TalkingData 锐眼看世界 2016-12-20

锐眼视点：

• BlackBerry 即将开设自动驾驶汽车研发中心；
• Microsoft 发布数据集MS MARCO 以训练人工智能；
• 算法的歧视:科学家设法检测 AI 偏见。

［业界新闻］BlackBerry 即将开设自动驾驶汽车研发中心

据路透社报道，加拿大科技公司 BlackBerry 将开设一家自动驾驶研究中心，加入自动驾驶汽车领域，努力成为汽车行业军备竞赛中不可或缺的一员。该公司一度曾以手机生产商闻名于世，但目前它将未来押注在移动设备的软件和管理上，在很大程度上退出智能手机市场，将其让给苹果和三星公司，转而投入更有利可图的业务。他们扩大了子公司 QNX 在渥太华的工厂，专注于发展先进的驾驶辅助和自动驾驶技术。QNX 将业务重点放在如何使嵌入式软件与传感器、摄像头及自动驾驶汽车所需的其他部件同步互动方面。上个月，BlackBerry 和大学的研究团队开始在安大略的公共道路上测试自动驾驶功，并与总部位于底特律的汽车制造商签署了一项协议，计划到2021年将机器人拼车服务推向市场。

原文链接：BlackBerry to open autonomous vehicle hub

［业界新闻］Microsoft 发布数据集MS MARCO 以训练人工智能

Microsoft 近日在其官方博客上宣布发布了一个包含 10 万个问题和答案的数据集，研究者可以使用这个数据集来创造能够像人类一样阅读和回答问题的系统。此外，微软计划效仿 ImageNet，与其他人合作、最终创办正式的竞赛等。这个数据集名为 MS MARCO，表示 Microsoft MAchine Reading COmprehension（微软机器阅读理解）。其背后的团队声称这是目前这一类别中最有用的数据集，因为这个数据集是基于匿名的真实数据构建的。通过将该数据集免费开放给更多的研究者，该团队希望能够促进机器阅读领域的研究突破，就像之前研究者已经在图像识别和语音识别领域所取得颠覆性突破一样。他们也希望这次开放能够促进人工通用智能的实现，即创造出能够像人类一般思考的机器。

原文链接：Microsoft releases MS MARCO dataset to train AI systems

［TD精选］算法的歧视:科学家设法检测 AI 偏见

如今，人们越来越关注人工智能存在所谓的“白人问题”，科学家已经设计出一种方法来测试算法是否将性别或种族偏见引入决策。该测试针对机器学习程序，通过大量的现有数据来研究和预测未来。由于决策标准基本上由计算机学习，而不是由人类预编程，所以决策背后的确切逻辑即使是编写软件的科学家通常也并不清楚。机器学习的重点是建立魔法的黑盒子，通过分析进入程序的数据和从另一端出来的决定来测试歧视程度。研究人员表示，我们的标准不看学习算法的内在而只是看它的预测。这一方法称为监督式学习中的机会平等，其基本原则是，当一个算法做出关于个人的决策时不应该参考超出了可能从数据本身收集的信息之外揭示的任何种族或者性别信息。

原文链接：Discrimination by algorithm: scientists devise test to detect AI bias