北京時(shí)間 12 月 3 日早間消息，谷歌推出了一項(xiàng)名為包容圖片競(jìng)賽(Inclusive Images Competition)的項(xiàng)目，希望提高圖片識(shí)別軟件的文化包容性，降低那些用存在文化偏見的圖片庫(kù)訓(xùn)練出來(lái)的電腦視覺系統(tǒng)的偏見。

　　由于人工智能需要使用大量圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能識(shí)別物體。而圖片識(shí)別技術(shù)最近的跨越式發(fā)展也得益于公開的大型圖片數(shù)據(jù)庫(kù)的推出，包括 ImageNet 和 Open Images。

　　但問題在于，最流行的數(shù)據(jù)庫(kù)往往以美國(guó)和西方文化為核心，畢竟西方圖片在匯總數(shù)據(jù)庫(kù)的過程中占據(jù)主導(dǎo)。因此，系統(tǒng)往往難以精確描述其他文化和地點(diǎn)。例如，使用開源數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)圖片識(shí)別系統(tǒng)可以識(shí)別身著西方婚紗的新娘，但卻無(wú)法識(shí)別身著印度紗麗的新娘。

　　解決這個(gè)問題的方法之一就是開發(fā)更加多樣化且具有代表性的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然谷歌在采用這一方法，但該公司相信還有另外一種方式可以采納：調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身，使之在學(xué)習(xí)不完美的數(shù)據(jù)時(shí)更具包容性。

　　因此，該公司與頂尖人工智能會(huì)議 Neural Information Processing Systems(NeurIPS)展開合作，并且收到 100 多位參賽者提交的方案。谷歌大腦研究員帕拉為·巴爾杰卡(Pallavi Baljekar)在 12 月 2 日的會(huì)議上指出，第一年的競(jìng)賽優(yōu)勝者可以向更包容的系統(tǒng)邁進(jìn)一小步，但排名前五的方案中只有一個(gè)成功識(shí)別出印度新娘。所以，顯然還有很大的進(jìn)步空間。
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