स्काईनेट, हाय: कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने लोगों को दीवारों के माध्यम से देखना सीखा है

एक्स-रे की खोज के बाद, यह चमत्कार के चमत्कार के लिए लंबे समय तक गलत था। सिद्धांत रूप में, कई एक्स-रे अभी भी कुछ बहुत ही असामान्य, लगभग काल्पनिक लगते हैं। लेकिन हमारे समय में चीजें अधिक दिलचस्प हैं। उदाहरण के लिए, MIT के वैज्ञानिकों के एक समूह ने AI को दीवारों के माध्यम से लोगों को महसूस करना सिखाया ।

परियोजना, जिसके ढांचे के भीतर इस तरह की प्रणाली विकसित की गई थी, को " RF-Pose " कहा जाता था। एआई केवल यह महसूस नहीं करता है कि दीवार के पीछे कोई है, मशीन यहां तक ​​कि "देखता है" कि वास्तव में एक व्यक्ति क्या कर रहा है। यह स्पष्ट है कि यहां कोई चमत्कार नहीं है, या तो सब कुछ का आधार इनडोर रेडियो संकेतों की विशेषताओं को ट्रैक कर रहा है।

एक निश्चित तरीके से मानव शरीर रेडियो तरंगों के व्यवहार को प्रभावित करता है, और उचित विश्लेषण के साथ, आप समझ सकते हैं कि कमरे में व्यक्ति क्या और कैसे करता है। एआई यह सब वास्तविक समय में मॉनिटर करता है और एक आंकड़ा प्रदर्शित करता है जो एक दीवार के पीछे किसी व्यक्ति की रूपरेखा और कार्यों को दोहराता है। यदि दीवार के पीछे कई लोग हैं, तो सिस्टम सभी को दिखाएगा।

प्रौद्योगिकी का निर्माण करने वाले वैज्ञानिकों ने स्काउट्स के लिए उपकरण और सॉफ्टवेयर बनाने का प्रयास नहीं किया (हालांकि आपको पता होना चाहिए)। नहीं, लक्ष्य अलग था - एक ऐसी प्रणाली विकसित करने के लिए जो पार्किंसंस रोग , विभिन्न प्रकार के काठिन्य, पेशी अपविकास, आदि जैसी बीमारियों का पता लगा सकती है। उत्पन्न छवि के आंदोलन से, इन सभी बीमारियों का निदान सटीकता की अधिक या कम डिग्री के साथ किया जा सकता है। समय के साथ, आप उपचार की प्रभावशीलता देख सकते हैं।

वृद्ध लोगों के लिए, ऐसी प्रणाली उपयोगी भी हो सकती है क्योंकि यदि कोई व्यक्ति गिरता है और उठ नहीं सकता है, तो कंप्यूटर स्वचालित रूप से रिश्तेदारों और डॉक्टरों को सूचित करेगा। तो व्यक्ति बेहोश नहीं रहेगा, किसी भी मदद से वंचित रहेगा। वर्तमान में, डेवलपर्स स्वास्थ्य देखभाल में RF-Pose का उपयोग करने की संभावना के बारे में डॉक्टरों के साथ बातचीत कर रहे हैं।

सिस्टम द्वारा मॉनिटर किए गए सभी डेटा अनाम हैं। इसके अलावा, वे एन्क्रिप्टेड रूप में संग्रहीत किए जाते हैं, ताकि हमलावर किसी भी रूप में जानकारी चोरी नहीं कर पाएंगे। विशेषज्ञ विशेष आंदोलनों का एक सेट विकसित कर रहे हैं जो कि ऊपर वर्णित बीमारियों का निदान उच्च डिग्री निश्चितता के साथ करेंगे।

"हम जानते हैं कि रोगियों की गति, साथ ही साथ कुछ आंदोलनों को करने की उनकी क्षमता हमें कुछ बीमारियों के निदान के लिए डेटा का एक निश्चित सेट प्राप्त करने की अनुमति देती है। यह सब दवा में इस्तेमाल किया जा सकता है - दोनों निदान के लिए और उपचार की प्रभावशीलता की निगरानी के लिए, ”परियोजना के लेखकों में से एक का कहना है।

