Modul in care tehnologia si AI invata este prin faptul ca oamenii le invata ceea ce este corect. Acesta este modul in care softurile de recunoastere faciala functioneaza: oamenii le invata cum sa recunoasca chipuri si cum sa nu fie partinitoare.
Cu toate acestea, acest lucru se poate dovedi lent, sa nu mai spunem ca oamenii pot comite greseli. Asta inseamna ca unele lucruri le pot scapa.
Cu toate acestea, cercetatorii de la MIT cred ca au raspunsul la recunoasterea faciala AI nepartinitoare.
Cercetatorii de la MIT au creat un algoritm de recunoastere faciala care poate scana un set de date, sa inteleaga care sunt partinirile setului, iar apoi sa reevalueze pentru a asigura o reprezentare mai buna, indiferent de culoarea pielii.
Partinirea poate fi o problema, iar o stire anterioara a indicat faptul ca recunoasterea faciala a Amazon se confrunta cu dificultati la identificarea pielii inchise la culoare.
Amazon nu e singura companie care s-a confruntat cu asa ceva. Acum cativa ani, unii au acuzat sistemul Face ID al Apple ca este rasist. De exemplu, in trecut a aparut o stire conform careia iPhone-ul unei femei din China a fost deblocat prin Face ID de fiul ei.
Este posibil ca fiul sau semana foarte mult cu ea, iar compania Apple din Cupertino a recunoscut ca acesta este unul dintre cazurile in care sistemul Face ID poate esua.
De asemenea, compania din Cupertino a subliniat ca sistemul Face ID de recunoastere faciala este departe de a fi perfect si ca este loc de imbunatatiri. Pana in prezent, se spune ca sistemul MIT este capabil sa reduca partinirea cu 60% fara a afecta precizia.
Asta inseamna ca in restul de 40% sistemul de recunoastere faciala MIT poate esua, dar e totusi o imbunatatire semnificativa si ar trebui sa contribuie la cresterea vitezei de colectare a unor cantitati mari de date.