أصبحت صناعة تكنولوجيا المراقبة اليوم في دائرة الضوء، ولكن ليس لأفضل الأسباب. مع الجدل الدائر حول استغلال إدارة الهجرة والجمارك الأمريكية لشبكة كاميرات Flock لمراقبة الأشخاص، وانتقادات صانع الكاميرات المنزلية Ring لبناء ميزات جديدة من شأنها تمكين سلطات إنفاذ القانون من مطالبة أصحاب المنازل بالحصول على لقطات لأحيائهم، هناك حاليًا جدل واسع حول السلامة والخصوصية ومن يمكنه مشاهدة من.
لكن الجدل لا يمحو الأسواق، والتحسين المستمر لنماذج لغة الرؤية لم يؤدي إلا إلى نفخ المزيد من الرياح في أشرعة الشركات التي تعمل على بناء طرق جديدة لمساعدة الشركات على مراقبة ما يجري في مبانيها.
وفقًا لماتان جولدنر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Conntour الناشئة للمراقبة بالفيديو، فإن الأخلاقيات المتعلقة بهذا الموضوع مهمة بدرجة كافية لدرجة أنه يقول إن شركته انتقائية تمامًا بشأن العملاء الذين تبيع لهم. قد لا يكون هذا منطقيًا من الناحية التجارية بالنسبة لشركة ناشئة بالكاد بعد مرور عامين، لكن جولدنر يقول إنه يستطيع تحمل تكلفة القيام بذلك لأن كونتور لديها بالفعل العديد من العملاء الكبار الحكوميين والمدرجين في البورصة، أحدهم هو مكتب المخدرات المركزي في سنغافورة.
“إن حقيقة أن لدينا مثل هؤلاء العملاء الكبار تسمح لنا باختيارهم والبقاء تحت السيطرة […] نحن حقًا نتحكم في من يستخدمه، وما هي حالة الاستخدام، ويمكننا اختيار ما نعتقد أنه أخلاقي، وبالطبع قانوني. نحن نستخدم كل أحكامنا، ونتخذ قرارات بناءً على عملاء محددين نعتبرهم بخير [to work with] “لأننا نعرف كيف سيستخدمونها”، قال جولدنر لـ TechCrunch في مقابلة حصرية.
لقد ساعد هذا الجر كونتور في أكثر من كونه انتقائيًا. لاحظ المستثمرون أن الشركة الناشئة جمعت مؤخرًا جولة تمويلية أولية بقيمة 7 ملايين دولار من General Catalyst وY Combinator وSV Angel وLiquid 2 Ventures.
وقال جولدنر إن الجولة أغلقت خلال 72 ساعة. وقال: “أعتقد أنني حددت حوالي 90 اجتماعًا في حوالي ثمانية أيام، وبعد ثلاثة أيام فقط – بدأنا يوم الاثنين وبحلول بعد ظهر الأربعاء، انتهينا”.
بغض النظر، قد يكون كونتور على حق في اختياره، خاصة بالنظر إلى مدى قوة أدوات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. تستخدم منصة الفيديو الخاصة بالشركة نماذج الذكاء الاصطناعي للسماح لموظفي الأمن بالاستعلام عن خلاصات الكاميرا باستخدام اللغة الطبيعية للعثور على أي كائن أو شخص أو موقف في اللقطات، في الوقت الفعلي – محرك بحث يشبه Google مصمم خصيصًا لخلاصات الفيديو الأمنية. يمكنه أيضًا مراقبة التهديدات واكتشافها من تلقاء نفسه بناءً على قواعد محددة مسبقًا، والتنبيهات السطحية تلقائيًا.
على عكس الأنظمة القديمة التي تعتمد على تعريفات أو معلمات محددة مسبقًا لاكتشاف كائنات أو أنماط حركة أو سلوكيات معينة، تدعي كونتور أن نظامها يستخدم نماذج لغة طبيعية ورؤية، مما يمنحه درجة عالية من المرونة وسهولة الاستخدام. قد يسأل المستخدم: “ابحث عن حالات لشخص يرتدي أحذية رياضية ويمرر حقيبة في الردهة”، وسيبحث نظام Conntour بسرعة في جميع اللقطات المسجلة أو خلاصات الفيديو المباشرة لإرجاع النتائج ذات الصلة.
ولأن المنصة تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين ببساطة طرح أسئلة حول اللقطات والحصول على إجابات نصية، مصحوبة بموجزات الفيديو ذات الصلة، بالإضافة إلى إنشاء تقارير الحوادث.
ومع ذلك، فإن نقطة البيع للشركة هي قابليتها للتوسع. وأوضح جولدنر أن النظام الأساسي يختلف بشكل أساسي عن خدمات بحث الفيديو الأخرى التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي لأنها مصممة للتوسع بكفاءة في الأنظمة التي تضم الآلاف من خلاصات الكاميرا. في الواقع، قال إن نظام Conntour يمكنه مراقبة ما يصل إلى 50 كاميرا من وحدة معالجة الرسومات (GPU) للمستهلك الواحد مثل RTX 4090 من Nvidia.
تقوم الشركة بذلك عن طريق استخدام نماذج وأنظمة منطقية متعددة، ثم تحديد النماذج والأنظمة التي يجب أن تستخدمها الخوارزمية لكل استعلام لتتطلب أقل قدر من قوة الحوسبة لمنح المستخدمين أفضل النتائج.
تدعي شركة Conntour أنه يمكن نشر نظامها بالكامل في أماكن العمل، أو بالكامل على السحابة، أو مزيج من الاثنين معًا. ويمكن توصيله بمعظم أنظمة الأمان المستخدمة بالفعل، أو يمكن أن يكون بمثابة منصة مراقبة كاملة بمفرده.
ولكن كانت هناك مشكلة طويلة الأمد في صناعة المراقبة بالفيديو: جودة المراقبة لا تقل عن جودة اللقطات الملتقطة. من الصعب معرفة التفاصيل من لقطات ساحة انتظار السيارات ذات الإضاءة الضعيفة والتي تم تسجيلها بواسطة كاميرا منخفضة الدقة مع عدسة متسخة، على سبيل المثال.
يقول جولدنر إن كونتور تحوط من هذه الحتمية من خلال توفير درجة الثقة إلى جانب نتائج البحث الخاصة بها. إذا لم يكن مصدر تغذية الكاميرا بجودة جيدة بما فيه الكفاية، فسيقوم النظام بإرجاع النتائج بمستويات ثقة منخفضة.
للمضي قدمًا، يقول جولدنر إن أكبر مشكلة فنية يجب حلها هي جلب المستوى الكامل لقدرة LLM إلى نظامه مع الحفاظ على كفاءته.
“لدينا شيئين نريد القيام بهما في نفس الوقت، وهما يتناقضان مع بعضهما البعض. من ناحية، نريد توفير مرونة كاملة في اللغة الطبيعية، على غرار LLM، للسماح لك بطرح أي شيء. ومن ناحية أخرى، هناك الكفاءة، لذلك نريد أن نجعلها تستخدم عددًا قليلاً جدًا من الموارد، لأنه مرة أخرى، المعالجة [thousands] من الخلاصات هو مجرد مجنون. هذا التناقض هو أكبر عائق تقني ومشكلة تقنية في فضائنا، وما نعمل بجد لحله.”
اكتشاف المزيد من في بي دبليو الشامل
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
