“训练计算机来预测像是显示男人还是女人”

人脸识别等机器视觉工具多用于执法、广告和其他目的。 皮尤研究所最近利用机器视觉系统测定了在线图像检索展示结果中男女的患病率。 在看过千万张样本图像后，该系统制定了自己的男女识别规则，但这些规则对人类来说很难判别。

为了更好地理解其原理，我们将中心员工的图像显示在熟练的机器视觉系统上，与我们用于分类图像检索的系统相似。 然后，我们系统模糊各图像的部分，看脸的部分，就会发现所描绘的人的性别相关决定因系统而异。 有些看起来很直观，有些莫名其妙。 让我们来推测一下在这个互动的挑战中，是什么改变了系统的决策。

然后，可以隐藏图像的一部分，使系统看不到这些区域。 你认为模特与如何决定是画男性还是女性最相关？

如果隐藏了这个图像的一部分，看起来可能和你没有什么不同，但是如果隐藏这个部分，图像中人物的性别决策会被系统切换。

出现提示时，单击或单击高亮显示的框以覆盖图像的该部分。 一个突出的块将会在我们的机器学习系统是否关心女性或男性的决策之间切换。

你继续的时候重要的是记住我们在这里采用的模式比较简单。 此外，其图像标记只包含两个类别(人和女人)，它们只由外部物理特征决定。 也天生不了解承认性别和性别的概念。

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