Общая разведка
Гигант по распознаванию лиц отказывается делиться подробностями о своем наборе данных алгоритмов
NEC утверждает, что ее системы не предвзяты, но отвергает призывы к прозрачности
Полиция Южного Уэльса использует распознавание лиц в реальном времени с 2017 года и утверждает, что является первым отделом, произведшим арест в Соединенном Королевстве с помощью этой технологии. У офицеров камеры наблюдения установлены на крыше большого белого фургона; камеры фиксируют пешеходов и пытаются определить их личности.
В то время как многие программы распознавания лиц скрыты от глаз общественности или раскрываются только по запросам общественности, Великобритания рекламирует свои программы, пропагандируя использование технологий NEC полицией Южного Уэльса и Лондонской столичной полицией.
Теперь иск от британской правозащитной группы Liberty оспаривает использование программного обеспечения, утверждая, что оно неэффективно и имеет расовые предубеждения.
То, как Великобритания определяет возможность использования распознавания лиц в пределах своих границ, может создать прецедент для других европейских стран, как это сделали первые города США, которые запретили эту технологию.
Защитники конфиденциальности в США предлагают более радикальное решение: вам не нужно беспокоиться о предвзятых данных, используемых для обучения алгоритма распознавания лиц, если вы полностью запретите распознавание лиц. Поскольку такие компании, как Amazon, Microsoft и IBM либо приостанавливают, либо отходят от полицейских контрактов на распознавание лиц, а муниципалитеты, такие как Сан-Франциско и Бостон, запрещают эту технологию, движение против распознавания лиц, несомненно, растет в мире. Соединенные Штаты.
Упрек в Великобритании может сделать движения американских активистов всемирными, особенно для NEC, у которой более 1000 контрактов по всему миру.
Согласно The Register, в ответе NEC на иск, мягко говоря, недоставало подробностей.
Компания якобы отказалась предоставить какие-либо подробности о том, какие данные используются для обучения ее алгоритмов, чтобы отличать одно лицо от другого, а полиция, использующая эту технологию, не знает, как был обучен алгоритм. Есть основания для беспокойства: испытание технологии NEC в 2018 году показало 98% отказов, а аудит 2019 года выявил 81% ложных срабатываний.
Понимание данных, используемых системой, является важным компонентом определения потенциальной расовой предвзятости в алгоритме - информация, которую NEC, похоже, не интересует разглашением. По сути, компания просит общественность поверить ей на слово, и неясно, заслужено ли это доверие.
Теперь о смене темпа.
На этой неделе A.I. В ходе исследования мы сосредоточимся на трех статьях, каждая из которых посвящена отдельной проблеме беспилотных автомобилей. Вся индустрия автономных транспортных средств построена на одном предположении: вождение по дороге общего пользования - это задача, которую может выполнить робот.
Само вождение на самом деле довольно простое, и автомобили управляют своими собственными путешествиями с 2004 года, когда DARPA провело свое печально известное соревнование. Но вождение вместе с другими транспортными средствами в любых погодных условиях, на любых дорогах, от шоссе до проселочных дорог, - это еще один подвиг.
Внезапно вождение - это не просто управление рулевым колесом, а целый ряд подзадач, таких как идентификация окружающих автомобилей, просмотр сквозь дождь и борьба с хакерами.
Вот несколько идей по устранению этих проблем:
Повторная идентификация автомобиля для системы камер кругового обзора
В беспилотных автомобилях обычно есть более одной камеры, чтобы обеспечить 360-градусный обзор. Это исследование описывает способ, с помощью которого автомобиль может отслеживать окружающие автомобили, поскольку они видны всем камерам.
Обнаружение объектов в дождливую погоду для автономных транспортных средств
У людей обычно нет проблем с вождением под дождем. Но для алгоритмов дождь может полностью изменить набор данных. Это могут быть капли дождя на объективе камеры или разные контрасты между объектами в облачном покрове. Алгоритм, описанный в этой статье, направлен на «удаление дождя» из данных изображения, что делает его пригодным для обнаружения автомобилей и знаков вокруг автомобиля.
На пути к устойчивому восприятию на основе LiDAR при автономном вождении: общая атака с помощью сенсоров, основанная на черных ящиках, и меры противодействия
Все, что столь же важно и опасно, как автомобиль, привлечет внимание хакеров - и исследователи обнаружили уязвимости, столь же простые, как кусок ленты, которые могут обмануть автономные автомобили. В этой статье из Мичиганского университета и Калифорнийского университета в Ирвине описана изощренная атака на лидарный датчик автономного автомобиля. В результате атаки перед автомобилем создается фальшивый автомобиль, который потенциально может остановиться.
