Piratage l’échoué Billion Dollar frontière système de sécurité (3 / 4 étapes)

Étape 3: Ajouter de l’Intelligence artificielle

Intelligence artificielle (IA) est quelque chose qui englobe toute une gamme de terminologie compliquée qui sonne comme les réseaux de neurones, vision par ordinateur, la conscience, profilage comportemental, reconnaissance automatique de cible, comportement cognitif, reconnaissance de formes et ainsi de suite et ainsi de suite.  Les experts vous diront probablement que c’est tous très, très compliqué.  En fait, il est et serait trop compliqué pour moi, si je devais le faire par des méthodes standard de manuels scolaires, plutôt que de créer ma propre méthode.  La seule façon je peux jamais rien faire du tout est à l’aide de mes propres algorithmes, aboutissement de nombreuses années.  Je n’ai pas comment autres personnes le font, tout ce que je sais est que ma façon semble fonctionner très bien.

Encore une fois, comme l’a démontré avec le filtre de Kalman, quand il est bouilli vers le bas, c’est très simple, presque au point d’être trivial.  Autant de fois que je dois mettre en place quelque chose, mais c’est tellement compliqué que j’ai juste donner vers le haut.  Mais je trouve souvent que si je passe le temps de vraiment faire bouillir vers le bas, il est parfois quelque chose que j’ai inventé ma propre il y a des années peut-être 25 ou 30.  C’est arrivé tout à l’heure quand moi et un collègue de travail a décidé de faire un Fortran en traducteur de C++.  Pour optimiser le programme, nous avons décidé d’utiliser quelque chose mon collègue scie dans C++ Magazine appelé Recuit simule .   Il a semblé incroyablement compliqué, et j’ai choisi de laisser quelqu'un d’autre le faire.  Finalement, j’ai passé du temps à le comprendre, et bien sûr, c’était quelque chose que j’ai avais développé sur mon propre sujet 27 ans plus tôt.   BTW, c’est le brevet pour le traducteur de langue.  Au sujet de l’AI, je dirais que le traducteur a été un « système Expert » qu’il effectué les mêmes tâches exactes serait employé par un expert en programmation informatique.

Je dois mentionner que j’ai utilisé l’algorithme du recuit simulé pour résoudre un puzzle gigantesque dans le Los Angeles Times, qui a été un concours appelé « Embrouillement villes. »  C’était le début des années 80.  Vous aviez des puzzles hebdomadaire que vous avez eu à résoudre et à soumettre pendant plusieurs mois, qui a obtenu de plus en plus difficile, culminant avec l’immense puzzle pour le concours final.  Les prix étaient gentils, comme une nouvelle Cadillac, ou 50 $ grand et tout un tas d’autres prix.  Pour l’énigme finale, vous aviez une liste de toutes les villes en Californie, environ 650 et une piscine de lettres, donc beaucoup de chaque lettre et chaque lettre valait un nombre différent de points, et vous avez obtenu des points dans des villes de combien vous avez orthographié, et peut-être d’autres points pour autre chose.  De toute façon, je n’a pas gagné le grand prix de gros, mais j’ai gagné un fantaisie système stéréo à la recherche, qui était vraiment de la merde, et que j’ai vendu juste pour payer des impôts dessus.  Encore une fois, recuit simulé est un concept de AI et pourrait théoriquement être d’une certaine utilité dans le système de la frontière.

En tout cas, nous allons démystifier l’intelligence artificielle en y contrevenant jusqu'à ce que cela signifie vraiment (pour moi).

artificiel = logiciel
intelligence = bon sens

La façon dont elle s’applique au système de frontière est, par exemple, en utilisant de la conscience.  Cela veut dire où les am je, quelle hauteur je suis, ce qui est mon vantage point, ce que devrais je Rechercher pour, etc..  Clairement, c’est le simple bon sens.  La conscience de la situation pour nous est que nous sommes assis au sommet d’une tour donnant sur le désert.  Nous tenons à détecter les objets en mouvement.  Bien que, lorsque nous détectons quelque chose, avant de nous signaler une alarme, nous utiliserons un autre peu de bon sens pour décider ou non de rendre compte de l’alarme. Cette logique se présente comme suit :

