Sedam ljudi umire u narančastoj satovi . Devedeset i pet umiru u Kill Bill Volume 1 . Osam stotina devedeset šest umre u Gospodaru prstenova: Povratak kralja . To sve znamo jer je netko brojao svaku smrt. Ručno. A onda je na web stranici rekao Film Body Counts.
Ali Caleb Garling u SFGate pita se postoji li drugi način identifikacije smrti. Način koji ne uključuje ljude, već računala. A moglo bi biti - bit će samo teško. Garling objašnjava:
Trebalo bi se dogoditi puno treninga. Jedan od najčešćih načina za podučavanje računala jest davanje ponavljajućih primjera - s informacijama o primjerima - i puštanje softvera stroja da razabira obrasce i određuje karakteristike jedne kvalitete u odnosu na drugu. Ovako ga možete naučiti prepoznati kabinu u odnosu na žuti automobil. Možda bi prikazom milijun slika živih ljudi nasuprot milion slika mrtvih ljudi naučilo stroj.
Podučavanje računala da shvati je li netko živ ili mrtav korisno je osim prebrojavanja filmskog tijela. Ali još nismo sposobni programirati umjetnu inteligenciju potrebnu za identifikaciju života. Osim toga, ljudi nisu ni tako dobri u prepoznavanju smrti. Ako čovjek leži, nepomičan, možda nećete moći je li spavao ili mrtav ako se ne dovoljno približite da biste vidjeli da diše. Podučiti računalo da zna nešto što ne znamo je teže nego naučiti ga odgovarati na pitanja opasnosti ili slikati slike.
"To je ono što misli čitav hullabaloo o" dubokom učenju "- nekako ćemo obučiti strojeve da budu poput naših mozgova kroz prepoznavanje uzoraka", rekla je Garlingova istraživačica Mary Cummings. "Ali to sami ne razumijemo. Od svih dijelova tijela, veza oka i mozak je misterijska znanost koja se još nije približila otključavanju. "
Ali u doba u kojem prepoznavanje lica još uvijek nije sjajno kada bi plakali osobi od smijeha, kada bi čovjek mogao reći da je život napustio čovjek možda je i dalje izvan razumijevanja računala. Zatim je opet čovjeku sve teže i teže prepoznati je li nešto živo - ili je samo stvarni robot.
