追上罗振宇，召唤老奇葩，你以为马东估值20亿的米未传媒只是摇钱树吗？
06-17
现代人工智能虽然常常因其日趋成熟的表现而被赞誉，但更多时候却与“世界末日”等词语联系在一起，即人工智能这场革命将使数以百万计的工作实现自动化，消除现实与技能之间的障碍，并最终将人类推向灭绝的边缘。
但就目前而言，大多数人工智能的能力有限，只能在经过专门训练的特定领域发挥作用，例如下棋或翻译。
使用机器人完成超出其能力的任务往往会导致荒谬的结果——这正是使用 ImageNet Roulette（一种基于 ImageNet 来训练人类类别的 AI 工具）的乐趣。
艺术家兼研究员 Trevor Paglen 和人工智能研究员 Kate Crawford 共同创作了“训练人类：图像识别系统的历史”展览，其中 ImageNet Roulette 也发挥了重要作用。
关于展览的目的，特雷弗·帕格伦解释说，展览的目的是研究人工智能目前的形式及其复杂的学术和商业历史，而不是对其进行评判。
另一位创始人凯特·克劳福德（Kate Crawford）也表示：两年前，当我们开始构思这个展览时，我们想通过计算机视觉和人工智能系统对人体的识别来展示图像识别的历史。
我们对人工智能的炒作营销或未来反乌托邦机器人的故事不感兴趣，我们只想真正了解人工智能。
为了实现这一目标，我们必须了解图像识别系统的工作原理，并认真、严格地对待用于训练的图像——这是机器视觉发展的重要因素。
从某些方面来说，这个项目意义重大，即使 ImageNet Roulette 的表现展示了人工智能滑稽的一面。
比如下图：测试者说他不抽烟，但ImageNet Roulette把他标记为烟斗者。
雷锋网注：以上两张图片来自The Verge。
测试人员坐在他的办公室里，但 ImageNet Roulette 认为他是个烟斗客。
位于机舱内并标记为乘务员、空乘人员。
事实上，ImageNet Roulette 的诞生就是为了让大众对机器学习系统有更清晰的认识；其背后，也融合了各方的“力量”。
雷锋网获悉，ImageNet Roulette 采用开源 Caffe 深度学习框架（由加州大学伯克利分校开发），针对“人物”类别中的图像和标签进行训练。
当用户上传照片时，应用程序首先运行人脸检测器来定位人脸；锁定后，将人脸信息发送至Caffe模型进行分类；然后检测到的人脸和分类器分配显示在原始图像边界框中。
赋予图像的标签。
该项目的启动部分也是为了强调 ImageNet 将人们标记为“有问题”和“冒犯性”的缺陷。
推特上曾出现过上传照片的男性被随机标记为“强奸嫌疑人”的情况。
特雷弗·帕格伦 (Trevor Paglen) 表示，这对该项目强调的主题之一至关重要，即人工智能系统的不可靠性。
ImageNet 数据集包含许多类别，例如“有问题的”、“冒犯性的”和“怪异的”，甚至“厌女症”、“种族主义者”等，而这些说法来自 WordNet。
由于ImageNet Roulette的结果是基于ImageNet的，因此这些类别也会出现在ImageNet Roulette的结果中。
然而，另一方面，这并不是一件坏事——它可以表明，基于有问题的数据进行训练很可能会产生有问题的结果。
ImageNet轮盘赌可以让人直观地看到机器“犯错误”，这是很少见的。
请记住，人工智能对人类物体进行分类的结果几乎永远不会透露给被分类的物体。
雷锋网总结 虽然有时，ImageNet轮盘赌的“错误”看起来像是一种有趣的消遣，但它传达的信息却有点令人失望。
令人高兴的是，该项目至少探索了两个关键问题：人类如何通过训练集解释和呈现信息，以及技术系统如何接收和使用信息。
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