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lol比赛去哪里下注:虽然现代人工智能常因其日益成熟的展示而受到称赞,但更多的时候却与“世界末日”等字眼有关,即人工智能革命将使数以百万计的工作构建自动化,避免现实与技能之间的障碍,最终在南北被迫走向灭绝的边缘。但是,目前大部分人工智能的能力是有限的,不可能简单的在特定的领域进行专门的训练,比如玩游戏或者翻译成英文。使用机器人完成超出其能力的任务通常不会得到有趣的结果。

——这是ImageNet轮盘(基于ImageNet训练人的类别的AI工具)的体验。艺术家、研究员特雷弗帕格伦(Trevor Paglen)和人工智能研究员凯特克劳福德(Kate Crawford)共同打造了“人类图像识别系统训练史展览”,ImageNet轮盘也是展览中最重要的角色。根据展览的目的,特雷弗帕格伦解释说,展览的目的是研究人工智能的当前形式及其简单的学术和商业历史,而不是对其进行评判。另一位创始人凯特克劳福德(Kate Crawford)也回应说: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像的AI系统识别来展示图像识别的历史。

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然而,反过来说,这不是一件好事吗?——这个需要解释。如果你根据有问题的数据开始训练,你得到的结果可能是有问题的。ImageNet轮盘让人们直观的看到机器被“惩罚”,这是很少听到的。

应该告诉大家,人工智能对人类物体的分类结果会公布到被分类的物体上。总结虽然有时候ImageNet轮盘赌的“惩罚”看起来是个有趣的玩法,但是它传递的信息让人觉得有点压抑。
有一件事是令人高兴的,这个项目探索了至少两个关键问题,即如何通过训练集解释和显示信息,以及如何接管和使用技术系统来获取信息。

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