由北卡羅來(lái)納州達(dá)勒姆市杜克大學(xué)的程序設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的照片編輯工具,不僅可以為數(shù)字演示文稿提供更清晰,更清晰的圖像,而且還可以為老式視頻游戲迷帶來(lái)數(shù)小時(shí)的樂(lè)趣,他們現(xiàn)在可以為低矮的視頻生成清晰的面孔。填充早期產(chǎn)品的像素字符。但是該工具也出乎意料地浮出水面,涉及在大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中使用數(shù)據(jù)集的偏見(jiàn)。
DUL研究人員創(chuàng)建了PULSE(通過(guò)潛伏空間探索進(jìn)行照片上采樣),以根據(jù)低像素源數(shù)據(jù)創(chuàng)建更逼真的圖像。在今年早些時(shí)候分發(fā)的研究論文中,該團(tuán)隊(duì)解釋了他們的方法與早期從8位圖像生成逼真的圖像的努力有何不同。
報(bào)告稱(chēng):“ PULSE不是從低分辨率圖像開(kāi)始,而是慢慢添加細(xì)節(jié),而是遍歷高分辨率自然圖像流形,搜索縮小到原始低分辨率圖像的圖像?!?/p>
這意味著他們用于構(gòu)建逼真的面部表情的算法是從大量真實(shí)人物的圖像數(shù)據(jù)集中提取的。
PULSE系統(tǒng)可以在幾秒鐘內(nèi)將16像素x 16像素的圖像轉(zhuǎn)換為1024像素乘1024像素的圖像。
連同他們的發(fā)現(xiàn),團(tuán)隊(duì)將PULSE上傳到GitHub并鼓勵(lì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
俄羅斯開(kāi)發(fā)人員Denis Malimonov上周開(kāi)發(fā)并發(fā)行了自己的應(yīng)用,名為Face Depixelizer。隨著用戶(hù)上傳他們自己的幽默作品,這些作品通常來(lái)自經(jīng)典游戲,例如Minecraft的Steve和Creeper,Super Mario的Mario以及Zelda的Legend的Link,因此在Twitter上的反應(yīng)迅速。
杜克大學(xué)團(tuán)隊(duì)認(rèn)識(shí)到PULSE的娛樂(lè)價(jià)值,但指出在一個(gè)探索和研究程度更高的時(shí)代,PULSE應(yīng)該在實(shí)踐上和經(jīng)濟(jì)上證明是有用的。
報(bào)告說(shuō):“在這項(xiàng)工作中,我們旨在將模糊的低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為清晰,逼真的高分辨率圖像。” “在許多領(lǐng)域……由于成本,硬件限制或內(nèi)存限制等問(wèn)題,很難獲得清晰的高分辨率圖像?!?/p>
他們列舉了醫(yī)學(xué),天文學(xué),顯微鏡和衛(wèi)星圖像作為可以從他們的努力中受益的領(lǐng)域。
但是上周末,Twitter用戶(hù)開(kāi)始報(bào)告他們的實(shí)驗(yàn)趨勢(shì)令人不安。一些報(bào)告說(shuō),當(dāng)他們使用有色人種的圖像時(shí),重新生成的圖像將它們轉(zhuǎn)換為白色圖形。前總統(tǒng)巴拉克·奧巴馬(Barack Obama),已故世界冠軍拳擊手穆罕默德·阿里(Muhammad Ali),女演員露西·劉(Lucy Liu)和紐約州眾議員亞歷山大·奧卡西奧·科爾特斯(Alexandria-Ocasio Cortez)都通過(guò)這些應(yīng)用程序被渲染為白人。
令人遺憾的結(jié)果應(yīng)該不是完全意外的。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在研究項(xiàng)目中的越來(lái)越多的應(yīng)用,對(duì)海量數(shù)據(jù)集的依賴(lài)也越來(lái)越多。但是近年來(lái)的報(bào)告警告說(shuō),一些最常用的數(shù)據(jù)集包含的信息不能代表整個(gè)社會(huì)。一份報(bào)告指出,一個(gè)常用的數(shù)據(jù)庫(kù)包含的內(nèi)容是男性占74%,白人占83%,這凸顯了人們對(duì)性別偏見(jiàn)和種族代表不足的可能性的擔(dān)憂(yōu)。
在2018年,一種執(zhí)法工具吹噓膚色淺的男人的面部識(shí)別錯(cuò)誤率低于1%,但是在確定膚色較深的受試者的性別時(shí),卻犯了35%的驚人錯(cuò)誤。
微軟,亞馬遜和IBM最近宣布,他們將停止或限制向警察部門(mén)銷(xiāo)售面部識(shí)別工具,部分原因是他們對(duì)依賴(lài)人工智能的種族,性別,種族和年齡偏見(jiàn)的擔(dān)憂(yōu)。
在錄像帶致命警察槍擊事件和黑人嫌疑人窒息事件發(fā)生后的最近幾周發(fā)生動(dòng)蕩之后,這種數(shù)據(jù)集偏差尤其令人擔(dān)憂(yōu)。
正如麻省理工學(xué)院研究生,2018年大學(xué)AI偏見(jiàn)報(bào)告的合著者Irene Chen所說(shuō):“算法僅與使用的數(shù)據(jù)一樣好,我們的研究表明,更好的數(shù)據(jù)通??梢詭?lái)更大的變化”。她補(bǔ)充說(shuō),不是需要更多數(shù)據(jù)來(lái)糾正偏差,而是需要提供更具代表性的數(shù)據(jù)。
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