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亿电竞app-看!AI自拍标识也有不靠谱的一面

发布时间:2021-08-25    来源:亿电竞app官网56123

本文摘要:现代人工智能在越来越成熟期的表现中受到称赞,但与世界末日等词语有关时,人工智能革命自动化了数百万人的工作,避免了现实和技术之间的障碍,最后被迫在人类南北绝种的边缘。

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现代人工智能在越来越成熟期的表现中受到称赞,但与世界末日等词语有关时,人工智能革命自动化了数百万人的工作,避免了现实和技术之间的障碍,最后被迫在人类南北绝种的边缘。但是,现在很多人工智能的能力受到限制,在经过专业训练的特定领域不能简单,比如对局和翻译。

用一个机器人完成其能力以外的任务,往往不会得到滑稽的结果——这是用于教练的体验。艺术家兼任研究者,Trevor,Paglen和人工智能研究者KateCrawford共同创造了TraingHuman影像识别系统史展示,ImageNetRoulette也在展示中发挥着最重要的作用。针对该展示的目的,Trevor、Paglen明确表示,该展示的目的是研究人工智能现在的形式,以及简单的学术和商业历史,不是评价它。

另一位创始人Kate,Crawford。两年前,我们开始构想这个展览时,想通过计算机视觉和AI系统展示图像识别史。我们对人工智能的抹黑营销,以及未来的反乌托邦机器人的故事都不感兴趣,只想通过贯彻落实的理解来理解这个AI。

为了超越目的,我们必须了解图像识别系统的运行方法,认真处理作为训练的图像——这是机器视觉发展的最重要因素。也许,这个项目的意义是基本的,也就是说,ImageNetRoulette的展示展示了AI幽默的一面。例如,右图:测试人员对自己不吸烟作出反应,但ImageNetRoulette将其标记为PipetSmokr(吸烟者)(公共编号:)记录:上面的两张图来自Thetoverge测试人员,躺在自己的办公室里,ImageNetRoulette指出坐在机舱里,标记为steward,flightattendant(空乘者)。

实质上,ImageNetroulette的登场是为了让大众更加正确地理解机械学习系统,其背后也构筑了各方面的力量。ImageNetRoulette用于开源的Caffe深度自学框架(加利福尼亚大学伯克利分校开发),该框架对人员类别的图像和标签进行了训练。

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用户上传照片时,应用程序首先运营面部检测器定位面部,瞄准后,将面部信息发送给Caffe模型,不分类,在原图边界板上显示检测到的面部和分类器分配给图像的标签。这个项目的开始也有一部分原因是为了引人注目。ImageNet把人标记为problematic(有问题)和offensive(侮辱)等。Twitter有一些上传照片的男性被随机标记为强奸嫌疑犯的例子。

TrevorPaglen回应,这对该项目特别强调的主题之一至关重要,即人工智能系统的不可靠性。ImageNet数据集中在有问题、攻击性、奇怪、厌女症、种族歧视等多个类别中,这些说法来自WordNet。由于在ImageNet上,Roulette的结果是以ImageNet为基础的,这些类别在ImageNetRoulette的结果中也经常出现。

然而,另一方面,这不是一件好事——这需要解释,并根据有问题的数据进行培训结果可能近乎有问题。ImageNet、Roulette让人们直观地看到机器受到惩罚,这种情况很少闻到,人工智能对人类对象的分类结果必须公开发表。总结有时候,ImageNetroulette的惩罚看起来很有趣,但是发送的信息有点沮丧。

有点高兴的是,这个项目至少探索了两个重要问题,即人类如何通过训练集来说明和展示信息,以及技术系统如何接管和使用信息。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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