كيف ظهر How.Old.net ، ولماذا "أطلق النار" وأصبح فيروسي

الآن من الصعب جدًا العثور على شخص يتذكر مكان وزمان تنفيذ // build 2015 ، ولكن عرضًا توضيحيًا صغيرًا من هذا المؤتمر اصطدم بذاكرة الإنترنت بالكامل. How-Old.net ، وهو موقع يتنبأ بعمر الشخص وجهاً لوجه ، تم إطلاقه في أواخر نيسان (أبريل) ، وفي غضون أيام قليلة ، اكتسب شعبية هائلة. بفضل علامة التصنيف الخاصة #HowOldRobot على Twitter ، بدأت لقطات شاشة عمل الخدمة والمحاكاة الساخرة تنتشر بسرعة. أوضح إيستون وانغ ، مدير أول يعمل في محرك بحث Bing ، ما هي الخدمة القائمة وكيف اكتسب هذه الشهرة.

عمل وانغ مباشرة في هذا المشروع ، وبالنسبة له ، جاءت الشعبية المفاجئة لهذا التطبيق الصغير على الويب بمثابة مفاجأة. قال Wing أن Bing Image Search أنشأ أفضل نظام للتعرف على الصور في هذا المجال. وقد تم تحقيق ذلك من خلال التعاون مع قسم Microsoft Research. اليوم ، يتم استخدام الفرص في Bing ، ولكنها تنتشر بسرعة إلى منتجات أخرى من عملاق ريدموند. في موقع Project Oxford ، تتوفر واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة للمطورين حتى خارج الشركة.

للتعرف على النظام على https://www.projectoxford.ai/demo/face#detectionيمكنك الحصول على جميع البيانات المتاحة بعد بضع ثوان فقط بعد تحميل الصورة. يمكن لأي مطور فعل الشيء نفسه لأي صورة وتحميل البيانات بتنسيق JSON. هذا هو تقريبًا ما تبدو عليه المعلومات في شكل خام.

نص مخفي
JSON:

[

  {

    "faceId": "5af35e84-ec20-4897-9795-8b3d4512a1f9",

    "faceRectangle": {

      "width": 60,

      "height": 60,

      "left": 276,

      "top": 43

    },

    "faceLandmarks": {

      "pupilLeft": {

        "x": "295.1",

        "y": "56.8"

      },

      "pupilRight": {

        "x": "317.9",

        "y": "59.6"

      },

      "noseTip": {

        "x": "311.6",

        "y": "74.7"

      },

      "mouthLeft": {

        "x": "291.0",

        "y": "86.3"

      },

      "mouthRight": {

        "x": "311.6",

        "y": "88.6"

      },

      "eyebrowLeftOuter": {

        "x": "281.6",

        "y": "50.1"

      },

      "eyebrowLeftInner": {

        "x": "304.2",

        "y": "51.6"

      },

      "eyeLeftOuter": {

        "x": "289.1",

        "y": "57.1"

      },

      "eyeLeftTop": {

        "x": "294.0",

        "y": "54.5"

      },

      "eyeLeftBottom": {

        "x": "293.0",

        "y": "61.0"

      },

      "eyeLeftInner": {

        "x": "297.8",

        "y": "58.7"

      },

      "eyebrowRightInner": {

        "x": "316.0",

        "y": "54.2"

      },

      "eyebrowRightOuter": {

        "x": "324.7",

        "y": "54.2"

      },

      "eyeRightInner": {

        "x": "312.9",

        "y": "60.9"

      },

      "eyeRightTop": {

        "x": "317.8",

        "y": "57.7"

      },

      "eyeRightBottom": {

        "x": "317.9",

        "y": "63.7"

      },

      "eyeRightOuter": {

        "x": "322.8",

        "y": "60.8"

      },

      "noseRootLeft": {

        "x": "304.0",

        "y": "60.2"

      },

      "noseRootRight": {

        "x": "312.2",

        "y": "61.2"

      },

      "noseLeftAlarTop": {

        "x": "302.6",

        "y": "70.2"

      },

      "noseRightAlarTop": {

        "x": "313.0",

        "y": "70.0"

      },

      "noseLeftAlarOutTip": {

        "x": "298.8",

        "y": "76.2"

      },

      "noseRightAlarOutTip": {

        "x": "315.2",

        "y": "76.6"

      },

      "upperLipTop": {

        "x": "307.3",

        "y": "84.0"

      },

      "upperLipBottom": {

        "x": "306.6",

        "y": "86.4"

      },

      "underLipTop": {

        "x": "305.5",

        "y": "89.6"

