Kai prekybininkas praneša apie išmaniųjų kamerų diegimą, jo komandos retai užduoda techninį klausimą. Dažniau jos paklausia: „Ar ji stebės mane?“. Klausimas pagrįstas, o komercinis bukletas į jį neatsako. Norint suprasti, ką regimojo kompiuterio dirbtinis intelektas parduotuvėje iš tikrųjų analizuoja, paprasčiausia sekti vaizdo kelią nuo kameros iki pranešimo ir pakeliui pažymėti viską, ką modelis ignoruoja.

Vaizdo analitika prekyboje, beje, vis dar naudojama retai. ECR Retail Loss atliktoje vaizdo analitikos prekyboje apklausoje, 2024 m. apklausus 70 mažmenininkų, daugiausia iš Europos ir Šiaurės Amerikos, vidutinis nustatytų analizės įrankių naudojimo lygis neviršijo 10 %, o prekybos salėje nukrisdavo iki 4 %. Kadangi sektoriuje nėra sutarimo, ta pati ataskaita siūlo darbinį vaizdo analitikos apibrėžimą: sistema, kuri automatiškai interpretuoja vaizdus ir pateikia aiškiai apibrėžtus ir panaudojamus rezultatus. Viskas, kas pateikiama toliau, telpa šiuose dviejuose žodžiuose.

Ką „matyti“ reiškia regimojo kompiuterio dirbtiniam intelektui

Kamera perduoda vaizdų seką. Modelis scenos „nesupranta“ taip, kaip tai darytų skyriaus darbuotojas: jis lygina rankų padėtis, objektus ir judesius su išmoktomis kategorijomis. Kai tai, ką jis mato, pakankamai atitinka vieną iš jų, jis sukuria įvykį: gesto tipą, zoną, laiką, trumpą vaizdo ištrauką. Nieko daugiau.

Tada viskas priklauso nuo vaizdo detalumo. Žemos raiškos sraute ranka, kuri įkiša skutimosi peiliuką į švarko kišenę, tampa keliais neryškiais pikseliais, todėl verta rinktis vaizdo analizę pagrindiniame aukštos raiškos sraute. Oxania sistemoje šis pagrindinis srautas apdorojamas specialiu GPU, įrengtu parduotuvėje: aptikimas vyksta vietoje, kamerų srautas nepalieka objekto, o saugomos tik su pranešimu susijusios ištraukos, serveriuose, esančiuose kuo arčiau kliento šalies.

Uždaras gestų žodynas, o ne žvilgsnis į žmones

Taikomas nuostolių prevencijai, gestų aptikimo modelis dirba su baigtiniu kategorijų sąrašu. Kalbant apie vagystes, dažniausiai tai:

  • prekės paslėpimas kišenėje, po drabužiais arba asmeniniame krepšyje;
  • gaminio įdėjimas į kuprinę, rankinę ar krepšį, kurio pobūdis neaiškus;
  • pakuotės atplėšimas prieš apmokant kasoje;
  • vartojimas vietoje: neapmokėto gaminio gėrimas ar valgymas;
  • konteksto elementai, pavyzdžiui, vežimėlis, kūdikio vežimėlis ar pirkinių krepšys, padedantys suprasti sceną.

Kai kurios sistemos prideda pranešimą apie kritimą, naudingą labiau klientų ir komandų saugumui nei prekėms. Nė viena iš šių kategorijų nenurodo, kas yra vaizde. Rizikingų gestų aptikimas susijęs su veiksmu, tam tikru momentu, tam tikroje zonoje.

Ko DI nedaro

Išimčių sąrašas yra tiek pat svarbus kaip ir aptikimų sąrašas, ir dažnai būtent jis nuramina komandas. Gestų analizės dirbtinis intelektas, sukurtas laikantis šio principo:

  • nieko neatpažįsta: jokio veido atpažinimo, jokių vardų, jokios asmenų bylos;
  • nesekia asmens iš vieno skyriaus į kitą, taip pat iš vieno apsilankymo į kitą;
  • nekuria jokio profilio: nei pagal amžių, nei pagal kilmę, nei pagal „rizikingą“ aprangą. Statistika skaitoma pagal zoną ir laiko tarpą, o ne pagal asmenį;
  • nevertina ketinimų: rizikingas gestas nėra nusikaltimas, tik situacija, kuriai verta skirti žmogaus dėmesį;
  • nematuoja darbuotojų darbo: nėra jokios kategorijos, susijusios su produktyvumu, pertraukomis ar procedūrų laikymusi.

