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为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

现场图片黄玫介绍,全景凤凰营湾区科创大赛是全景紧跟全球湾区经济及中国经济转型升级的时代大趋势,聚集多方资源打造的一个创新技术与资本对接,创业团队与上市公司对接,项目与投资机构对接,落地项目与园区对接,市场化运作与政府资源对接的资源共享平台,是一个公平公正的双创企业实现梦想的舞台。

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

与此同时,华睿资本、科发资本、银江资本、杭州浙大校友会、铂谷资本、秘银资本、琦迹资本、医路演、氢创资本、益通资本获得最佳合作伙伴称号。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

杭州高新区管委会副主任、滨江区副区长李放瑜,深圳市全景网络有限公司常务副总经理黄玫与会并致辞。杭州高新区管委会副主任、滨江区副区长李放瑜初创组、成长组共25个企业入围参赛。初创组入围企业为:派恩杰、和元艾迪斯、伯镭智能、闪马智能、领博生物、瑞莱谱、广电云、泛嘉控股、魔点科技、安贞医疗、普利复健、柏医健康;成长组入围企业为:泽德医药、奥默医药、特扬网络、赤霄科技、华途信息、三坛医疗、朝云帆、美齐科技、乐为健康、世霆科技、高灯科技、镭神智能、青柠微影。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

三等奖(初创组)三等奖(成长组)其中,大赛特设的最具市场潜力奖和最具投资价值奖两个单项奖,分别由乐为健康和镭神智能获得。另外,大赛期间,超过百万人次登陆大赛官网和为参赛项目投票,总投票数超过70万,其中,奥默医药、金鼎汽车、云机工业、海创医疗、普利复健、三坛医疗、世霆科技、广电云等八个企业的项目获得最具人气奖。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

一等奖(初创组)一等奖(成长组)魔点科技、柏医健康、和元艾迪斯获得初创组二等奖,镭神智能、奥默医药、泽德医药获得成长组二等奖。二等奖(初创组)二等奖(成长组)派恩杰、领博生物、普利复健、伯镭科技、安贞医疗、泛嘉控股、瑞莱谱、广电云获得初创组三等奖;华途信息、三坛医疗、美齐科技、乐为健康、朝云帆、赤霄科技、特扬网络、世霆科技、青柠微影获得成长组三等奖。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

最后,李放瑜、黄玫为王阳、王国成、许波琴、徐晓俊颁发全景产融智能投融服务平台导师证书。全景凤凰营·湾区科创大赛是全景、全景产融服务资本市场的一部分。全景凤凰营“金凤凰”赛道计划已经启动,未来,全景、全景产融将持续为优秀项目提供常态化路演和定制化路演,为企业提供包括融资对接、人才对接及产业资本对接的全生命周期服务,以及商业模式梳理、企业财务法务推荐、政府政策申请、市场营销实战训练、主题培训安排、股权架构设计、专场活动策划等创业陪跑服务。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

深圳市全景网络有限公司常务副总经理黄玫在大赛项目路演环节,25个项目从团队、到产品、服务和技术创新,再到商业模式,全方位介绍现状、展望未来,表现出一贯的高水准。经过9位评审和9位观察员评分与严格的把关,最终闪马智能获得初创组一等奖,高灯科技获得成长组一等奖。

“金凤凰”展翅冲霄 湾区科创大赛总决赛圆满收官

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

根据对本次大赛作出的贡献,组委会决定授予宗佩民、陈晓锋、樵攀、赵弋、蔡玮、吴一凡、金国巍、杨廷辉、藏宇轩、李先文等十位嘉宾特殊贡献奖。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

创业板制度改革正在快马加鞭,要发挥好各类产业投资基金,创业投资基金的带动作用,全景凤凰营·湾区科创大赛的宗旨就是为投资方和企业方牵线搭桥,打造投融资对接平台。李放瑜表示,杭州高新区(滨江)诚挚欢迎本次大赛参赛项目落地滨江,开花结果。

另有二百余位投资机构、企业代表、媒体来到现场观摩。李放瑜在致辞时表示,近年来,高新区发布出台了三轮“1+X”产业政策,针对不同类别的产业、不同阶段的企业给予精准的政策支持,同时积极打响“5050政策”的金字招牌。每年的专利申请量15000件左右,万人发明专利拥有量超过300件,研发经费投入占GDP的比重始终保持在11%左右。支持创新,鼓励创业,褒扬成功,宽容失败的文化和气质已经深深根植于高新区(滨江)的改革创新、产业变革、人才集聚等各个方面。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

全景、全景产融智能投融服务平台致力成为创业者的陪跑人,对创业者、投资机构、产业园孵化器永远敞开大门。AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

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