Alarme de IF = true THEN
IF target_direction = towards_the_border THEN
cancel_alarm = true
END IF
END IF

Ainsi, nous éviter simplement rapporter alarmes pour avancer vers la frontière parce qu’il est sans doute un véhicule de patrouille de frontière, ou que ce soit les choses.  On appelle cela « l’exploitation de la conscience de la situation, » au moins c’est ce que je l’appelle quand je veux pas paraître comme je sais de quoi je parle, sinon je viens d’appeler ce bon sens.  Et si vous pensiez que c’était lisse, puis prendre du recul Messieurs tandis que je vous montre un total AI mash-up à l’aide d’un combo de 3 voies de la reconnaissance des formes, la conscience et le comportement cognitif à encore réduire les fausses alarmes.  Vous êtes prêt ?  Voici l’équation :

IF (numb_targets = 1) AND (persistance < 50 %)  ET (target_distance > 1000 yards) puis
Appelez forget_about_it (target_ID) ;
END IF

BAM!!!  Sans doute débarrassé de 25 fausses alarmes/minute, sautez tout au long de la journée, avec juste ce un truc peu.  Pour certains Dieu raison inconnue, le Boeing était logique, si je reçois un signal d’alarme, mettre en place un symbole jaune et si je reçois trois d’affilée, mettre en place un symbole rouge.  Cela signifie que seulement, ils passaient environ 2 secondes en regardant une cible avant ils ont pris une décision pour indiquer une alarme.  Et ce que je viens avec qu’équation a été de dire, si je ne vois qu’un seul objet, et c’est là qu’inférieure puis la moitié du temps quand je regarde et il est vraiment très loin, comme un demi-mile, alors je n’avez pas besoin de s’inquiéter à ce sujet.  Je vais le garder au dossier, mais si c’est quelqu'un à venir à travers la frontière, et ils sont sur le pied, puis ils sont va venir finalement ma direction, et je peux passer les 30 prochaines minutes, suivi d’eux (ou elle) pour voir si il est arrivé plus près à cette époque.  Je n’avez pas besoin de quelqu'un de conduire là-bas du pour vérifier, car il n’a aucun endroit où aller où je ne peux pas le voir.  Et combien de fois les gens viennent à travers la frontière par eux-mêmes ?  Jamais !  Les gens viennent toujours à travers la frontière en masse, ou toutefois beaucoup une camionnette est titulaire.  C’est donc probablement juste un coyote.  En passant, j’ai eu la distance à la cible du radar, même si je peux le calculer directement à partir de la vidéo tout aussi bien, et je peux également calculer la taille de la vidéo.  Et, je me sens comme j’ai propos ici, alors que je suis battre un cheval mort dans le même temps, quelque chose qui est tout simple bon sens.  Et puis Mesdames et Messieurs, nous parlons environ 1 milliard de dollars d’ici l’argent des contribuables.  (Quelqu'un ici est vraiment fou, et il n’est bien sûr pas moi.  Même si, c’est tout un tas de personnes qui ont accepté sur quelque chose, et je suis le seul désaccord... il un peu paniquer moi juste peu.)

Eh bien, continue, au sujet de la vision par ordinateur, que j’ai juste modèle tout pour travailler exactement de la façon dont le œil humain fonctionne, ainsi que la façon dont l’information est traitée dans le cerveau.  Un exemple trivial, c’est comment l’iris contrôle l’élève pour ajuster la quantité de lumière entrant dans le œil.  Il s’agit d’une fonction automatique, ce qui signifie involontaires ; vous n’avez pas d’y penser, mais vous en avez besoin.  Cette fonctionnalité est quelque chose que vous obtenez normalement gratuitement car il est intégré dans la caméra.   L’élève est représenté par l’ouverture de la caméra.  Une autre fonction intégrée dans la plupart des caméras est de niveau automatique et gain.

