rss 推荐阅读 wap

网农社_中国互联网互动社区!

热门关键词:  as  云南  xxx  自驾游  茅箭医院
首页 新闻资讯 网民家园 理财投资 网络互联 体育娱乐 购物消费 旅游休闲 科技创新 商业营销 微商创业

互联网分类系统也有“偏见”?“值钱货”识别率更高

发布时间:2019-06-11 22:36:01 已有: 人阅读

  近日,Facebook人工智能研究人员对6种物体识别系统进行了分析,其结果表明,这些计算机视觉系统能更加高效地识别更贵的家居物品。据介绍,该研究共测试了Facebook、GoogleCloud、微软Azure、AWS、IBM Watson和Clarifai等多平台的物体分类系统,结果显示,这六种系统在识别最昂贵的一批家具时,识别的成功率要比最便宜的一批家具高出10%到20%。也就是说,这些平台上的物体分类系统有一定的“价格偏见”。

  据悉,物品识别系统能借助计算机视觉来感知不同物品之间的差异,不少云服务公司和面向消费者的企业都会用到这样的系统。对于Facebook而言,物品识别主要能用于内容调节,以及帮助视觉障碍人士了解屏幕上的内容。不过,Facebook的一位发言人拒绝分享其他公司的具体数据,但他表示,对比月收入高于3500美元的美国家庭和月收入低于50美元的索马利亚家庭,Facebook系统识别的准确率存在最高20%的差别。

  为了测试精度,研究人员还利用了Gapminder Foundation编译的开源数据集,该数据集囊括了50个国家的264个家庭的照片,结果显示各大识别系统的准确率虽然都存在差异,但总的来说,这些系统识别北美和欧洲家居用品的准确率要高于亚洲和非洲。研究人员表示,引发差异的部分原因可能就是因为平台的训练照片,几乎都是来自于欧洲和北美。

  对此情况,相关研究人员在博客中称,“我们的分析表明了这种‘物品识别偏见’普遍存在,包括我们的公司也是如此。该结果表明了我们需要在各行各业都做得更好。通过发布这些结果,描述我们的方法,各个地区的人工智能研究人员和工程师就能利用它来测试和比较自己的物品识别系统,从而更高效地服务每个人”。由此看来,即便是中性化的技术在实际应用时,也免不了出现人类社会中的偏见。有业内人士建议,今后在智能平台的学习过程中,应当更加注重样本的全球化,或许就能避免人工智能产生“偏见”了。

首页 | 新闻资讯 | 网民家园 | 理财投资 | 网络互联 | 体育娱乐 | 购物消费 | 旅游休闲 | 科技创新 | 商业营销 |免责声明

Copyright2008-2020 网农社 www.wpwyw.com 版权所有 业务QQ:121390454 Power by DedeCms 京ICP备18045899号-6

电脑版 | wap