну третину публікацій у галузі комп’ютерного бачення та візуального спостереження.

‘Це робить Китай найбільш плідною країною в обох областях. Частка Китаю у глобальному візуальному спостереженні зростає з подібною швидкістю, як і його частка у дослідженнях комп’ютерного бачення.’

Нова доповідь, озаглавлена Тенденції досліджень штучного інтелекту для візуального спостереження населення, представляє застосування підходів обробки природної мови (NLP) до набору опублікованих робіт, що охоплюють роки 2015-2019, і написана Ешвіном Ачар’я, Максом Лангенкампом і Джеймсом Данхемом.

Англійська мовна упередженість

Автори доповіді зауважують, що їхнє дослідження торкається лише англійських наукових робіт, і що його розширення на неангломовні публікації може показати глибший айсберг академічних зусиль Китаю в цих секторах. Крім того, дослідники вважають, що доповнення даних додатковою інформацією, такою як патентні дані, розгортання камер і відповідні урядові політики, можуть збільшити цей статистичний лідерство.

Натурально, доповідь визнає, що аналіз відкритих і публічно доступних робіт не може враховувати приватні корпоративні чи державні дослідження, а також класифіковані дослідження, але це робочий індекс діяльності сектора в відсутності цих прихованих даних.

Архітектура та дані

Автори отримали основні дані шляхом навчання моделі SciREX на рівні документів на даних з Papers With Code, з моделлю, що визначає актуальність робіт шляхом ідентифікації посилань на завдання, пов’язані з комп’ютерним баченням, і особливо на проекти та ініціативи, орієнтовані на спостереження.

Модель була потім застосована до агрегованого корпусу наукової літератури CSET, що містить понад 100 мільйонів окремих публікацій у шести академічних наборах даних. Платформи публікацій включали Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, China National Knowledge Infrastructure, arXiv і Papers With Code.

Навчена на попередніх публікаціях Arxiv, класифікатор SciBERT був потім призначений для ідентифікації робіт з комп’ютерного бачення по всьому корпусу.

Той факт, що SciREX і SciBERT навчаються на англійських документах, запобігав дослідникам розширити сферу дослідження за межі англійської. Про це дослідники коментують: ‘Це означає, що при національних порівняннях воно недооцінює неанглійську наукову продукцію, і зокрема воно, ймовірно, недооцінює частку Китаю у світових дослідженнях.’

Висновки

У сфері візуального спостереження дослідження показало, що розпізнавання обличчя було найбільш повторюваним завданням, яке з’явилося в понад тисячі робіт за 2019 рік. Однак автори відзначають, що підрахунок натовпу та розпізнавання спуфінгу є ‘швидко зростаючими’ галузями дослідження.

З доповіді, найбільш часто повторювані завдання, виділені для років, вивчених. Джерело цитати – ‘CSET merged corpus. Results generated 22 липня 2021’

Автори доповіді вважають, що навіть здавалося б ‘нейтральні’ та менш політично суперечливі дослідження комп’ютерного бачення, пов’язані зі спостереженням, також можуть сприяти репресивним системам контролю. Для ‘Розпізнавання дії’ вони відзначають, що це можна використовувати для ідентифікації ‘анормальної поведінки’ у переповнених громадських місцях; для розпізнавання спуфінгу вони коментують ‘Хоча іноді використовується в системах біометричної аутентифікації або для запобігання шахрайству, воно також може запобігти журналістам і активістам приховувати свою особистість’; і щодо розпізнавання емоцій, доповідь коментує, що ‘Крім його неорієнтованих на безпеку цілей і комерційних цілей, деякі дослідники, фірми та урядові агентства пропонують застосовувати розпізнавання емоцій для ідентифікації загроз безпеки в переповнених громадських місцях’.

У загальному, висновки здаються показувати, що Китай вище середнього зацікавлений у дослідженнях комп’ютерного бачення порівняно з глобальним середнім.

Автори висновують:

‘[Частка] обох комп’ютерного бачення та візуального спостереження з Китаю збільшувалася з часом. Сполучені Штати, разом зі своїми союзниками та партнерами, опублікували подібну кількість досліджень у цих областях, яку Китай опублікував сам. Однак частка цих інших регіонів у глобальному дослідженні спостереження була стабільною або зменшувалася, тоді як частка Китаю зростала.’

*Виділення авторів доповіді.

Опубліковано вперше 6 січня 2022 року.