微软宣布了一系列新的努力，以使AI系统更加融入残疾人。
这些举措旨在与所谓的“数据沙漠”作斗争，这种“数据荒漠”是指缺少足够的相关训练数据而无法有效应对ALS等疾病的人的机器学习算法。
一个名为“盲目图像训练对象识别”的项目试图通过建立一个新的公共数据集来改变这种情况，该新数据集由盲人或视力低下的人提交。该数据将用于为智能手机相机开发算法，以识别重要的个人物体，例如某人的手机或面罩。
微软还与Gleason团队合作，该组织为患有肌萎缩性侧索硬化症的人提供支持，以创建神经退行性疾病患者面部图像的开放数据集。这将用于使计算机视觉和机器学习算法更好地识别具有ALS症状的人。
VizWiz领导的第三个项目正在开发一个公共数据集，以训练，验证和测试图像字幕算法。它们将用于提供有关弱视人士拍照的事物的数据，例如应服用多少非处方药。
该小组还开发了可立即识别出提交的图像不清楚的算法，并提出如何重新拍摄的算法。
“对人们有意义的东西通常并不明显，这就是为什么对盲人和弱视社区的人进行设计如此重要的原因，”开发VizWiz数据集的DannaGurari说。。
这些举措解决了主流算法在残障人士中无法正常工作的许多方式中的几种，因为它们没有接受有关包容性数据的培训。
这些疏忽可能会导致无人驾驶汽车无法将轮椅上的某人识别为要避免的对象，或者可能导致预测性聘用系统降低残疾求职者的职位，因为他们与产品“成功”的想法不同。员工听起来很像。
建立更具包容性和公开可用的数据集将有助于降低这些风险并改善旨在支持残疾人的技术。
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