我们还致力于实施声音分类技术。我们内部采访了一组盲人，以了解哪些声音对于理解声学景观至关重要。“通过这个实验，我们发现对情况的正确解释基于三种声音，我们正试图通过系统自动重现这三种声音。但其他方法和标准也得到了使用，例如将声学景观作为一个整体，或者使用发出与同样特定的环境相关的独特声音的物体——例如厨房里的炉子。”
四年间，Golden Ear for Things 团队创建了一个端到端系统，用于记录和分析声音，同时还能学 尼泊尔手机号 习并满足隐私要求。他们现在正在寻找新的挑战和想法，例如检测运动的声音或从极少的数据中学习。他们最终将专注于项目的“行动”部分，
即系统在识别环境后将如何与环境互动
2020 年 10 月 30 日，星期五- 2020 年 11 月 5 日星期四更新
阅读时间：5 分钟
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从伦理角度看，在部署人工智能系统之前，应该如何对其进行评估？来自谷歌人工智能和人工智能伙伴关 请为我们的潜在赞助商起草一封赞助电子邮件 系的研究人员已经建立了一个内部审计框架。
“部署前的内部审计可以主动干预而不是被动干预，并预测任何潜在的错误或风险。”
算法透明性是道德和负责任的人工智能的重要组成部分
这一概念的出现是为了应对人工智能系 香港领先 统在敏感领域的日益广泛使用及其对个人生活乃至整个社会的影响。
虽然人工智能是消除不平等的有力工具，但机器学习模型和数据集可以重现甚至放大偏见和歧视的例子不胜枚举。在美国，亚马逊的招聘工具或COMPAS 司法软件就是这种情况的例证。
为了在人工智能的开发阶段查明错误来源、纠正错误并检测风险，必须能够通过系统化和记录化的流程在整个生命周期内监控和测试算法。换句话说，必须能够对其进行审计。