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Ecco come ci classifica l'Intelligenza Artificiale

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Ecco come ci classifica l'Intelligenza Artificiale FASTWEB S.p.A.
ImageNet Roulette
Web & Digital
ImageNet Roulette mette in mostra quello che l'AI impara dai nostri comportamenti e dimostra che c'è ancora molto da lavorare

Vi siete mai chiesti cosa pensa un computer di voi un attimo prima di rilevare il vostro viso per applicarvi un filtro che vi trasforma in gattini? Grazie a un nuovo strumento di intelligenza artificiale, potete scoprirlo, ma un avvertimento: non sarà piacevole.

ImageNet Roulette è un sito web creato dal programmatore Leif Ryge per la ricercatrice Kate Crawford e per la recente mostra d'arte dell'artista Trevor Paglen intitolata "Training Humans". Il sito prende la vostra foto e la processa attraverso alcuni comuni software di apprendimento automatico prima di restituire le etichette che l'IA ha deciso di applicarevi. Come molte persone hanno scoperto (e twittato) durante l'utilizzo dello strumento, queste etichette sono spesso strane, meschine, razziste e misogine.

ImageNet Roulette è progettata per rivelare come l'intelligenza artificiale può essere anche disotrta. L'apprendimento automatico si è già diffuso in molti aspetti della nostra vita e, come evidenziato dai tweet che si sono susseguiti, gli strumenti popolari possono ancora mettere in luce verità scomode sulle nuove tecnologie che i professionisti potrebbero aver già accettato.

"ImageNet Roulette classifica regolarmente le persone in modi discutibili e crudeli", dice la descrizione del sito, perché è stata addestrata usando immagini ed etichette da un enorme set di dati di immagini molto diffuso per addestrare modelli di intelligenza artificiale chiamati ImageNet. Questo database è stato creato da accademici, che hanno estratto milioni di immagini da Internet e abbinato a etichette di un precedente database semantico chiamato WordNet. È stato usato e riutilizzato innumerevoli volte e ha più di 12.000 citazioni nella letteratura accademica.

I sistemi di apprendimento automatico dipendono da enormi quantità di dati di "addestramento" (nel caso di ImageNet, di immagini etichettate) per "imparare" come identificare ed etichettare cose che non avevano mai visto prima. Come descritto nel documento originale di ImageNet del 2009, i ricercatori di Princeton hanno deciso di creare un solido set di dati di formazione per le attività di riconoscimento visivo. Hanno lavorato a ritroso da WordNet cercando immagini su Internet usando i suoi termini e hanno convinto i lavoratori sulla piattaforma Mechanical Turk di Amazon a confermare l'etichettatura appropriata.

Come altri set di dati condivisi, ImageNet ha acquisito una vita propria dopo la pubblicazione. In effetti, ImageNet Roulette è essa stessa un esempio della possibilità di casi d'uso imprevisti per il database in grado di riprodurre pregiudizi umani. Per fortuna, ImageNet Roulette espone il funzionamento interno degli approcci di apprendimento automatico comuni per il bene comune piuttosto che oscurarli.
Mentre l'IA avanza sia nel bene che nel male, noi abbiamo bisogno di più strumenti simili.

17 settembre 2019

Fonte: vice.com

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