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2019年11月14日 16:01:55来源:百福彩票下载编辑:234彩票首页

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。

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。

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。

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:。

对于5G,我认为这将给我们带来在很多方面创新的机会。在移动方面,我认为视频产品的功能将继续发展,它可能与我们今天看到的截然不同。在AI2B方面,智能交通运输、智能制造以及教育等方面,事实上,我们看到了在各种不同领域和行业中转变这些商业模式的机会。

考虑到百度应用程序搜索的糟糕体验,百家号和智能小程序以及托管页面一起,所以从我们使用的所有指标衡量,体验正在变得更好。考虑到这一点,我们将看到应用程序内搜索流量总体上继续保持势头。

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。

一旦我们能够构建一个健康而强大的移动生态系统,用户体验将更加本土化,这意味着他们将获得更好的体验,我们的客户也期待更好的转换。我们正处于这种过渡的过程中。这就是为什么你会看到流量增长(可能是一个正在增长的领先指标),但收入或货币化方面并没有明显增加。

而在人工智能支持的新业务方面,我们认为所有这些业务都非常有前途。至于DuerOS,我们认为我们在会话式人工智能领域拥有非常明确的领导地位。过去我们在这方面投入了许多资金,但展望未来,我认为在接下来的1~2年内,总体亏损将继续缩小。

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。”

最重要的是,我认为搜索的技术壁垒非常高。如果你能解决搜索问题,你基本上就解决了通用人工智能(AGI)问题,因为无论用户说什么,你都必须能够理解这一点,并能得出相关的结果,这需要大量的研究,大量的投资,这是一个非常困难的问题。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

展望未来,我们认为在移动生态系统领域还有很多事情要做,我们将继续创新,提供比中国同行更好的和不同的用户体验。

我认为,通常情况下,我们在移动方面非常强大,而在中国新年期间,移动流量相对于我们的PC而言更强劲。这真的是一个机会,让我们向世界展示我们手机上的伟大产品。所以这是我们会考虑的事情,但是我们可能会在一个月左右的时间内得到更多的信息。

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。

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。

关于阿波罗,它正演变成一个智能的交通整体解决方案,因为大多数中国城市都非常渴望与我们合作,改善他们的交通基础设施。而云计算则更加通用,我们也在积极使用,利用我们的人工智能能力,在我们擅长的领域提高市场份额。

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。

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。

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。

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

因此,当我们以第四季度为例,我预计我们将产生与第三季度类似的影响,这意味着利润率应该与第三季度不相上下,甚至是更高。我们会继续关注我们可以实施成本管理举措的其他领域,我们也将继续关注运营效率。

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。

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。

当然,流量增长和收入增长之间是存在差距的,我们基本上也解释了一些的不利因素,包括行业特定的监管,自我执行的纪律,医疗保健行业,以及宏观经济因素。我们也认为,我们需要改进我们的自我管理系统。所以你指出的问题,我认为是暂时的,我们也看到宏观环境趋于稳定。因此,我们确信,最终收入增长将追上流量增长。

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。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

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

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。”

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/

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。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

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。

展望未来,我们正在继续推进移动生态系统,所有涵盖所有有机构建的内容和服务。在人工智能方面,我认为主要的挑战是市场的增长没有一些人预期的那么快。因此,这就是为什么我们仍需要继续投资于这种新战略,并等待市场变得更加成熟,以便我们能够从中获利。

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%。

旅游方面,我认为我们仍将致力于与Trip.com合作。当前,在我们的移动生态系统的各个方面,以及人工智能方面,我们正继续与他们密切合作。

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%。

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。”

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?

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。”

在销售和营销方面,正如李彦宏所提到的那样,我们仍然在销售和营销方面投入大量资金。但在同比基础上,我们的销售和营销费用、管理支出费用都在下降。我想我们在准备好的发言中已经提到,我们在渠道和促销营销上的花费是获得投资回报的必要投入。虽然我们并不期望我们花费的每一分钱都能在同一季度获得回报,但我们会衡量用户的终生价值。目前,虽然我们看到回报还没有达到我们设定的内部门槛,但我们会继续努力。你会发现,百度应用实际上是非常有利可图的,而它只是我们整体业务的一部分。

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。

李彦宏:我们正在继续推进移动生态系统,所有涵盖所有有机构建的内容和服务。在人工智能方面,我认为主要的挑战是市场的增长没有一些人预期的那么快。因此,这就是为什么我们仍需要继续投资于这种新战略,并等待市场变得更加成熟,以便我们能够从中获利。

所以我认为在这样的经济形势下,我们在支出方面会更加谨慎。我们在寻找我们能得到的回报。但随着经济好转,我们看到了良好的回报趋势,回报可能会在未来增加。但最终,我们认为无论我们花了多少钱,我们都能获得相应的回报,因为我们内部有一个非常复杂的系统,可以衡量这些渠道的促销和营销回报。

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。

然后还有第二个问题,我想李彦宏此前提到过,你们的应用程序内搜索也确实获得了部分市场份额。你能评论一下用户在搜索方面的行为吗?我们看到来自新闻推送平台的竞争越来越激烈,他们更早地推出了搜索功能,当然也在与最大的社交网络竞争。你对此有何评论?

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。

百度(BIDU.US)财报电话会议实录:李彦宏称收入增长最终将追上流量增长

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

所以不仅对于视频本身,就像在搜索中一样,我们看到通过视频满足的搜索正在快速增长,同比增长近50%。将这些因素结合起来,我们看到视频实际上在百度的整个生态系统中扮演着非常重要的角色。所以实际上,我们将在百度的生态系统中看到更多的视频应用。

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