Die Entwicklung des Systems der Gesichtserkennung beschäftigt sich mit nahezu jeder Technologie-Unternehmen. Einer von Ihnen ist der Amazon — seine Technologie Rekognition genannt und, nach Meinung der Experten vom Massachusetts Institute of Technology, ist es schlechter als seine Kollegen. Die Tatsache, dass im Zuge der Beurteilung seiner Präzision stellte sich heraus, dass das System oft nicht unterscheiden kann Paul schwarze Menschen. Es ist bereits die zweite Beschwerde auf die offensiven Arbeit der Gesichtserkennung von Amazon.
Die Wissenschaftler überprüften die Arbeit der künstlichen Intelligenz Rekognition im Laufe des Jahres 2018. Die Anzahl der Fehler bei der Bestimmung des Geschlechts schwarze Menschen erreichte 31% und ist, nach Meinung der Forscher, das schreckliche Ergebnis. Zum Vergleich, Gesichtserkennung Microsoft erlaubt diese Fehler nur in 1,5% der Fälle.
Amazon ist der Auffassung, dass die Ansprüche von Forschern unbegründet. Sie versicherte, dass in den internen Tests der aktualisierten Version Rekognition nicht beachtet keine шибки. Die Forscher bemerkten, dass die Mitarbeiter nicht MIT genannt, die das Niveau der Genauigkeit, bei der der Arbeit der künstlichen Intelligenz Amazon wurde als «richtige»ist.
Nach den Worten des Generaldirektors im Tiefschnee Ausbildung von Amazon Web Services matt Wood, Sie selbst testeten das System mit Millionen von Bildern von Personen aus der Datenbank Megaface. Im Laufe Ihrer Prüfung künstliche Intelligenz ließ es nicht einen einzigen Fehler. Bei diesem Vertreter des Unternehmens angekündigt, dass Sie bereit sind, zu hören zu den Ergebnissen von Drittanbieter-Tests, um Ihr Produkt zu verbessern.
Es ist bei weitem nicht der erste Fall, wenn die künstliche Intelligenz von Amazon war im Zentrum des Skandals. Im Sommer 2018 dauerte es 28 Mitglieder des Kongresses für die Verbrecher, und 38% von Ihnen wurden zu schwarzen.
Mit solchen Skandalen zu tun hatten und andere Unternehmen. Zum Glück, Sie ziehen lehren aus Situationen und ständig verbessern die Technologie. Im Juni Microsoft erweitert die Anzahl der Daten, die bei der Erkennung von Personen — insbesondere das System fing an, mehr Aufmerksamkeit auf Geschlecht, Alter und Hautfarbe. Dies verringerte die Zahl der Fehler bei der Sortierung von Männern und Frauen bis zu 20 mal.
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