Mijn wijsheid komt voort uit A) mijn studierichting, en (gevolg van) B mijn vakgebied). Dit is iets waar ik mijn centjes mee verdien met mijn bedrijf. Het juiste gebruik van een AI is op dit moment de voorselectie door de AI en bij een “negative” door de AI, de eindverificatie door de menselijke factor. Je sluit daar in een toepassing als deze enorm veel mee uit. Meer dan alleen de menselijke factor, of sec de AI.
Natuurlijk, het menselijk ook heeft gemiddeld genomen een resolutie van tussen de 250 en 500MP als je die vergelijking wilt gaan maken. Die 12MP is daar slechts een fractie van, dat klopt. Maar voor een toepassing als deze (of voor biometrische data) heb je net meer dan die 12MP nodig. Sterker nog, kun je met de helft al voort. Komt omdat het om relatief eenvoudige data gaat die geanalyseerd moet worden.
Duidelijk, dank voor de mooie antwoord! Ik ben het echter niet eens met je zin hierboven. Het gaat juist om zeer complexe data waarbij het soms gaat om de afwerking van een schroefslotje van 0,3mm of de blauwtint van een bepaald onderdeel. Dit kan op dit moment echt alleen door experts beoordeeld worden.
Niet eens? Gestaafd op welke wetenschappelijke onderbouwing baseer je dat? Niet om lullig te doen hoor, maar jij denkt dat jouw / het menselijk oog in staat is om 0,3mm afwijking te constateren of beter is in fotospectraalmeting om een kleurverschil 0.001nm in een blauwtint waar te kunnen nemen? Dat is geen complexe data hoor, dat zijn eenvoudig meetbare absolute gegevens. Maar indien jij dat wel beter denkt te kunnen, dan ben je of A) superman, of B) een robot met goede meetapparatuur aan boord.
Die experts waar jij het over hebt gebruiken ook meetapparatuur om een afwijking te kunnen constateren op dat niveau, dat doen ze echt niet op basis van puur een visuele waarneming. Wat denk je dat zo’n AI toepassing doet? Juist, precies dat. Metingen verrichten; kleurwaarneming, afmetingen, vormen, allemaal perfecte toepassingen voor een AI.
Systemen zijn beter om metingen te verrichten dan de mens, dat is al een paar jaartjes zo hoor. Welcome to the future.
Is niet lullig, ik hou van een goede discussie. Ik heb een wetenschappelijke achtergrond maar werk nu in de ‘harde praktijk’.
Ik ben het volledig eens met je in de theorie, echter deze app waar we het over hebben baseert zijn bepalingen op foto’s van ‘gewone’ burger die met een iPhone of Android toestel foto’s moeten uploaden. Je hebt dus geen referentie qua kleur dus de hele kleurananalyse kan al niet gebruikt worden. Dan loop je tegen de verwerking aan, om echt een analyse te doen van een uurwerk en een wijzerplaat moet je ook de dikte van bijvoorbeeld een tekst kunnen bepalen. Je hebt dan honderden foto’s nodig uit telkens een andere hoek.
Ik werk bij een club die juist bedrijven inhuurt om AI toepassingen te ontwikkelen en te implementeren. Tot nu toe zonder echte successen. Beloftes lopen 3-5 jaar achter. Ik ben daardoor wat sceptisch over de praktijktoepassingen. De potentie is echter enorm dus laten we hopen dat het in afzienbare tijd echt eens gaat werken!
Die snap ik niet, welke meetapparatuur gebruiken ze dan om fake horloges op te sporen?
Je hebt AI in verschillende varianten. Het kan gebruikt worden om de mens te vervangen in woord, maar het wordt ook gebruikt door partijen zoals Apple, Facebook maar ook door overheden om biometrische data te analyseren (gezichtsherkenning) en gedragsvoorspellingen te doen op basis van herkenning. Dergelijke AI is complex inderdaad. Maar foto analyse is relatief eenvoudig. In een foto liggen namelijk data opgeslagen zoals ICC profiel (kleurprofielen), de kleurtemperatuur waarop de foto genomen is (in graden Kelvin) en op basis daarvan - plus de gegevens van de camera zelf - kun je al redelijk aan kleurbepaling gaan doen, al helemaal als je een foto op een vel wit papier maakt en je witpunt kunt meten. Dat is de tak van sport waar ik met mijn bedrijf hoofdzakelijk mee bezig ben namelijk, al een jaar of 20. Ik heb kleurwetenschappen gestudeerd om precies te zijn, dus ik mag voorzichtig stellen - en met gepaste arrogantie - claimen dat ik daar wel wat kennis van heb.
Het bepalen van afmetingen is ook iets dat totaal niet moeilijk is. Als je een aantal foto’s aanbiedt aan een soort AI waar we het nu over hebben met toetsbare referentiekaders, dan kun je vrij eenvoudig controleren of de proporties van de verschillende elementen in beeld kloppen met de door de fabrikant opgegeven waarden. Wij hebben enkele toepassingen die juist precies dat doen, het analyseren van fotomateriaal en profilering.
Maar goed, je hebt AI en AI, dit waar we het nu over hebben een is eigenlijk een reeks metingen, een simpele controle op de resultaten van die metingen in een database en dan vervolgens een resultaat uitspuwen. Daar zit niet bijster veel intelligentie achter. Daarom kun je dat redelijk goed in een app onderbrengen. Zeker omdat je bij het maken van de foto allerlei instructies mee kunt geven voor het maken van de foto. AI waarbij taalanalyse komt en het maken van voorspellingen hoe een discussie gaat lopen, dat is echt serieus complexe AI en dat staat nog in z’n kinderschoenen. Dit niet. Neem maar de gezichtsherkenning van Apple’s iPhone. Ogenschijnlijk simpel, maar complexer dan het analyseren van een foto.
