மனித முகங்களைக் கணினி மூலம் அடையாளம் தெரிந்துகொள்வது என்பது அற்புதமான விஷயம்தான். பொருட்களை ஸ்கேன் செய்வது போல, மனித முகங்களை ஸ்கேன் செய்து அறிந்துகொள்ள உதவும் இந்த அற்புத ஆற்றலைப் பலவிதங்களில் பயன்படுத்தலாம். தற்போது காவல் துறையில் இதைத்தான் செய்துகொண்டிருக்கின்றனர். ஆனால், தனியுரிமைக் காவலர்கள் முகமறிதல் நுட்பத்தின் மீது தீவிரமான விமர்சனங்களை முன்வைக்கிறார்கள்.
உண்மையில், செயற்கை நுண்ணறிவு சார்ந்த மற்ற எந்தத் தொழில்நுட்பத்தையும் விட, முகமறிதல் நுட்பமே அதிக சர்ச்சைக்குரியதாக இருக்கிறது. இது முழுமையான நுட்பம் அல்ல என்பதுதான் அதற்கு முக்கியக் காரணம்.
என்ன பிரச்சினை?
அடிப்படையில் முகமறிதல் நுட்பம் பயோமெட்ரிக் மென்பொருள் வகையின்கீழ் வருகிறது. ஒருவரின் முக அம்சங்களைக் கொண்டு, அதன் அமைப்புகளை ஒப்பீட்டு முறையில் ஆய்வுசெய்து, ஒருவரை அடையாளம் காணும் அல்லது அடையாளத்தை உறுதிசெய்யும் நுட்பம் இது. இதன் அடிப்படை நோக்கத்தில் எந்தப் பிரச்சினையும் இல்லை; செயல்படும் விதத்தில்தான் பிரச்சினை இருக்கிறது என்கின்றனர்.
மனிதர்களாகிய நமக்கு, முகமறியும் ஆற்றல் இயல்பாகவே இருக்கிறது. சிறு குழந்தைகூட மிக எளிதாகத் தனது தாயை அடையாளம் காணக் கற்றுக்கொள்கிறது. அதன் பிறகு ஒருவரைப் பார்த்தாலே அவர் யார் என மனித மனம் நினைவில் நிறுத்திக்கொள்கிறது. பின்னர், அவரை நேரில் அல்லது புகைப்படங்களில் பார்த்தால் எளிதாக அடையாளம் சொல்கிறோம்.
ஆனால், கணினி அப்படிச் செயல்படுவதில்லை. அடிப்படையில் அதற்கு மனித முகம் என்றாலே என்ன வெனத் தெரியாது. கேமரா வழியே பார்க்கும் திறன் அதற்கு உண்டாக்கப்பட்டுள்ளது என்றாலும், அது எல்லாவற்றையும் பிக்சல்களாகப் (pixels) பார்க்கிறது. பின் எப்படி அது மனித முகங்களை அடையாளம் காண்கிறது?
எப்படிச் செயல்படுகிறது?
முகமறிதல் நுட்பத்தின் பின்னே உள்ள மென்பொருள் செயல்படும் விதம் கொஞ்சம் சிக்கலானது. அது மனித முகத்தின் முக்கிய அம்சங்களைக் கணிதமாகக் கொள்கிறது. முகத்தில் உள்ள மூக்கு, கண், காதுகள் உள்ளிட்ட அம்சங்களைக் குறித்துவைத்து, அவற்றுக்கு இடையிலான தொலைவு உள்ளிட்ட அம்சங்களைக் கணக்கிட்டு குறித்துக்கொள்கிறது ஒவ்வொரு முகத்துக்கும் இந்த அம்சங்கள் தனித்தன்மையானவை.
ஆக, மனிதர்கள் சக மனிதர்களைப் பார்ப்பதற்கும், கணினி பார்ப்பதற்கும் வேறுபாடு இருக்கிறது. கணினி எந்த முகத்தைப் பார்த்தாலும், அதன் ஆதார அம்சங்களை எண்களின் தொகுப்பாக உணர்கிறது. இங்குதான் விஷயமே இருக்கிறது. முகங்களைப் பார்த்து கணக்குப் போட்டாலும் கணினியால், அந்த முகம் யாருடையது என உணர முடியாது. இதற்கான விடை காண அந்த முகத்தைத் தேடிப்பார்க்க வேண்டும்.
தான் பார்த்த அல்லது தன்னிடம் காண்பிக்கப்பட்ட முகத்தை அறிய கணினிக்கு முகங்களின் தரவுப் பட்டியல் தேவை. அதாவது ஒப்பிட்டுப் பார்க்க அதற்கு முகங்கள் தேவை. முகங்களை அறிய கணினி கணக்குப் போடுகிறது எனப் பார்த்தோம் அல்லவா? அதே பாணியில், மனித முகங்களைக் கணக்கிட்டு அதன் கணிதவியல் இலக்கணப்படி, முகங்களை அடையாளம் குறிப்பிட்டுப் பட்டியலிட்டு வைக்கின்றனர்.
இப்படி கோடிக்கணக்கில் முகங்கள் இருக்கும் பட்டியலை நொடிப்பொழுதில் ஸ்கேன் செய்து, தன்னிடம் இருக்கும் முகத்துடன் ஒப்பிட்டுப் பொருத்தமான முகத்தைக் கணினியின் முகமறிதல் நுட்பம் அடையாளம் காட்டுகிறது.
