ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي قد طور عملياته بشكل متزايد من حيث التعرف على الوجه. ومع ذلك ، بالنسبة لمعظمنا ، فإن الطريقة التي يتصرف بها عند تحليل صورة ما زالت غير معروفة ومعقدة.
لفهم ديناميات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل قليلاً عند تحليل صورة ، يسمح تطبيق يسمى ImageNet Roulette للمستخدمين بتحميل صورة شخصية على واجهته واكتشاف كيف يتم إدراكه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
يتم ذلك من خلال تعيين علامات وصفية ترتبط بها الصورة ، تشبه إلى حد كبير ما حدث في Facebook عند حدوث سقوط جزئي وعدم تحميل الصور ، تظهر الكلمات بدلاً من ذلك لوصف محتواها.
هذه هي الطريقة عند تحميل صورة أو تسجيل باستخدام كاميرا الويب ، تستغرق ImageNet Roulette بضع ثوانٍ لمعالجة الصورة ثم تطبيق الملصقات عليها ، والتي تحمل كلمات عامة مثل "شخص ، شخص ، فرد ، مميت" حتى يتم تخفيضها إلى مصطلحات أكثر تحديدا باسم "وكيل التأمين أو رجل الأعمال أو الرأسمالي".
تريفور باغلن وكيت كراوفورد كانا مسؤولين عن تطوير هذا التطبيق ، حيث قدموه لاحقًا خلال معرض أقيم في فوندازيون في ميلانو.
يأتي اسمها من مجموعة بيانات ImageNet ، حيث يوجد أكثر من 14 مليون صورة تم تمييزها. يمكن لأي باحث الوصول بحرية إلى قاعدة البيانات هذه ، مع إتاحة الفرصة لاستكشاف 2883 فئة مرتبطة بصور الأشخاص.
من خلال استخدام هذه الصور ، تم تدريب الشبكة العصبية لـ ImageNet Roulette بما يكفي للوصول إلى النقطة التي تمكنت فيها من إنشاء الأوصاف التي لاحظناها على الصورة عند استخدام التطبيق.
ومع ذلك ، لدى ImageNet عدد من الفئات الغريبة والهجومية والمشاكل ، والتي ترتبط بسبب Paglen و Crawford لإدراج هذا البرنامج في المعرض. وفقا لهم ، فإن الذكاء الاصطناعي ، بغض النظر عن التصميم الجيد ، سيكون قادرًا على توليد تحيزات عنصرية إذا كانت البيانات المقدمة تالفة أو ذات جودة رديئة ، في إشارة إلى مجموعة بيانات ImageNet.
يمكنك أن تجرب ذلك في imagenet-roulette.paglen.com.
