الرئيسيةالذكاء الاصطناعي (AI)تسخر أمازون الذكاء الاصطناعي التوليدي لتجربة تسوق سلسة للتعرف على راحة اليد

تسخر أمازون الذكاء الاصطناعي التوليدي لتجربة تسوق سلسة للتعرف على راحة اليد

إعلانات
إعلانات
إعلانات
إعلانات


ربما تصدر الذكاء الاصطناعي التوليدي عناوين الأخبار لقدرته على كتابة النصوص وإنشاء الأعمال الفنية، لكن استخداماته تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد إنشاء المحتوى. تستخدم أمازون التكنولوجيا للتعرف على عمليات مسح راحة اليد للعملاء لنظام الدفع Amazon One الخاص بها. دعونا نستكشف كيف تساعد التكنولوجيا الكامنة وراء ChatGPT أمازون على إعادة تصور تجربة التسوق والدفع.

ما هو أمازون وان؟

هل نسيت محفظتك؟ لا مشكلة. هذه هي الفكرة وراء Amazon One، وهو نظام دفع بدون تلامس يتيح للعملاء الدفع، ليس باستخدام محفظتهم أو هواتفهم، ولكن براحة أيديهم. يعرض العملاء راحة يدهم إلى الماسح الضوئي Amazon One، الذي يستخدم بعد ذلك ضوء الأشعة تحت الحمراء للتعرف على الميزات الفريدة لراحة اليد مثل الخطوط والأخاديد والحواف والأوردة. إنه توقيع كف متصل بشكل فعال ببطاقة ائتمان العميل أو حساب أمازون.

يتم طرح المخطط في تجار التجزئة ومحلات البقالة (بما في ذلك Whole Foods) وأماكن الترفيه. لكن Amazon One ليست مجرد وسيلة دفع – بل يمكن استخدامها أيضًا للتحقق من عمر العميل، كنظام دخول، أو بدلاً من بطاقة الولاء.

يبدو عظيما، أليس كذلك؟ ومع ذلك، فإن المشكلة في نظام مبتكر مثل هذا هو أنه يجب أن يكون كذلك فائقة الدقة لكي تعمل. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوليدي.

المشكلة

عندما تقوم بتدريب أي نموذج للتعلم العميق، إذا كنت تريد أن يكون دقيقًا للغاية (وهو ما تريده أمازون بالطبع)، فأنت بحاجة إلى بيانات عالية الجودة. والكثير منه. في هذه الحالة، هناك الكثير والكثير من صور النخيل. وهو ما كان يمثل مشكلة لشركة أمازون، نظرًا لأن الشركة لم يكن لديها سوى كمية صغيرة من بيانات راحة اليد لتدريب نظامها.

لذلك لجأت الشركة إلى الذكاء الاصطناعي لتوليد ملايين الصور الاصطناعية لأشجار النخيل لتدريب نموذجها. وكما تصفها أمازون، فقد استخدموا الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء “مصنع النخيل“.

يمكن أن تكون مثل هذه البيانات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، والمعروفة باسم “البيانات الاصطناعية”، مفيدة بعدة طرق. لسبب واحد، يمكن استخدامه لإنشاء بيانات إضافية عندما تكون البيانات المتاحة في العالم الحقيقي محدودة. ويمكن استخدامه لإنشاء مجموعة بيانات أكثر توازناً وتنوعاً – وبالتالي المساعدة في تقليل التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي. ويمكن أن يساعد أيضًا في الحفاظ على الخصوصية باستخدام البيانات الاصطناعية بدلاً من البيانات الشخصية الحقيقية لملايين الأشخاص. بمعنى آخر، يمكن للبيانات الاصطناعية تكرار اتساع وتنوع البيانات الحقيقية دون التعقيدات التي تأتي غالبًا مع بيانات العالم الحقيقي.

إذًا، كيف تم تنفيذ هذا الأمر عمليًا؟

أحد الأشياء التي فعلتها أمازون هو استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء أيدي بسرعة تعكس جميع أنواع التغييرات الطفيفة، مثل أوضاع اليد المختلفة، وظروف الإضاءة المختلفة، وحتى وجود الخواتم والندبات والضمادات. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا لإنشاء صور ليس فقط لكف اليد نفسها ولكن أيضًا للأوردة الموجودة تحت الجلد. وقد لعب هذا دورًا رئيسيًا في جعل النظام أكثر دقة. وقد تم تدريب النظام أيضًا على التعرف على الفرق بين كف اليد الحية، وشخص يحمل يدًا زائفة من السيليكون فوق الماسح الضوئي، على سبيل المثال. حتى أن أمازون اختبرت النظام باستخدام أشجار النخيل المطبوعة ثلاثية الأبعاد، وتمكنت من معرفة الفرق.

بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن أيضًا إضافة تعليقات توضيحية تلقائيًا إلى صور راحة اليد، مع ملصقات تخبر النظام بأنه كان ينظر، على سبيل المثال، إلى يد ترتدي خاتم زفاف. أدى هذا إلى توفير الوقت وسمح لشركة Amazon بتسريع تدريب النظام.

وكما تشرح أمازون، فإن مشكلة تحديد مسح راحة اليد أكثر تعقيدًا من، على سبيل المثال، تعرف هاتفك الذكي على وجهك وفتحه تلقائيًا. يعرف هاتفك الذكي من أنت بالفعل، لذا كل ما عليه فعله هو التحقق من أن الوجه الموجود أمام الشاشة هو وجهك بالفعل. إنه سيناريو واحد لواحد؛ بمعنى آخر – يعمل هاتفك بشكل أساسي، “هل هذا أنت أم لا؟” في حين أن الماسح الضوئي Amazon One لا يعرف من يضع يده على الماسح الضوئي. يجب عليه العمل على توقيع راحة اليد وتمييزه عن جميع توقيعات راحة اليد الأخرى في Amazon One وبسرعة. ويجب أن يكون أيضًا قادرًا على تحديد أشجار النخيل غير المسجلة في برنامج Amazon One – عندما لا يكون الشخص من عملاء Amazon One ولكنه يحاول استخدام الماسح الضوئي على أي حال.

النتائج مثيرة للإعجاب

شرعت أمازون في إنشاء نظام دقيق للغاية يمكنه التعرف على مسح راحة اليد، وهذا بالضبط ما حققته. وفقًا لبيانات أمازون، فقد ثبت أنه تم استخدام النظام بالفعل أكثر من 3 ملايين مرة دقة 99.9999%. في الواقع، يعد نظام Amazon One أكثر دقة 100 مرة من مسح قزحيتين، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في تحديد الهوية البيومترية.

وكمكافأة، تقول أمازون إن نظامها مصمم لحماية خصوصية العملاء. لا يستخدم Amazon One معلومات راحة اليد لتحديد الهوية شخص – إنها مطابقة تامة لتوقيع الكف مع الدفعة المرتبطة به. تقول أمازون أيضًا أن نظامها كذلك العرق والجنس الملحدمما يعني أنه لا يستطيع إدراك الجنس أو لون البشرة بدقة.

اتبعني تويتر أو ينكدين. الدفع لي موقع إلكتروني أو بعض أعمالي الأخرى هنا.



إعلانات
مقالات ذات صلة
- إعلانات -

الأكثر شهرة

- إعلانات -