Esant tokiam siauram taikymo ribų rėmui, įrankio naudojimą lengva paaiškinti. Vienu sakiniu, tiek pardavėjai, tiek klientui, galima pasakyti, kas sukelia pranešimą, ir būtent tai daro jį priimtiną.

Pranešimas nėra nuosprendis: sprendimą priima žmogus

Modelis kartais klysta. Pavyzdžiui, klientas deda akinius į kišenę iš karto po to, kai paėmė kavos pakuotę: mašinai scena atrodo kaip paslėpimas. Todėl pranešimas turi būti vertinamas kaip komandai užduotas klausimas, o ne kaip išvada.

Europos DI reglamento 14 straipsnis dėl žmogaus priežiūros šią spąstų problemą įvardija tiesiai: tai automatizavimo šališkumas, tendencija automatiškai arba pernelyg pasitikėti mašinos rezultatais. Jame reikalaujama, kad už priežiūrą atsakingi asmenys turėtų galimybę ignoruoti, pakeisti ar atšaukti sistemos rezultatą. Tekstas skirtas didelės rizikos sistemoms, tačiau niekas netrukdo taikyti tos pačios disciplinos bet kuriam rizikingų gestų aptikimo įrankiui.

Praktikoje pranešimą gavęs asmuo peržiūri ištrauką ir tada pasirenka: nieko nedaryti, užeiti į skyrių, pasiūlyti klientui pagalbą arba, kai situacija patvirtinama, kreiptis į institucijas. Apsaugos darbuotojai ir DI dirba kartu pagal paprastą taisyklę: technologija aptinka, sprendžia žmogus.

Skaidrumas klientams ir darbuotojams

EBPO principai dėl dirbtinio intelekto, priimti 2019 m. ir atnaujinti 2024 m. gegužę, skaidrumą, paaiškinamumą ir atsakomybę priskiria prie penkių patikimo DI principų. Parduotuvėje tai reiškia keletą konkrečių įpročių:

  1. Paaiškinti prieš diegiant. Parodyti komandoms, kas aptinkama, kas ne ir kas gauna pranešimus. Įtraukti darbuotojų atstovus, kai tai numatyta.
  2. Parašyti naudojimo taisyklę. Įrankis skirtas riboti nuostolius ir saugoti žmones, o ne vertinti personalą: geriau tai užrašyti juodu ant balto.
  3. Informuoti klientus. Skelbimas prie įėjimo yra operatoriaus atsakomybė, kaip ir esamos kamerų sistemos atveju. Įskaitomas ženklas ir trumpas prieinamas aprašas dažnai pakanka nuogąstavimams išsklaidyti.
  4. Mokyti skaityti pranešimus. Patikrinti ištrauką, išlikti mandagiems, niekada nesikreipti į žmogų vien dėl pranešimo.
  5. Reguliariai apžvelgti situaciją. Peržiūrėti atmestus pranešimus, koreguoti saugomas zonas, dalytis tuo, ką sužinoma, su komanda.

Gerai įdiegtas regimojo kompiuterio dirbtinis intelektas primena ne teisiantį akį, o kolegą, turintį labai ribotą žodyną: jis signalizuoja apie gestus, o tolesnius veiksmus palieka tiems, kurie pažįsta parduotuvę. Šią sistemą verta pristatyti jau paleidimo susitikime, dar prieš montuojant įrangą. Komanda, žinanti, ką įrankis stebi ir ko nestebi, juo tikrai naudojasi, ir būtent tada jis pradeda mažinti nežinomus nuostolius (démarque inconnue).