rsfirma.ru

В конце января компания Amazon снова оказалась в центре скандала, связанного с ее искусственным интеллектом для распознавания лиц. Выяснилось, что ее система Rekognition не способна различить пол чернокожих людей, и поэтому сильно уступает по возможностям аналогам от Microsoft и других компаний. Логичным способом решения проблемы было бы использование более качественных обучающих данных, но исследователи из лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского университета придумали более действенный способ.

Отсутствие предвзятости — очень важная характеристика для искусственного интеллекта. Он все чаще используется полицией, поэтому даже маленькая ошибка алгоритма может стать причиной того, что в тюрьму может быть посажен совершенно невиновный человек. Многим людям не нравится повсеместное использование систем распознавания лиц, но если они и будут использоваться — важно, чтобы они работали максимально точно.

Хотите поговорить на тему систем распознавания лиц? Добро пожаловать в комментарии или в наш Telegram-чат, где сотни участников всегда рады пообщаться на тему науки и технологий!

Они уже используются даже в России. Например, во время чемпионата мира по футболу 2018 алгоритм распознавания лиц был внедрен в московскую станцию метро «Фрунзенская». Благодаря ей, полиция смогла быстро обнаружить человека, находящегося в розыске за грабеж. Он стал первым преступником, который был пойман при помощи системы распознавания лиц. Ее стоимость, кстати, оценивается в 4 миллиарда рублей.

Стало известно, что они разрабатывают алгоритм, который автоматически избавляет наборы обучающих данных от фотографий, которые могут привести к ошибке при распознавании людей с темной кожей. Исследователи не обещают, что такой способ даст 100% результат, но количество ошибок явно станет меньше. Об этом свидетельствуют внутренние тесты ученых: искусственный интеллект стал на 60% менее предвзятым, и при этом не утратил точность распознавания. Технология также снизит время обучения — использование больших объемов данных сильно замедляло процесс.