இது முற்றிலும் இயந்திரத்தனமானது என்றாலும், மனிதர்களிடம் இல்லாத ஆற்றல் கணினிகளிடம் இருப்பது சாதகமாகிறது. கோடிக்கணக்கான படங்களை விடாமல் அலசி ஆராய்ந்து, பொருத்தமான முகம் இருக்கிறதா எனச் சொல்வது கணினிக்கு எளிது. கண்காணிப்புக் கேமரா காட்சிகளை அலசிப்பார்க்கும் பணியை மனிதர்கள் மேற்கொள்ளும்போது நேரம் கூடுதலாகும் என்பது மட்டும் அல்ல, இடையே கண் அயர்வதால் அல்லது கணநேர கவனச்சிதறலால் காட்சி தவறி விடலாம். ஆனால், கணினிக்கு அந்தச் சிக்கல் எல்லாம் கிடையாது. அலுப்போ சலிப்போ இல்லாமல் அது அடையாளம் காணும் பணியை மேற்கொள்ளும். இதன் காரணமாகவே காவல் துறையிலும், விமான நிலையங்களின் பாதுகாப்புப் பிரிவிலும், இன்னும் பிற இடங்களிலும் முகமறிதல் நுட்பம் கையாளப்படுகிறது.
கணக்கு தவறலாம்
இது நூறு சதவீதம் துல்லியமானது அல்ல என்பதுதான் முக்கியப் பிரச்சினை. பட்டியலில் இல்லாத முகத்தை முகமறிதல் நுட்பத்தால் உணர முடியாது என்பதோடு, இருக்கும் முகங்களை அறியும் தன்மையும் நிச்சயமானது எனச் சொல்ல முடியாது. கேமராவை நோக்கும் முகத்தைக் கணினியால் நன்றாக உணர முடியும். பக்கவாட்டில் தோன்றும் முகங்கள் அல்லது பலருடன் இணைந்த முகங்கள் என்றால் கொஞ்சம் சிக்கல்தான்.
கணினிக்கு முகம் பார்க்கும் தன்மையை நாம்தான் உருவாக்கித்தர வேண்டும். அதாவது, முகத்தின் அம்சங்களை அதற்குரிய அடையாளத்துடன் பொருத்துவதற்கான வழிமுறைகளை அதனிடம் கொடுக்க வேண்டும். தொழில்நுட்ப மொழியில் இதை ‘அல்கோரிதம்’ என்கின்றனர்.
முகமறிதலுக்கு உருவாக்கப்படும் அல்கோரிதம்களில் அடிப்படை யான மனிதச் சார்பு இருக்கலாம் என்கின்றனர். அதோடு, தரவுப் பட்டியலிலும் சார்பு இருக்கலாம். குறிப்பிட்ட வகையினர் அல்லது சமூகத்தினர் குற்றச்செயல்களில் ஈடுபடுவதாகக் கூறப்படுவது தவறான கருத்து என நமக்குத் தெரியும். ஆனால், நாம் உருவாக்கி வைத்திருக்கும் குற்றவாளிகளின் பட்டியலில் இந்தச் சார்புநிலை உள்ளார்ந்து இருப்பதுதான் பிரச்சினையே. ஆக, அல்கோரிதமை உருவாக்குபவர்களின் மனதில் இருக்கக்கூடிய சார்பு, அதன் செயல்பாட்டிலும் வெளிப்படலாம். பொதுவாக வெள்ளைத் தோல் கொண்டவர்களை அடையாளம் காணும் அளவுக்குக் கறுப்பின மக்களை அடையாளம் காண முடியாமல் முகமறிதல் நுட்ப மென்பொருட்கள் தடுமாறுவதாகச் சொல்கின்றனர். இதற்கு மூலக்காரணம் இதன் பின்னே உள்ள அல்கோரித சார்புதான்.
என் முகம் என் உரிமை
முகமறிதல் நுட்பம் பயோமெட்ரிக் எனப்படும் உயிரியல் சார்ந்த அம்சங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டிருந்தாலும், இதில் உள்ள முக்கியப் பிரச்சினை பயனாளியின் உரிமை தொடர்பானதாக அமைகிறது. ஒருவரது முகம் தொடர்பான அம்சங்களைச் சேகரித்துத் திரட்டிவைக்கும் செயல் சரியானதா எனும் கேள்வி எழுப்பப்படுகிறது. பட்டியலைப் பார்த்து முகங்களை அறியும் தன்மை கண்காணிப்புச் சமூகத்துக்கு மட்டும் அல்ல, தனியுரிமை மீறலுக்கும் வழிவகுக்கும் என எச்சரிக்கின்றனர்.
உதாரணத்துக்குக் கடவுச்சொல்லை உருவாக்குவது நம் உரிமை. அந்தக் கடவுச்சொல் திருடுபோனாலும் நாம் புதிய கடவுச்சொல்லை உருவாக்கிக்கொள்ளலாம். ஆனால், மனித முகத்தைப் பட்டியலாக்கி உற்றுநோக்கத் தொடங்கினால், மனிதர்கள் புதிய முகத்துக்கு எங்கே செல்வார்கள்? ஒருவரது முகம் அவருக்கு மட்டும்தானே சொந்தம்?
(தொடரும்)