जैसा कि सुरक्षा के लिए, दुनिया में पहले से ही सिस्टम हैं जो पुराने लोगों के रिश्तेदारों को चेतावनी देते हैं यदि बाद में कुछ गलत होता है। लेकिन इस तरह के सिस्टम आमतौर पर सेंसर का एक सेट प्रदान करते हैं। और आप उन्हें चार्ज करना भूल सकते हैं या बस उन्हें चेतावनी प्रणाली के बिना छोड़ दिया है। यदि किसी व्यक्ति के लिए कुछ ऐसा होता है जो एक कारण या किसी अन्य के पास सेंसर की कमी है, तो कोई भी समय पर उसकी मदद नहीं कर सकता है। और यह बेहद खतरनाक है।


आरएफ-पोज़ उन गेमर्स के लिए भी उपयोगी है, जिन्हें अंतरिक्ष में किसी व्यक्ति की गति और उसके कार्यों को ट्रैक करने वाले विभिन्न प्रकार के सेंसर और सेंसर भी नहीं लगाने होते हैं। आप बस सिस्टम को चालू कर सकते हैं और कमरे के चारों ओर घूमना शुरू कर सकते हैं - कंप्यूटर बाकी काम करेगा।

बचावकर्मी प्राकृतिक आपदाओं से प्रभावित लोगों का पता लगाने के लिए RF-Pose के साथ काम कर सकेंगे। उदाहरण के लिए, भूकंप के दौरान घरों को नष्ट करने के लिए पर्याप्त मजबूत, लोग अक्सर मलबे के नीचे दबे होते हैं। और हर कोई नहीं पाया जाता है - पीड़ित जो मदद के लिए कॉल करने में सक्षम नहीं हैं, कुछ मामलों में मानक विधियों का उपयोग करके पता लगाना असंभव है।

RF-Pose बनाते समय, वैज्ञानिकों के लिए एक महत्वपूर्ण समस्या उत्पन्न हुई - तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण। आमतौर पर, जब विशेषज्ञ कुछ वस्तुओं को पहचानने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क सिखाते हैं, तो वे ऐसे चित्रों या वीडियो को "फीड" करते हैं जो लोगों, जानवरों, इमारतों, फर्नीचर आदि को दिखाते हैं। एक व्यक्ति एक तंत्रिका नेटवर्क को "समझने" में मदद करता है कि कौन है। लेकिन चूंकि RF-Pose रेडियो सिग्नल का उपयोग करता है, यहाँ एक व्यक्ति अब सहायक नहीं बन सकता है।

इसलिए, तंत्रिका नेटवर्क को एक नियमित तस्वीर पर "देखने" की अनुमति दी गई थी, उदाहरण के लिए, एक खड़े व्यक्ति की, और उन्होंने रेडियो क्षेत्र में उसी व्यक्ति का डिजिटल प्रिंट अपलोड किया। लोगों को दर्जनों और सैकड़ों क्रियाएं करने के लिए कहा गया, और हर बार तंत्रिका नेटवर्क को रेडियो सिग्नल की छवि और मापदंडों की तुलना करने की अनुमति दी गई जिससे यह क्रिया प्रभावित हुई। फिर अगले चरण का पालन किया गया - तंत्रिका नेटवर्क को रेडियो सिग्नल पर इन वस्तुओं के प्रभाव के अनुसार मानव शरीर और शरीर के अंगों को खींचना (योजनाबद्ध तरीके से) सिखाया गया था।

नतीजतन, वांछित हासिल करना संभव था और कंप्यूटर एक विशेष क्षण में कौन और क्या कर रहा है, यह "समझना" शुरू कर दिया। इसके अलावा, प्रणाली, जैसा कि यह निकला, "रेडियो फिंगरप्रिंट" द्वारा किसी व्यक्ति की पहचान करने में सक्षम है। सटीकता 83% है। इतना नहीं है, लेकिन अभी भी आने के लिए, क्योंकि परियोजना अभी भी बीटा में नहीं है।