तंत्रिका नेटवर्क को पहचान बुरा काले लोगों और महिलाओं

तारीख:

2018-07-18 04:40:08

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तंत्रिका नेटवर्क को पहचान बुरा काले लोगों और महिलाओं Source:

चेहरे की पहचान प्रणाली पहले से ही मजबूती से हमारे जीवन में. यह प्रयोग किया जाता है में स्कैनर की तरह मुँह आईडी और यहां तक कि के लिए प्रयोग किया जाता है । लेकिन, प्रकाशन के अनुसार, साइंस डेली, शोधकर्ताओं के एक दल ने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) और स्टैनफोर्ड अध्ययन कर रही है, कई वाणिज्यिक ऐ एल्गोरिदम के लिए चेहरा पहचान, पता चला के लक्षण और नस्लवाद sexism.

अध्ययन में पता चला है कि के विश्लेषण में तस्वीरों के सफेद पुरुषों, एल्गोरिदम गलत तरीके से परिभाषित लिंग में ही 0,8% मामलों की, और के मामले में महिलाओं का प्रतिशत त्रुटियों के बारे में औसतन 30%. पैटर्न की पहचान करने में कर्मचारी एमआईटी खुशी Buolamwini 1200 की तस्वीरें अलग अलग लोगों को (जो है, तथापि, ज्यादातर थे दर्शाया महिलाओं के साथ अंधेरे त्वचा के लिए). तो वह के लिए बदल गया Fitzpatrick पैमाने पर है, जो के अनुसार, वहाँ रहे हैं 6 phototypes की त्वचा, जहां मैं सबसे हल्का है, और छठी जा रहा है अंधेरे में.

अंत में यह पता चला है कि महिलाओं के साथ अंधेरे त्वचा के साथ मूल्यांकन के IV, V या VI के अनुसार Fitzpatrick पैमाने पर, त्रुटि दर था 20.8%, 34.5% और 34.7% क्रमशः. इस प्रकार यह संभव हो गया था कि स्थापित करने के लिए गहरे रंग की त्वचा छापने की विधि, और अधिक संभावना है कि एल्गोरिथ्म एक गलती कर देगा. की पहचान करने में पुरुषों के साथ प्रकाश त्वचा के प्रतिशत त्रुटियों था 0.8% से अधिक नहीं है । इसके अलावा, खुशी (जो है खुद अफ्रीकन-अमेरिकन) की कोशिश की है का विश्लेषण करने के लिए अपनी खुद की तस्वीरें, और यह निकला है कि इस प्रणाली को या तो पहचान नहीं है, या गलत तरीके से परिभाषित लिंग.

वास्तव में, इस तरह के अनुसंधान कर सकते हैं अलग ढंग से इलाज किया. लेकिन एक तरफ रख सभी चुटकुले और पूर्वाग्रहों के बारे में सहिष्णुता, अध्ययन उठाती एक बहुत ही महत्वपूर्ण सवाल है: क्या एल्गोरिदम के लिए चेहरे की पहचान करने के लिए ठीक से काम? सब के बाद, उनकी मदद के साथ चीन पहले से ही की कोशिश मुकदमा चलाने के लिए. इसके अलावा, नए ढूँढना है कमजोर के साथ संगत के बयान से एक सॉफ्टवेयर कंपनियों है कि बनाया सॉफ्टवेयर के लिए तंत्रिका नेटवर्क और दावा किया है कि उनके सॉफ्टवेयर चेहरा पहचान सटीकता के साथ मामलों के 97% में. आप क्या सोचते हैं? अपनी राय व्यक्त में .

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