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新智元报道

泉源:外媒

编辑:PY、LQ

【新智元导读】2012年,人工智能研究职员在盘算机视觉方面取得了伟大提高,被称为ImageNet的数据集至今仍被用于成千上万的人工智能研究项目和实验。然则上周ImageNet上的所有人脸都突然消逝了,由于数据集治理者为了珍爱隐私决议模糊处置它们。

ImageNet 数据集的治理者为现在深度学习的提高铺平了蹊径。现在,他们在珍爱人们的隐私方面又迈出了一大步:对数据集模糊处置。

2012年,人工智能研究职员在盘算机视觉方面取得了伟大提高,这很洪水平归功于一个异常重大的图像集。

这个数据集中有数以千计的一样平常物体、人物和图片中的场景,这些图片都是从网上搜集并用手工符号的。

这些被称为 ImageNet 的数据集至今仍被用于成千上万的人工智能研究项目和实验。

然则上周 ImageNet 上的所有人脸都突然消逝了,由于认真治理数据集的研究职员决议模糊它们。

正如 ImageNet 辅助开创了人工智能的新时代,要修复它也面临许多挑战,主要是对无数人工智能程序、数据集和产物的影响和挑战。

普林斯顿大学的助理教授 Olga Russakovsky 是 ImageNet 的认真人之一,他说:「我们忧郁隐私问题。」

在2012年,盘算机科学家一直致力于能开发能够识别图像中物体的算法,ImageNet 就是为此而确立的。

然后,一种叫做深度学习的手艺,通过给神经网络添加符号的例子来「教」它,而且还被证实比以前的方式效果更好。

从那时起,深度学习推动了人工智能的中兴,同时也露出了这个领域的缺陷。

例如,面部识别已经被证实是深度学习的一个稀奇盛行和有远景的应用,但它也是有争议的。

出于对侵略公民隐私的担忧,美国一些都会已经阻止政府使用这项手艺,由于这些程序对非白人脸部的识别准确度较低。

ImageNet 包罗了150万张图片和约莫1000个标签。它主要用于评估机械学习算法的性能,或者训练执行特殊盘算机视觉义务的算法。

现在,它对243198张照片举行了模糊处置。

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Russakovsky 说 ImageNet 团队想要确定是否有可能在不改变识别工具的能力的情形下模糊数据集中的人脸。

「人们在数据中是有时泛起的,由于他们正好泛起在形貌这些物体的网络照片中,」她说。

换句话说,在一张显示啤酒瓶的图片中,纵然喝啤酒的人的脸上有一个粉红色的污点,对啤酒瓶自己来说并无影响。

在 ImageNet 更新的同时,宣布了一篇研究论文,数据库背后的团队注释说,他们使用亚马逊的人工智能服务 Rekognition 模糊了面貌。

然后,他们付钱给 Mechanical Turk 的员工确认并调整他们的选择。

研究职员说,模糊脸部并不影响在 ImageNet 上训练的几种物体识别算法的性能。

他们还解释,用这些物体识别算法构建的其他算法也同样不受影响。

「我们希望这种看法验证为该领域更多的隐私意识视觉数据网络实践铺平了蹊径,」鲁萨科夫斯基说。

2019年12月,ImageNet 团队删除了由人工标签引入的带有私见的贬义词,由于一个名为挖掘 AI 的项目引起了人们对这个问题的关注。

该研究解释他们可以在数据集中识别小我私人,包罗盘算机科学研究职员。他们还发现其中包罗色情图片。

普拉布说,模糊脸是好事,但令人失望的是 ImageNet 团队没有认可他和比尔哈恩的事情。Russakovsky 示意,论文的更新版本中将泛起一条引文。

模糊人脸仍然可能会对基于 ImageNet 数据训练的算法发生意外结果。例如,算法可能学会在搜索特定工具时寻找模糊的面貌。

Russakovsky 说: 「需要思量的一个主要问题是,当你部署一个基于面部模糊数据集的模子时,会发生什么情形。」

例如,在此数据集上训练的机械人可能会由于不能识别现实天下中的人脸而被甩掉。

麻省理工学院的研究科学家 Aleksander Madry 已经发现了 ImageNet 的局限性。他以为,一小我私人工智能模子在包罗模糊人脸的数据集上训练,当显示包罗人脸的图像时,可能会显示得很新鲜。

他说: 「数据中的误差可能异常玄妙,但同时可能会发生重大的结果。这就是为什么在机械学习的靠山下思量鲁棒性和公正性云云棘手。」

不外最近海内「315」也在提AI公司侵略隐私权的问题,照样希望列位AI公司在生长手艺的同时,也能思索一下这些附带来的问题。

参考资料:

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1 条回复
  1. Telegram获取群成员(www.tel8.vip)
    Telegram获取群成员(www.tel8.vip)
    (2022-12-08 00:13:31) 1#

    (内文剧透)真的是泪流不止……反正没让我失望

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