وفقًا لصحيفة ديلي ميل البريطانية ، انتشر الحديث عن الأداة المسماة Face Depixelizer على Twitter ليتم اختبارها من قبل المستخدمين ، الذين وجدوا أن التكنولوجيا غير قادرة على معالجة الوجوه ذات البشرة الداكنة بشكل صحيح ، حيث قامت الأداة بتحويل صورة لباراك أوباما إلى رجل أبيض.
يعتمد Face Depixelizer على أداة الذكاء الاصطناعي التي طورها فريق في جامعة ديوك ، والتي تستخدم طريقة تسمى PULSE التي تبحث من خلال الصور التي تم إنشاؤها بواسطة AI عن وجوه عالية الدقة لمطابقة تلك التي تبدو مشابهة لصورة الإدخال عند ضغطها بنفس الحجم.
استخدم أحد فريق الباحثين في جامعة ديوك أداة للتعلم الآلي مع شبكتين عصبيتين ، أحدهما طور الوجوه البشرية التي تخلق الذكاء الاصطناعي ، والتي تحاكي تلك التي تم تدريبها عليها ، والآخر يأخذ هذا الناتج ويقرر ما إذا كان مقنعًا بما يكفي ليتم الخلط بينه وبين الشيء الحقيقي.
تفاخرت جامعة ديوك بأن نظامها كان قادرًا على تحويل صورة 16 × 16 بكسل إلى 1024 × 1024 بكسل في بضع ثوانٍ ، وهو ما يعادل 64 ضعف الدقة.
اختبر روبرت أوسازوا نيس ، وهو مدوِّن للتعلُّم الآلي ، صورتين وأنتجت النتائج وجوهًا تبدو بيضاء تمامًا للأشخاص الذين لم يكونوا كذلك.
بينما أشار Business Insider إلى أن الفشل قد يكون بسبب مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي ، إذا كان هناك نقص في التنوع في الصور التي يتم إدخالها في خوارزمية التعلم الآلي ، فلن تتمكن من الأداء بشكل صحيح.
أصدر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تقريرًا في 2018 يكشف الطريقة التي يجمع بها نظام الذكاء الاصطناعي البيانات ، والتي غالبًا ما تكون عنصرية وجنسية.
وقالت الباحثة الرئيسية إيرين تشين ، طالبة الدكتوراه التي كتبت الورقة مع أستاذ معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ديفيد زونتاج وزميل ما بعد الدكتوراه فريدريك جوهانسون: "يسرع علماء الكمبيوتر كثيرًا في القول بأن الطريقة لجعل هذه الأنظمة أقل انحيازًا هي ببساطة تصميم خوارزميات أفضل".
لكن الخوارزميات جيدة فقط عند استخدام البيانات الصحيحة ، ويظهر بحثنا أنه يمكنك غالبًا إحداث فرق أكبر ببيانات أفضل.
http://dlvr.it/RdJkNl
http://dlvr.it/RdJkNl
التصنيف:
الفوركس