Sztuczna inteligencja rozpozna krewnych ofiar Holokaustu. Teraz odnajdą swoje rodziny

Przed wami doskonały przykład wykorzystania współczesnej technologii jako pomocy naukowej. Pewien programista skoncentrował się na rozwoju niesamowitego algorytmu sztucznej inteligencji, dzięki któremu udało się zidentyfikować wiele ofiar Holokaustu.

Daniel Patt jest inżynierem oprogramowania pracującym w Google. Gdy odwiedził warszawskie Muzeum Historii Żydów Polskich POLIN w 2016 r., ruszyło go coś w środku. Pomyślał, że wśród tysięcy twarzy ze zdjęć mogą być jego krewni i nawet o tym nie wie. Wpadł na genialny pomysł, dzięki któremu mógłby to zmienić.

Specjalista z Google’a wiedział, że jego praca na pewno pomoże jego rodzinie. Zależało mu na tym, by pomóc jego babci odnaleźć na zdjęciach członków jej rodziny zamordowanych przez nazistów podczas Holokaustu. Kobieta miała zaledwie dziewięć lat, gdy wybuchła wojna, a chwilę później wraz z bliskimi została przesiedlona z Zamościa. Jej matka została zastrzelona podczas agresji nazistów na Polskę, a brata zabito, gdy wracał pomóc siostrze. Ocalała rodzina wyemigrowała do Nowego Jorku po zakończeniu wojny. Troje z dziadków Patta przeżyło piekło podczas pogromu Żydów w I połowie XX wieku.

40-letni programista stworzył niesamowity algorytm rozpoznawania twarzy o nazwie From Numbers to Names, czyli w tłumaczeniu Od numerów do nazwisk – w skrócie N2N. Jak sama nazwa wskazuje, sztuczne inteligencja koncentruje się na skanowaniu i dopasowywaniu twarzy osób ze zdjęć do nazwisk. Jest to o tyle ciekawe, że algorytm sięga po osoby, które jeszcze żyją.

N2N jest darmowym i bardzo łatwym w obsłudze narzędziem. W odpowiedzi na zapytanie użytkownika podaje 10 najbardziej prawdopodobnych dopasowań. Zadaniem algorytmu jest przeszukanie setek tysięcy zdjęć, które znajdują się w zbiorach United States Holocaust Memorial Museum i połączyć je z danymi osób, które przeżyły II wojnę światową czy ich potomkami. To doskonały sposób na odnalezienie swoich krewnych i dowiedzenia się więcej o historii rodziny.

Projekt, który Patt zaczął solowo i traktował jako dodatkowe zadanie w czasie wolnym, znacznie ewoluował. Na tę chwilę w tworzeniu N2N pomaga cały zespół programistów, analityków danych, ekspertów w dziedzinie historii czy innych badaczy. Ich celem jest poprawienie działania algorytmu tak, by dawał jak najdokładniejsze wyniki.

Niebawem do zbioru danych Numbers to Names może trafić ogromna baza, zawierająca ponad 700 tys. zdjęć oraz filmów z czasów przed- i powojennych. Dodatkowe dane na pewno poprawią celność sztucznej inteligencji i pomogą wielu osobom odnaleźć swoich krewnych.

Algorytm możecie bezpłatnie przetestować na stronie internetowej projektu.

Marcin Watemborski, redaktor prowadzący Fotoblogii