* Исследование поразительного открытия исследователя MIT Media Lab Джоя Буоламвини о расовом смещении в алгоритмах распознавания лиц. MIT Media lab представило на этой неделе результаты и огромное исследование, показывающее, что алгоритмы распознавания людей на изображениях в реальном времени могут существенным образом отличаться от тех, что реализованы в традиционных системах распознавания. Исследование было проведено с помощью технологии Camera-in-a-box (CIS), в которой исследователи сравнивали и анализировали качество алгоритмов распознавания на фотографиях, полученных с помощью различных видеокамер. Инициатор исследования Джой Буолямвини получил ряд грантов на свои исследования от Университета Карнеги-Меллон в Питтсбурге, Университета Брауна в Южной Каролине и Университета Дьюка в Северной Каролинке. Так, упомянутый Университет Дьюк предоставил одну из самых серьёзных возможностей для исследования ученых MIT, так как именно здесь находятся "колледжи" SRI. В интервью Fast Company Буолемвини объясняет: "Они принимают многих людей со всего мира, включая, конечно же, с IQ выше 190 и используют их для создания алгоритмов глубинного анализа изображений, где исходный код написан на нескольких языках программирования". Ученые обнаружили, что пока алгоритмы машинного обучения, основанные на человеческом восприятии и опыте, довольно хорошо выполняют свою задачу распознавания человека на фотографии. Они также обнаружили, как алгоритмы перестают справляться с этой задачей, когда исходный материал плохого качества и имеются сомнения, что человек является живым, о чем говорил многолетний опыт исследования и наблюдения в реальных условиях. По словам Буолямини, его и его команду очень заботит то, что программное обеспечение может перестать распознавать человека, даже когда он "публично" стоит на площадке, смотрит прямо на камеру, ходит по дому или стоит в толпе. "Как мы можем улучшить механизм распознавания, когда люди стоят в толпе и только смотрят друг на друга?" говорит Буолеми. Но еще важнее, по его словам, то, какими людьми их считают люди на улице, и как реагируют их друзья и знакомые, когда узнают, что они не вполне реальны. Все эти факторы очень важны для разработчиков программного обеспечения машинного понимания, которые должны обеспечить, чтобы алгоритмы машины в реальном мире не искажали и не ошибались.
| Год: 2020 | Бюджет: неизвестен |
| Оригинальное название: Coded Bias | Режиссер: Шалини Кантайя |
В главных ролях |
Великобритания, 
Китай, 
США
