V procesu dela na naslednji generaciji pametnih telefonov Pixel Google zbira podatke za izboljšanje prepoznavanja obraza. Zaposleni v korporaciji se odpravijo na javna mesta v velikih ameriških mestih in nekaterim ponudijo, da na telefon vzamejo selfije. Tisti, ki se strinjajo, dobijo kupon za popust v vrednosti pet dolarjev v zameno za nakupe pri Amazonu ali Starbucksu.
Fotografije obraza so posnete z neznanim pametnim telefonom, skritim v tehtnem ohišju, ki v celoti skriva zasnovo naprave. Ljudje, ki so sodelovali v nekakšni akciji, pravijo, da so jih prosili, da posnamejo več slik svojih obrazov iz različnih zornih kotov. Zdnet je pripovedoval eno takšno zgodbo: prijateljev urednik George je v parku v New Yorku izvajal sprostitvene vaje, ko so k njemu pristopili Googlovi zaposleni. Opazoval je mimoidoče in opazil par ljudi, ki so bili videti kot prostovoljci v socialnih anketah ali scientologi. Nagovorili so ga z besedami "Živjo, zbiramo podatke za izboljšanje funkcije prepoznavanja obraza v prihodnjih Googlovih napravah".
Kot pravi radoveden inženir se je George strinjal. Pred dejanskim postopkom fotografiranja so zbiralci podatkov sprejeli njegovo pisno soglasje za obdelavo podatkov. Po njegovem mnenju ga samo dejstvo prenosa njegove biometrike na IT velikana ne moti, saj Google že ve veliko podrobnosti o njem. Prepoznavanje obraza za preverjanje pristnosti uporabnikov zahteva hitro in natančno delovanje izpopolnjenih algoritmov umetne inteligence. Spodnje nevronske mreže morajo biti na začetku "usposobljene" za veliko količino vhodnih podatkov. Zdi se, da to počne Google, ni pa jasno, kakšen je obseg kampanje. Za učinkovito usposabljanje sistemov za prepoznavanje, tudi dokaj preprostih slik, je običajno potrebnih več deset tisoč slik.
Nevronske mreže delujejo na podoben način kot človeški možgani. Z učenjem iz ogromnih izkušenj gradijo algoritme, ki so najbolj optimalni za opravljanje zahtevane naloge.
Pred tem so nekatera podjetja že ujela uporabo velikih baz podatkov človeških obrazov za izboljšanje njihovih nevronskih mrež. Kljub temu, da je najpogosteje šlo povsem zakonito, je ameriška javnost to dejstvo dojemala na precej negativen način. Sistemi za preverjanje pristnosti obrazov so postali najbolj priljubljen način za odklepanje pametnih telefonov v zadnjih letih. Obstajata dva glavna pristopa, ki se razlikujeta glede zahtevnosti izvajanja in zagotovljene stopnje varnosti. Prvo in najpogostejše je preprosto prepoznavanje obrazov s pomočjo običajne sprednje kamere. Je poceni, zmerno zahteven do virov čipov na pametnem telefonu, hkrati pa ga lahko prevara pravilno fotografirana fotografija. Drugi vključuje izdelavo zemljevida višine obraza uporabnika, ki ga osvetli infrardeča LED. Posebna kamera meri razdaljo do nekaj deset ključnih točk in dejansko "prepozna" ne obraz, temveč njegov tridimenzionalni model. Zanesljivost te možnosti omogoča strankam Apple, da jih uporabljajo za odobritev finančnih transakcij na pametnih telefonih.
Kakšen sistem prepoznavanja obrazov bo nameščen v naslednji generaciji Google Pixel, še vedno ni znano. Po eni strani bo, sodeč po nekaterih puščanjih, biometrična preverjanje pristnosti uporabnikov "po obrazu" enako zanesljivo kot iPhone. To izhaja iz analize beta različice Androida Q, ki naj bi se prvič predstavila skupaj z Googlovim novim pametnim telefonom. V njegovih nastavitvah so našli številne predmete, značilne za popolno biometrično preverjanje pristnosti, podobno kot pri napravah Apple. Po drugi strani pa znani koncepti oblikovanja Pixel 4 ne vključujejo dodatnih senzorjev na sprednji strani poleg običajne kamere.
Vasilij Parfenov