Google отказывается от категорий «мужчина» и «женщина» при распознавании фото

20.02.2020, 17:19

0

0

Искусственный ум Гугл закончить будет задействовать половые метки при распознавании фото с людьми. Он будет ставить нейтральное «человек»

Искусственный ум Гугл, применяемый программерами для определения объектов на изображениях, все больше закончить будет распределять граждан на мужиков и девушек. Это же решение приняли поэтому, чего же гендер нереально обусловить по наружности, пишет Business Insider.

Обслуживание Гугл Cloud Vision API предоставляет инструмент, позволяющий разрабам автоматизированно приобретать текстовое описание содержимого на изображениях. Он может распознавать личика, символы, логотипы брендов, зверей и настолько дальше. Инструмент применяется в коммерческих и научных целях, к примеру, для определения запечатленного на фотографией звериного.

В официальном письмеце Гугл сказал, чего же закончить будет задействовать половые метки. Для описания снимков граждан будет употребляться нейтральное обозначение «человек». В корпорации истолковали этакое решение тем самым, чего же гендер нереально выяснить, делая упор исключительно на наружность. А также присвоение гендера может ухудшить предвзятость искусственного ума. 

  • В январе сделалось знаменито, чего же Гугл жаждет запретить, Microsoft — разрешить. Президент Microsoft Абсурд Смит сделал возражение президенту Гугл Сундару Пичаю, чего же определение лиц искусственным умом недозволено воспрещать.
  • Винницкий стартап IncoreSoft разработал конструкцию автоматизированного определения номерных символов каров и лиц граждан в публичных пространствах. Винницкие власти в протяжении 5 месяцев пользуются системой в городке.
  • В феврале 2019 года в муниципальных камерах Киева включили определение лиц. Модуль включен в пилотном режиме и призван облегчить работу силовиков в поиске преступников.

Предвзятость искусственного ума является одной из машисто обговариваемых тем самым относительно данной технологии. Специалисты высказывают воззрения, чего же неверные наборы заданных умеют привести к усугублению либо созданию нечестных допущений. Пользующийся популярностью пример — методы определения личика почаще показывают неверную работу с людьми, у каких цвет кожи различается от белоснежного.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *