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人工智能与人体:动作捕捉中隐藏的假设可能会产生严重影响

人工智能和动作捕捉的概念图。图片来源:妮可·史密斯(Nicole Smith),由Midjourney制作

根据一项新的研究,当设计师使用对人体的不准确描述时,对于那些不适合该体型的人来说,在某些应用中使用人工智能可能并不安全。

这些有缺陷的假设定义了被认为是人体的规范,并通过动作捕捉进入了人工智能,该研究的合著者、密歇根大学信息学院和复杂系统研究中心助理教授阿比盖尔·雅各布斯说。

该研究表明,人工智能如何在动作捕捉系统的设计、开发和实施中发挥重要作用,这些系统可以推断人、动物和物体在太空中的运动。

这些系统使用传感器和/或摄像头收集数据,然后可以在计算机上建模,以创建“数字骨架”,可用于制作视频游戏动画、诊断健康状况或模拟工作场所人体工程学。

“这些系统用于设计安全制造车间、增强现实和自动驾驶汽车等应用,”雅各布斯说。“例如,它们依赖于程式化和有缺陷的假设,即谁的身体是’标准’或’代表’。

在同一项研究中,雅各布斯及其同事还深入研究了可追溯到1930年代的历史实践,揭示了一个令人担忧的趋势:过度依赖健康的成年男性来代表“典型”的身体和动作。其他基线仍然是现代最先进系统的一部分,依赖于死者的尸体,其中冷冻尸体的模拟运动代表着活体运动。研究人员说,这导致了扭曲的表述和假设。

随着时间的流逝,这些假设被融入到现代软件中,对动作捕捉系统如何表现身体造成潜在的危害。这类似于彩色摄影的发展方式,只捕捉浅肤色,现代相机如何表现深色皮肤的身体是有害的。

雅各布斯说:“考虑基于规范男性身体的碰撞测试假人的历史做法,导致妇女和儿童的伤害率更高。“鉴于动作捕捉系统的应用范围,当假设身体移动并看起来像运动的年轻人或冷冻的尸体时,它可能是有害的。

雅各布斯说,这项研究提出了一个分析框架,该框架可以应用于其他技术,关注假设如何内置到硬件和人工智能中,身体如何在人工智能系统中表示,以及隐藏的假设(通常是旧的、毫无根据的假设)如何塑造当今的技术。

该研究于1月份在网上发布。合著者包括康奈尔大学的Emma Harvey和Hauke Sandhaus,英特尔公司的Emanuel Moss和弗吉尼亚大学的Mona Sloane。

新闻旨在传播有益信息,英文版原文来自 https://news.umich.edu/ai-and-the-human-body-hidden-assumptions-in-motion-capture-can-have-serious-impact/