De meetapparatuur die bijvoorbeeld door horlogefabrikanten of taxateurs gebruikt kunnen worden, zijn een fotospectraalmeter, metaal(dikte)- en hardheidsmeters, om maar wat voorbeelden te noemen. Maar dat zullen ze alleen doen als het een lastig te bepalen (lees goed gemaakte fake) is. En dan kom ik weer terug bij wat ik eerder beweerde; AI is prima als eerste stap voor een redelijk eenvoudige eerste bepaling, daarna komen de experts om de hoek kijken die het definitieve oordeel moeten gaan geven.
Ja en daar gaat het dus mis bij deze specifieke app. De eerste bepaling kan gedaan worden door een foto op een forum te zetten (gratis) de meerwaarde voor een App om de eerste bepaling te doen is minimaal in mijn optiek, helemaal als het ook nog geld kost…
Ik moet het eerst maar eens zien…
Tja, als je het over die boeg gaat gooien, dan moet je A) lid zijn van een forum, B) vertrouwen hebben in de meningen van die leden op dat forum (en die zijn veelel gebaseerd op aannames, niet op feitelijke metingen) en waarom zou het C) geld moeten kosten? Ik kan me voorstellen dat platforms zoals Chrono24 dit soort toepassingen als gratis dienst gaan aanbieden aan hun clientèle, simpelweg omdat het toegevoegde waarde biedt. Hun geld verdienen ze met de transactiekosten.
Soms hoeven toepassingen geen absolute waarde te vertegenwoordigen en gaat het alleen om het bieden van een extra laag zekerheid. Eerlijk? Ik zou meer vertrouwen hebben in een goed ontwikkelde app, dan in die van een van de 17 miljoen experts die we hebben in Nederland, als je snapt wat ik bedoel.
Je wantrouwt eerlijk gezegd wel veel hè. Dit wat je nu aanhaalt gaat trouwens verder dan alleen de toepassing waar we het nu over hebben, zoals je kunt zien in dat lijstje. Dit is bedoeld handelaren die hun geld verdienen met de in- en verkoop van horloges, en niet voor buyers. Maar goed, het lijkt dus al te bestaan.
Vroeger noemden we AI/ML/DL gewoon " toegepaste statistiek". Maar dat klinkt natuurlijk minder fancy .
Ben het wel eens met wat je zegt over dat patroon/fotoherkenning in potentie veeeeel beter kan worden gedaan door een goed AI algoritme dan door een het blote oog. Echter, je moet dit algoritme wel trainen op heel veel mogelijke specifieke kenmerken van echte dan wel fake horloges. Dit soort algoritmes kunnen namelijk, zij het na het toepassen van dimensiereductietechnieken, heel goed verifiëren of iets overeenkomt met een kenmerk waarop ze getraind zijn en zodoende zeggen van : fake of echt. Het is echter veel complexer en tijdsintensiever dan je denkt om te bepalen welke kenmerken dat dan moeten zijn. En wat doe je als je algoritme zegt dat het niet overeenkomt met de echtheidskenmerken die hij herkent? Zeg je dan: hij is sowieso nep? Of zeg je dan: ik kan niet zeker zeggen dat hij echt is? Kortom, mijn inschatting (als wiskundige die helemaal niet meer heel diep in deze tak van sport zit): moet kunnen als je echt weet wat je doet en er tijd/geld voor hebt!
Je kunt het algoritme natuurlijk ook zelf laten leren aan de hand van een bak met foto’s waarvan je weet of ze fake of echt zijn. Dat is wel veel meer “black box” en er zijn maar een paar mensen in NL die echt snappen wat er dan gebeurt
Het laatste, zoals ik eerder al zei. Dat is het punt waar de menselijke factor weer om de hoek komt kijken.
Ik denk dat je hier dan al een stap te ver gaat. De AI zou idealiter niet een eindoordeel moeten geven, maar een of meerdere rode vlaggen moeten plaatsen die ertoe moeten leiden dat er iemand een daadwerkelijke fysieke controle gaat verrichten op het object. Ik ben wel iemand van het slag die absoluut tegen een eindoordeel van een AI is, op werkelijk alle vlakken. Ook wij (zakelijk, niet Koninklijke meervoud) zien dat het nog teveel fout kan gaan op dit moment, omdat de technologie nog niet feilloos is. Vraag is of dat het dat ook ooit wel gaat worden, of dat we dat eigenlijk wel willen met z’n allen. Maar dat is stof voor weer een geheel andere discussie.
Ja precies, AI lijkt mij voor deze toepassing een technologische overkill. Als echte goede experts al geen oordeel kunnen vellen met alleen foto’s en dit alleen kunnen door met een loupe diep in het uurwerk te duiken…
Ik geloof er gewoon geen snars van, ik denk dat ze gewoon een paar experts ingeschakeld hebben die ze onder het mom van ‘AI’ naar al die inzendingen laten kijken. 90% van alle fake meuk pik je er zo uit na 1 minuut naar een foto staren. Het gaat juist om die 10 % twijfel. Daar kan geen AI algoritme iets mee. Ik zeg fake news
Ik hoop dat je het goed bedoelde…
.