Pour une lecture intéressante sur la vision par ordinateur, Découvrez cette proposition de l’armée, j’ai écrit il y a plusieurs années.  (Faites défiler jusqu'à 2.1.1.1 généralisé équilibré ternaire.)  Dans cette proposition que j’ai abordé des stimuli visuels comment sont interprétées dans le cerveau, y compris les objets sont reconnus à l’aide d’un algorithme de clustering et découvrez comment taille relative est estimé avec seulement quelques calculs simples.  Également abordé est l’utilisation d’un système mathématique de base-7 offre une méthode pratique pour la sommation des données statistiques sur une grille hexagonale en utilisant des algorithmes de pyramide.

Probablement la chose la plus importante lorsque la mise en œuvre de la vision par ordinateur est d’imiter la façon dont le cerveau filtre les choses qui sont sans intérêt.  Par exemple, si vous êtes surplombant le désert à la recherche d’objets en mouvement, une chose que le cerveau ne, c’est ignorer les choses se déplaçant de façon naturelle due au vent.  Cela signifie que le balancement des branches et le bruissement des feuilles sur un arbre sont ignorés sans même y penser.  Il y a plusieurs années, je travaillais sur la reconnaissance automatique de cible pour un système de ciblage que mon groupe mis au point un projet de la DARPA et est actuellement utilisée dans un hélicoptère de l’armée appellent le OH-58D Kiowa Warrior .  Un algorithme que j’ai développé était pour imiter la façon dont le cerveau annule motion à une zone particulière dans le champ de vision, et j’ai appelé ce « localisée filtrage adaptatif. »  Cela signifie que si je regarde une scène et il y a mouvement qui est ambiant et un phénomène naturel, alors je peux que filtrer en changeant les gains et les seuils pour les pixels dans ce domaine particulier.  Cela signifie que je peux adapter maintenant à quelles que soient les conditions actuelles sont.  Il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle que j’ai n’ont pas besoin d’un opérateur d’ajuster tous les paramètres pour moi d’adapter mes filtres pour les conditions actuelles.  Cela peut être augmentée en me nourrir la vitesse instantanée du vent (vent vitesse et direction).  En mettant cette vitesse de vent dans le filtre de Kalman, je sais que si la vitesse du vent est élevée, je peux faire certaines hypothèses lors de l’initialisation de mes filtres.  Noter que j’utilise beaucoup, beaucoup de filtres minuscules pour émuler les différentes cellules de la rétine, ou plutôt, des groupes de cellules, parce que j’utilise « super pixels » pour abattre sur bande passante de processeur.

BTW, je viens de réaliser que j’ai ai maintenant remplacé « myself » à la place de « le logiciel ».  J’ai il n’a pas fait intentionnellement, mais ce n’est en fait exactement comment je développe tous mes algorithmes liés à l’intelligence artificielle, donc je vais laisser dedans.  Inventer des algorithmes qui je sais que j’ai besoin pour faire fonctionner parfaitement, un système (c'est-à-dire, travailler comme j’étais là tout contrôler, mais je vais être là tout contrôler,) je me mets à la place de l’ordinateur, et je ferme les yeux, parce qu’un ordinateur n’a pas les yeux, et je fais des expériences de pensée, que j’ai appris de lecture sur Albert Einstein.  A partir de là, je n’ai que mon cerveau à travailler, ce qui me permet de faire des expériences de pensée, tels que mon cerveau est en fait l’ordinateur, et je ferme les yeux pour simuler la vision par ordinateur, où je n’ai que des données vidéo, un tableau de pixels dont les valeurs peuvent être seulement des nuances de gris de 0 à 255.  Et puis je pense que sur la façon de traiter les données dans ma tête, avec des données venant de plusieurs capteurs.   En fin de compte, je développe un algorithme pour résoudre un problème, en utilisant un modèle biologique, ainsi que mon propre processus de pensée.  Le résultat final est un algorithme « ad hoc », basé sur une combinaison de bon sens et intuition, avec beaucoup de laboratoire essais et erreurs.

