Sony разработала новую технологию идентификации пользователя

Sony разработала новую технологию идентификации пользователя

...

Биометрическое подразделение японской Sony разработало новый метод проверки подлинности пользователя.

Новая система, получившая название Mofiria, работает уже не с рисунком отпечатка пальца, а с более мелкими деталями — венами. По заявлениям Sony, этот способ является не менее точным, нежели привычное сканирование отпечатка пальца. Для пользователя система Mofiria даже более предпочтительна, поскольку не требует прокатывания пальца по датчику.

В основе системы Mofiria находится компактная система камер, которые используют специализированные CMOS-сенсоры для просвечивания пальцев и получения биометрических данных пользователя. Передаваемые камерами данные специальным образом сжимаются и передаются в систему обработки для их декодирования. В штатной версии системы аутентификации находится также и компактное запоминающее устройство, поэтому система может запоминать сведения о нескольких пользователях.

По словам авторов прибора, вероятность неправильного отказа в доступе составляет менее 0,1%. Ошибочно принять постороннего за законного владельца система может и вовсе лишь в 0,0001% случаев. Процесс сканирования длится 0,015 с при использовании стационарного ПК или ноутбука и около 0,25 с при работе с процессором, предназначенным для мобильных устройств.

Корпорация Sony планирует использовать технологию Mofiria в различных мобильных устройствах, а также системах безопасности. Коммерческие образцы продуктов с этой технологией должны появиться в течении 2009 года.

Источник

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru