Facebook发现：计算机识别系统更青睐识别“有钱人”
近日，Facebook人工智能研讨人员对6种物体辨认体系进行了剖析，其成果表明，这些盘算机视觉体系能更加高效地辨认更贵的家居物品 。该研讨测试了Facebook、Google Cloud、微软Azure、AWS、IBM Watson和Clarifai的物体分类体系 。
研讨成果表明，这六种体系在辨认最昂贵的一批家具时，辨认的胜利率要比最廉价的一批家具高出10%到20% 。
Facebook的一位发言人谢绝分享其他公司的具体数据，但他表现，比较月收入高于3500美元的美国度庭和月收入低于50美元的索马利亚家庭，Facebook体系辨认的精确率存在最高20%的差异 。
总的来说，这些体系辨认北美和欧洲家居用品的精确率要高于亚洲和非洲，具体的研讨细节已经被研讨人员发表在论文里，名为“Does Object Recognition Work for Everyone?”（意为：物品辨认体系对每个人都有效吗？）
物品辨认体系能借助盘算机视觉来感知不同物品之间的差别，不少云服务公司和面向花费者的企业都会用到这样的体系 。对于Facebook而言，物品辨认重要能用于内容调节，以及赞助视觉障碍人士懂得屏幕上的内容 。
“我们的剖析表明了这种‘物品辨认成见’广泛存在，包含我们的公司也是如此 。该成果表明了我们须要在各行各业都做得更好 。通过宣布这些成果，描写我们的办法，各个地域的人工智能研讨人员和工程师就能应用它来测试和比拟自己的物品辨认体系，从而更高效地服务每个人，”研讨人员在博客中写道 。
为了测试精度，研讨人员应用了Gapminder Foundation编译的开源数据集，该数据集囊括了50个国度的264个家庭的照片 。
【Facebook发现：计算机识别系统更青睐识别“有钱人”】各大辨认体系的精确率都存在差别 。研讨人员表现，引发差别的部分原因可能就是因为他们的训练照片几乎都是来自于欧洲和北美 。
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