Masinile autonome sensibilitate scazuta pietoni piele intunecata: Un nou studiu realizat de Institutul Tehnologic din Georgia sugerează că sistemele de conducere autonomă pot avea mai multe dificultăți în detectarea pietonilor cu pielea întunecată decât cei cu pielea dreaptă. Cercetătorii au analizat eficiența sistemelor de detectare a imaginilor în identificarea pietonilor și au constatat că, în medie, sistemele de detectare a imaginilor erau cu 5% mai puțin precise pentru detectarea pietonilor cu piele întunecată. Potrivit cercetătorilor, diferența ar putea fi atribuită faptului că pietonii cu pielea închisă la culoare, care sunt o minoritate a populației, nu sunt suficient de reprezentați în imaginile folosite pentru formarea sistemelor și că aceștia din urmă nu iau în considerare suficient.
Cercetătorii responsabili de studiu au avut imagini pietonale analizate prin opt sisteme de detectare a imaginilor. Persoanele din fotografii au fost împărțite în două grupuri în funcție de scara tonului pielii Fitzpatrick, care împarte tonurile pielii în șase categorii. Un grup a fost format din pietoni care s-au încadrat într-una dintre cele mai clare categorii de pe scara Fitzpatrick, în timp ce celălalt grup era format din pietoni care au căzut într-una dintre cele trei cele mai întunecate categorii din grup. Scara Fitzpatrick.
Masinile autonome sensibilitate scazuta pietoni piele intunecata
Sistemele de detectare a imaginilor au încercat apoi să identifice toți pietonii din imagini, iar cercetătorii au comparat capacitatea sistemelor de a detecta pietoni cu piele deschisă la culoare și cu piele întunecată. În medie, sistemele de detectare a imaginii au fost cu 5% mai puțin exacte pentru detectarea pietonilor cu pielea întunecată, chiar și atunci când cercetătorii au controlat variabile care ar fi putut contabiliza disparitatea, cum ar fi pietonii care ar fi parțial ascunși sau timpul pentru care a fost făcută fotografia.
Potrivit cercetătorilor, diferențele de precizie în detectarea pietonilor ar putea fi explicate prin reprezentarea insuficientă a pietonilor cu piele întunecată în imaginile utilizate pentru formarea sistemelor, precum și prin faptul că sistemele nu se concentrează suficient pe pietoni. date și informații furnizate de grupul mai mic de pietoni cu pielea întunecată.
Deși Vox observă că studiul nu a fost revizuit de la egal la egal și nu a utilizat aceleași sisteme de detectare a imaginilor sau seturi de imagini ca cele utilizate în vehiculele actuale, studiul sugerează că companiile care dezvoltă tehnologie de conducere autonomă ar trebui să fie conștiente de metodele pe care le folosesc pentru a antrena vehiculele identifica pietonii.
RELATAT: Acest site vă confruntă cu opțiunile de viață sau deces ale viitoarelor mașini autonome
Te afli în mașina ta, ajungi în fața unei treceri de pietoni.
Mașina dvs. are o problemă, trebuie să alegeți: intrați în cei 3 pietoni și ucideți-i sau mergeți în gardă și ucideți-vă pe voi și pe cei doi pasageri?
Și dacă trecătorii erau trei femei însărcinate?
Acesta este genul de dilemă cu care vă confruntați cu „Moral Machine”, un site care îi supune utilizatorilor la accidente rutiere și le cere să facă alegeri.
Obiectivul: „aprofundarea discuției” în jurul mașinilor fără șofer, a căror sosire pare din ce în ce mai imediată. Dacă străzile se vor umple într-o zi cu vehicule autonome, algoritmii lor vor trebui să facă alegeri complexe.
"Autonomia sporită acordată inteligenței artificiale în aceste scenarii poate da naștere situațiilor în care mașinile trebuie să facă alegeri autonome care implică viața altora. Aceasta necesită nu numai o mai bună înțelegere a modului în care ființele umane fac astfel de alegeri, ci și o înțelegere mai clară a modul în care oamenii percep inteligența mașinii care face astfel de alegeri ", spune site-ul.
Proiectul „Moral Machine” a fost lansat de trei cercetători de la MIT (Massachusetts Institute of Technology), Universitatea din Oregon și Școala de Economie din Toulouse.
„Scopul nostru aici nu este să judecăm pe nimeni, ci să ajutăm publicul să reflecte asupra deciziilor importante și dificile”, spune site-ul la finalul testului.
Dacă se presupune că utilizatorul este un „observator omniscient”, aceasta nu înseamnă neapărat că șoferul sau șoferul vehiculului care trebuie să ia decizia este identificat mai neapărat decât trecătorii.