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人工智能 | 当计算机看世界时,它“看到”了什么?

原创 2022-04-11




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Through Artificial Eyes

►  关于未来的想法随着技术和社会的发展而变化。在研究员兼设计师 Richard Vijgen 的这个装置中,观众在人工智能的帮助下回顾了过去 20 年的这些愿景。


►  通过使用计算机查看 VPRO Tegenlicht (荷兰未来事务纪录片系列)档案的“眼睛”,您可以近距离体验该信息是如何处理的。人工智能在这 555 次传输中“看到”了什么样的模式?



「人工智能交互装置」

Through Artificial Eyes

2月20日至6月26日,鹿特丹 Het Nieuwe Instituut 上展出的交互装置《Through Artificial Eyes》,让观众通过计算机视觉神经网络的“眼睛”观看 558 集的 VPRO Tegenlicht。


许多不同的技术都被一个术语“人工智能”所指。围绕展厅的中央装置,计算机视觉和神经网络等过程和概念以简短的文本和图像进行解释。


观众分析算法如何“看到”图像或文本中的模式;调查偏见如何构成相同算法的基础;质疑有关这些系统所谓的“智能”的想法,并了解训练数据的选择如何影响人工认知系统的输出。


装置采用了一种对象检测算法,该算法经过了 Imagenet 数据的训练,跨越三个类别:人、人工制品和自然物品。

这些类别是算法观察档案的“眼睛”。

有了这些“眼睛”,算法可以识别 30 到 60 种不同的类别:男人、女人、儿童,还有政治家、经济学家和“坏人”。


这些类遵循 imagenet 数据集的结构,范围从明显、实用的到荒谬、有问题的。

因此,它们突出了嵌入计算机视觉过程中不可避免的文化视角:从数据收集到注释和分类。



在选择一只“眼睛”并浏览它的不同类别之后,用户可以设置置信阈值,该值设置了算法显示结果所需的“置信度”。

通过使用这个值,观众可以探索算法的局限性:男人和女人之间的界限在哪里?


通过揭露这些选择,装置允许与人工智能建立更直观的关系,而不是将人工智能作为结果或答案,而是作为人与机器之间的对话。

导向有时是有力、有启发性的,有时也会出现五花八门的错误。

在对算法进行训练后,它已经观察了400多个小时的视频,检测到了100多万个物体。


这些对象作为不断变化的比例和位置的边界框的短片段存储在数据库中。

装置以线性方式呈现这些对象,其中边界框显示在电影的框架内,以及以非线性方式呈现,其中对象作为独立实体存在,与原始框架隔离。



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