La façon d’implémenter la fusion de capteurs, étant donné que le radar Doppler seulement motion detection, est en faisant également la détection de mouvement avec les deux caméras.  La technique de base pour la détection de mouvement vidéo est par soustraction de scène, dans laquelle, une trame de données est soustraite à une trame de données tirées de peut-être 1/10 de seconde plus tard, d'où tout mouvement devient évident.  Pour ce système, il y aurait une fonction de détection de mouvement de haute vitesse effectués à chacune des positions écarquillées, mais aussi une fonction de basse vitesse assurée lorsque le système revient à un endroit donné de regarder.  En d’autres termes, vous avez la détection de mouvement pour bouger rapidement, ainsi que la détection de mouvement pour des choses qui pourraient nécessiter 30 secondes entre les images afin d’être clairement décelables, comme dans le cas d’objets à longue distance les choses.  Cela fournit deux niveaux de résolution.  Notez que le radar ne fait la détection de mouvement instantané, ce qui signifie qu’il ne compare pas les données de l’époque précédente à un endroit donné de regarder.

Concernant le filtre de Kalman pour chaque cible individuelle, je maintiens un vecteur d’État consistant en [position, vitesse, accélération, taille, gamme, persistance].

Pour fonctionnement entièrement autonome et la capacité de fonctionner en continu, il est simplement nécessaire exécuter le logiciel dans une boucle infinie.

À ce stade, le plus important et le plus intéressant, en vedette afin d’intégrer, et ce qui donne vraiment le système humain-comme des caractéristiques, est la capacité pour le comportement cognitif.  Comportement cognitif permet au système de faire des choses comme ayant la capacité d’apprendre de l’expérience et la capacité de devenir plus compétents dans la performance au fil du temps, exactement quant à attendre d’un opérateur humain.  De même, puisque nous avons un réseau de neurones et à l’aide de la reconnaissance des formes, le système peut détecter les tendances, comme la plupart des intrusions se produisent dans un couloir particulier et à un certain moment dans la nuit, et que les intrus ont tendance à suivre un parcours semblable chaque fois.  Avec cette information, le système peut modifier le modèle de recherche pour passer plus de temps cherche ce corridor particulier, et moins de temps à des zones qui présentent historiquement peu ou pas d’activité.  Encore une fois, c’est le même comportement exact que l'on attendrait d’un opérateur humain.

Pour finir, l’exemple donné est une très bonne description d’un réseau de neurones car, pour moi, un réseau de neurones est juste une base de données ainsi que d’une logique basée sur des règles.  Dans le cas ci-dessus, à l’aide de reconnaissance de formes pour déceler une tendance, résultats dans cette friandise d’informations à stocker dans la base de données en tant que nouveau nœud, beaucoup de la même manière le cerveau génère les neurones pour enregistrer en permanence les informations dans la mémoire à long terme.  Encore une fois, je fais tout en utilisant une approche biologique.  En fait je ne peux pas penser même de toute autre manière, que je pouvais le faire éventuellement.  En outre, l’approche biologique utilise une analogie de 1 à 1.  Par exemple, avec le cerveau humain, vous avez la mémoire à court terme (RAM), mémoire à long terme (disque ou FLASH,) et (cerveau agrégats cellulaires, ou quelque chose comme ça) les neurones et synapses (nœuds dans une base de données) et tout est parallèle à la façon dont fonctionne un ordinateur.  Honnêtement, je ne voir même la moindre différence entre un cerveau humain et un ordinateur, y compris l’obtention de divers capteurs et vision étant comme la vision par ordinateur et ainsi de suite.  Vous pourriez également être intéressé de savoir, que la façon dont une haute fin autofocus caméra fonctionne, ou utilisé de toute façon, (j’ai effectivement programmé cette fonction avant,) est de tramage de la lentille en arrière jusqu'à ce que vous obtenez la meilleure mise au point (techniquement, trouver le point qui maximise l’écart pixel.)  Et cela, ne pas à l’aide d’un moteur et des engrenages, mais en utilisant une membrane piézoélectrique, qui me semble juste comme comment le œil humain utilise les muscles et les membranes comme actionneurs.  Biologiquement parlant, tout juste correspond si bien à l’aide d’un modèle biologique.  Sauf, bien sûr, pour les sentiments humains et grâce à Dieu pour cela.  (Oh merde, mon ordinateur n’est pas de me parler dès maintenant... doivent avoir été quelque chose que j’ai dit!!!)