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作者:百福彩票app发布时间:2019年11月16日 01:23:23  【字号:      】

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

前进控股集团(01499.HK):前进控股集团是一家主要从事地基工程相关业务的投资控股公司,今年初被OK集团收购。OKEx起源于2013年是全球最老牌的数字加密币交易所之一,在行业内也有着不可忽视的地位。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

不过能获得全世界最成熟的资本市场认可的数字资产交易平台并不容易,正如BC科技集团CEO休·麦登(Hugh Madden)说,“只有具有严格的预先存在的合规性标准的数字资产交易平台才能“选择加入”并有资格获得许可证。”无论是从业务成熟度还是专业性、合规性看,BC科技集团或将脱颖而出。其率先向证监会提交牌照申请,更是为其赢得了先机。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

随着国家层面的关注和认可,随之而来的有质量的监管,整个行业开始进入良序发展的新阶段,区块链迎来了最好的时代。STO则代表着区块链技术与金融相结合的重要方向,也是区块链落地应用的一块“试金石”,潜力极为可期。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

喧嚣声中的虚拟资产交易在香港再次向前迈了一大步。一旦牌照下发,符合监管的虚拟资产交易,即证券型代币交易,或将迎来爆发式良性增长,而持牌的机构也将最先收益。

由区块链衍生出来的虚拟资产,自诞生之日起就充斥着各种争吵声,创新与监管更是其绕不过去的话题。而作为世界中心的香港,在虚拟资产领域一直保持着相对开放的心态,同时也十分注重行业风险,其在监管上不断探索逐渐出台一些相对明确的监管措施。

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

当前香港以证券的范例来规范数字资产,用创新的监管尝试为行业的健康发展铺路,未来,凭借其更开放、创新的环境以及政策和资本优势,整个区块链产业在香江焕发出勃勃生机值得期待。

早在去年11月,香港证监会就发布了“证监会阐述有关虚拟资产的新监管方针”建立了加密货币基金和交易所的准则。新规主要针对投资虚拟货币或资产的基金和销售平台,内容包括要求超过10%资产规模(AUM)属虚拟资产的基金,只可向专业投资者销售,任何投资虚拟资产的基金和经纪都须向证监委员会注册等,并将数字资产相关投资行为纳入沙盒监管。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

而今年3月28日,香港证券及期货事务监察委员会还发布《有关证券型代币发行的声明》,声明指出在证券型代币属于"证券"的情况下,任何人如要推广及分销证券型代币(不论是在香港或以香港投资者为对象),除非获得适用的豁免,否则必须根据《证券及期货条例》获发牌或注册。任何人在未获发牌的情况下从事受规管活动,除非获得豁免,否则属刑事罪行。同时规则还指出,推广及分销证券型代币的中介人须确保遵从所有现行的法例及监管规定,中介人亦须采取额外投资者保障措施。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

那么谁将可能会是香港第一家获得虚拟资产牌照的公司呢?其实梳理在香港的相关区块链企业,在数字资产交易领域的标的并不算多。

BC科技集团(00863.HK)提交申请,香港首家持牌交易所呼之欲出?

而随着11月6日虚拟货币资产交易平台公布新框架的公布,虚拟资产交易在香港监管方面已经迈入了正轨,证券型代币的发行与交易或将迎来合规发展的良好契机,首家持牌交易所也呼之欲出。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

聚焦香港在STO这一领域的监管趋势,可以看到香港政府更愿意给金融创新带来了一个良好的环境,其明确了自身的监管态度,引导有益的创新。伴随官方政府层面对整个行业的规范,STO在拓宽融资渠道,降低融资成本等方面的优势也将进一步凸显,其也将加速资产的全球流动,助力香港金融科技迈向新的高度。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

随着香港证监会向数字资产交易所发放牌照,虚拟资产交易平台受到更强的监管,也在一定程度上提升了行业的进入门槛,这也将意味着那些已经在行业内有一定成绩和影响力的先行者将赢得“入场券”,并获得相应的政策红利。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。




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