Новости

Нейронные сети воспитывают в роботах расизм и сексизм
Фото: Pinterest

Нейронные сети воспитывают в роботах расизм и сексизм

В Университете Джона Хопкинса проверили искусственный интеллект на толерантность. Выяснилось, что данные из интернета, учат машины повторять "токсичные" стереотипы. Роботы предпочитают белых, мужчин и придают большое значение внешности.

Совместное исследование ученых нескольких университетов впервые доказало наличие у роботов серьезных гендерных и расовых предубеждений. При этом создатели ИИ отказываются замечать эти проблемы, пишет РГ.

Для формирования модели искусственного интеллекта разработчики зачастую используют бесплатные данные из Сети, полные предвзятого контента. Алгоритм, выстроенный на подобных данных, не способен быть точным. Роботы посредством нейросети учатся распознавать объекты и взаимодействовать с окружающими.

Для демонстрации последствий авторы провели эксперимент. Роботу велели сложить предметы в коробку. На вещи нанесли изображения людей, это были книги и упаковки продуктов. Тест состоял из 62 заданий - поместить в коробку человека, врача, преступника, домохозяйку, а также включал команды, относящиеся к полу и расе.

Считалось, что робот должен был беспристрастно перебрать предметы, но он предпочел на 8% больше мужчин, чем женщин, выбирал белых и азиатов, а не чернокожих женщин. Кроме того, печальным фактом стало и то, что робот чаще воспринимал женщин как домохозяек, а не как врачей. Также, темнокожие люди по мнению робота чаще, чем белые были преступниками, а латиноамериканцы - обслуживающим персоналом. Если бы ИИ не имел стереотипов, он бы не трогал предметы без признаков задачи, например, если человек не доктор.

В Японии создали робота-козла. Электронный робот-козел был представлен в рамках Международной выставки роботов, которая проходила в Токио.

Японские ученые покрыли роботов кожей, аналогичной человеческой. Она поможет им ощущать тактильные прикосновения.

Американские ученые разработали роботов-костюмеров. Роботы уже искусны в некоторых вещах, например, в подъеме громоздких тяжестей. Еще у них хорошо получается точная сборка таких механизмов, как часы, с большим количеством крошечных деталей.


Подпишитесь на Первый Севастопольский в Яндекс.Новостях

Подпишитесь на Первый Севастопольский в Гугл-Новостях

Читайте также