      },

      "underLipBottom": {

        "x": "304.1",

        "y": "94.0"

      }

    },

    "attributes": {

      "age": 24,

      "gender": "female",

      "headPose": {

        "roll": "4.0",

        "yaw": "31.3",

        "pitch": "0.0"

      }

    }

  }

]




يحتوي مشروع أكسفورد على العديد من الميزات والوجوه - وهذا بعيد عن التخصص الوحيد. لكن #HowOldRobot يتطلب فقط العثور على الوجوه وتحديد الجنس والعمر. تم إنشاء التطبيق الصغير لتوضيح إمكانيات API بواسطة فريق Azure ML في يوم واحد فقط. يسمح لك البحث عن الوجوه في الصور بتصنيف الجنس وتحديد العمر ؛ والمهمتان الأخيرتان هما مثال كلاسيكي للانحدار والتصنيف في التعلم الآلي. تتضمن قائمة المهام بناء فكرة عن ملامح الوجه ، وجمع المعلومات حول التدريب ، وبناء نماذج الانحدار والتصنيف ، وتحسين النماذج. هناك مشكلة أخرى هي الأسباب التي جعلت هذا التطبيق الصغير شائعًا جدًا مع الإنترنت. يمكن أن يتصل وانغ



عشرة. هذا سهل الاستخدام - يحتوي الموقع على واجهة أبسط ، ومن السهل فهمه. يمكن للمستخدم إما البحث عن الصور في Bing ، أو تحميل صورته الخاصة. على الرغم من أن الموقع الجاد لرؤية الكمبيوتر مخفي خلف موقع صغير ، فمن الممكن الحصول على نتيجة جميلة وواضحة بنقرتين فقط. يرى المستخدم فقط ما يفهمه - How-Old.net لا يفرط في تحميل الزوار بالمعلومات غير الضرورية.

التطبيق خاطئ أيضًا ، ولكنه أحيانًا يرضي المستخدم ، ويقلل من عمره الحقيقي. إذا نظرت إلى الرسائل على Twitter ، فغالبًا ما يذكر الناس أن العمر المقدر أقل من الحاضر ، فإن عدد هذه الرسائل أعلى بكثير من المحايد أو السلبي. إذا خمن التطبيق العمر ، فوجئ المستخدم بتطور التكنولوجيا. إذا كان هناك خطأ صغير ، فإن الناس يضحكون على أنفسهم. هذا إيجابي معد.



يوفر التطبيق للمستخدم صورة تريد نشرها في مكان ما. تدعي العديد من الدراسات أن نشر الصور في معظم الأحيان على وسائل التواصل الاجتماعي تحصل على منشورات. الصورة من #HowOldRobot نفسها مكتفية ذاتيا ، استخدمت العديد من العلامات التجارية التطبيق للإعلان عن منتجاتها الخاصة. على سبيل المثال ، أنشأت هيونداي محاكاة ساخرة يتم فيها التقاط منتج الشركة بعمر سنة واحدة والأرضية "السيارة".


ساعدت شعبية الهاشتاج #HowOldRobot أيضًا على الشعبية: يتخيل الناس روبوتًا يخمن سنهم. إذا كان الروبوت على حق ، فعليك أن تشكره ؛ إذا لم يكن كذلك ، يمكنك الصراخ ، إنه مجرد روبوت. من السهل تذكر اسم نطاق How-Old.net ونقله في محادثة شفوية ، والموقع متعدد المنصات ، وهو يعمل بشكل جيد على Windows و Mac و iOS و Android. لا يحتوي التطبيق على عوائق لغوية: يشار إلى الجنس برمز ، والعمر بأرقام عربية ، وليس كلمات. نتيجة العمل واضحة بنفس القدر لسكان الأمريكتين أو أوروبا أو آسيا.

أخيرًا ، وفقًا لوانغ ، اكتسبت How-Old.net شهرة بسبب حقيقة أنها تؤدي وظيفة واحدة فقط. لا يحتاج المستخدم إلى اختيار أي شيء: بعد دخول الموقع وأداء الوظيفة الوحيدة ، يبقى فقط مشاركة النتيجة مع الآخرين. أيضًا في الإطلاق الأولي ، انتشر جيش الموقع بسرعة إلى الموقع ، وزاد عدد الطلبات بشكل حاد. في النهاية ، كان نجاح عرض صغير لقوة محرك بحث Bing ممكنًا فقط بفضل الكلام الشفهي للأفراد.

منشور مدونة Bing على التعرف على الصور

All Articles