ImageNet 数据集中的人脸全都变模糊了

人工智能研究人员在计算机视觉方面取得了巨大进步，这很大程度归功于一个异常庞大的图像集。

这个数据集中有数以千计的日常物体、人物和图片中的场景，这些图片都是从网上搜集并用手工标记的。

这些被称为 ImageNet 的数据集至今仍被用于成千上万的人工智能研究项目和实验。

但是上周 ImageNet 上的所有人脸都突然消失了，因为负责管理数据集的研究人员决定模糊它们。

正如 ImageNet 帮助开创了人工智能的新时代，要修复它也面临很多挑战，主要是对无数人工智能程序、数据集和产品的影响和挑战。

普林斯顿大学的助理教授 Olga Russakovsky 是 ImageNet 的负责人之一，他说: 「我们担心隐私问题。」

12年，计算机科学家一直致力于能开发能够识别图像中物体的算法，ImageNet 就是为此而创建的。

然后，一种叫做深度学习的技术，通过给神经网络添加标记的例子来「教」它，而且还被证明比以前的方法效果更好。

从那时起，深度学习推动了人工智能的复兴，同时也暴露了这个领域的缺陷。

例如，面部识别已经被证明是深度学习的一个特别流行和有前景的应用，但它也是有争议的。

出于对侵犯公民隐私的担忧，美国一些城市已经禁止政府使用这项技术，因为这些程序对非白人脸部的识别精确度较低。

ImageNet 包含了150万张图片和大约1000个标签。它主要用于评估机器学习算法的性能，或者训练执行特殊计算机视觉任务的算法。

如今，它对243198张照片进行了模糊处理。

（编辑：南通站长网）

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