Сервис Google по ошибке назвал чернокожих американцев гориллами
компьютер не знает полит-корректности и толерантности. он называет вещи своими именами, иначе он просто не сможет работать. то, что какого-то негра обидело это сравнение - это не проблема компьютера, он делал то, для чего его создали. это проблема этого негра, что он такой обидчивый.
раскрыть ветку (150)
Да там вроде нигде и не сказано, что он обиделся, просто по сути в техподдержку написал, что прога ошиблась
раскрыть ветку (57)
А что если все фотографии, похожие на горилл, компьютер будет группировать в папку "Негры"?..
раскрыть ветку (51)
раскрыть ветку (14)
раскрыть ветку (12)
ещё комментарии
раскрыть ветку (9)
раскрыть ветку (6)
раскрыть ветку (5)
раскрыть ветку (4)
раскрыть ветку (1)
Молодец, растёшь!
Следующий шаг - стараться делать не "за" или "против", а вообще не обращать внимания на предыдущий рейтинг комментария при его оценке.
Глядишь, такими темпами и до статуса самостоятельной личности доберёшься ;-)
ещё комментарии
Все потому, что ты видел только черных горилл. А так все мы немножечко обезьяны. Я могу даже назвать род и вид.
Зануда_мод_он();
О таком кодеры в первую очередь подумают.
Они просто пропишут идентификатор фото "Горилла ИЛИ негр" -> Для горилл и негров не создавать папки.
Зануда_мод_офф();
раскрыть ветку (33)
раскрыть ветку (29)
Это readable код. Что ты понимаешь?!
Лучше 2 метода без параметров, чем давать возможность ввести неправильный входящий параметр из-за чего придется клепать еще и свой exception.
Упс, забыл включить зануда_мод.. Видимо по дефолту сработало..
раскрыть ветку (16)
зануда_мод(2);
зануда_мод(999999999);
зануда_мод("ящерица в стакане");
зануда_мод(-1);
зануда_мод(qwertyuip);
раскрыть ветку (10)
раскрыть ветку (7)
раскрыть ветку (6)
раскрыть ветку (5)
Звучит, как болезнь)
- А Вас с чем положили?
- Память течет.. А Вас?
- А у меня паскаль..
Сочувствую( Вот хорошее лекарство: "Прата С.Язык программирования С++. Лекции и упражнения".
раскрыть ветку (3)
Как же у меня горит, не ПАРАМЕТР, а АРГУМЕНТ.
В высших компилируемых языках компилятор не даст ввести тип данных отличающийся от типа переменной. (C#, Delphi, ...)
А если и даст, то выбьет Argument Exception и всё.
раскрыть ветку (3)
Дело в том, что для данной функции недопустимый аргумент может быть того же типа. Другое дело если бы использовалось перечисление.
раскрыть ветку (2)
Да какая нахуй разница? Причём здесь вообще перечисление?
Я говорю о том, что было передано в функцию при вызове называют аргументом, а параметр это далеко не то, что передают функции.
раскрыть ветку (1)
В высших компилируемых языках компилятор не даст ввести тип данных отличающийся от типа переменной. (C#, Delphi, ...)
А если и даст, то выбьет Argument Exception и всё.
Я на эту часть ответил. Так что будьте добры внимательнее читать комменты.
раскрыть ветку (9)
Try with resources для классов имплементящих Closeable же.
Какой смысл его сюда лепить? Это же не поток какой-то. Что тут закрывать?
раскрыть ветку (8)
раскрыть ветку (7)
Изменение состояния параметра 0/1 не тоже самое, что и открытие/закрытие потока к ресурсу. Доступ к ресурсу может пропасть во время использования (отключился сервер, сломался носитель информации), потому считывание ресурса и суют в TRY CATCH.
Зачем вообще мудрить с TRY в данном случае не понимаю =)
p.s. Прочитай документацию для чего вообще нужен try-with-resources . Это скорее синтаксический сахар, чтобы не заморачиватся с close() в finally-блоке
раскрыть ветку (6)
Прочитай документацию для чего вообще нужен try-with-resourcesЯ не первый год пишу на С++, что такое RAII отлично знаю. Собственно, в языках с ГЦ из-за невозможности полагаться на деструкторы применяется как раз using/try-with-resources.
В данном случае, не просто "изменение состояния", а как раз включение/выключение. И "режим зануды" неплохо выключить, даже если из текста "вылетит исключение", а то получится как сейчас. (:
раскрыть ветку (5)
раскрыть ветку (4)
Например, лучше б покумекали тут о маркерах, за которые может зацепиться алгоритм, отличающий гориллу от негра.
раскрыть ветку (3)
Тут всё просто:
При разнице процентной выдачи между вариантами "горилла" и "негр" более чем на 20%, определяем фотографию в категорию "млекопитающее".
Формально алгоритм будет отрабатывать верно -)
раскрыть ветку (2)
пусть создает папку гориллы и негры, а вот потом там сами разбирайтесь, кто из вас негр, а кто горилла, все по честному, не придерешься
Напомнило анекдот:
Татары обратились в Госдуму по поводу нац оскорбления поговоркой "незваный гость хуже татарина"
Госдума приняла решение изменить поговорку, которая в новом виде стала звучать как "незваный гость ЛУЧШЕ татарина".
раскрыть ветку (4)
раскрыть ветку (3)
раскрыть ветку (2)
Да, почему-то по умолчанию решили, что капитан очевидность в локализованном варианте есть морское звание.
компьютер не может называть вещи своими именами. он может выполнять программу, которую написали люди с ошибками
раскрыть ветку (11)
Это не ошибка. Это погрешность. Да, потому что лицо гориллы будет похоже на это фото ,чем лицо белого человека. И комп решал между 98% что это человек и 99% что это горилла (или как-то так).
А проблема приблизительно такая, как будто бы комп распределял работу между сотрудниками фирмы и СЛУЧАЙНО дал работу и шефу. А все знают на словах (но не по документам), что так делать нельзя. Просто так не принято и все.
раскрыть ветку (4)
Хорошо, это программа была не с ошибкой, а просто "плохая программа", потому что она не выполнила свою установленную цель "определить, что на картинке".
Да, потому что лицо гориллы будет похоже на это фото ,чем лицо белого человека.
Но лицо черного человека больше похоже на это фото, чем лицо гориллы. Так что всё же ошибка, надо было учесть что люди не только белые бывают, а не сравнивать всех с белым "эталоном"
раскрыть ветку (1)
Это вы так распознаете. Человек вообще нереально хорошо для компьютеров распознает визуальные образы. Почти все остальное комп может делать лучше. Тут как с капчами - вам кажется, что все довольно просто понять, а машина выдумывает левые буквы и с трудом понимает покоцаный текст. Если бы вам пришлось на словах описать как отличить одну вещь от другой человеку, который никогда в жизни сам их не видел, то такие словесные инструкции были бы еще более неточными. НО! Вы же не давали НЕВЕРНЫХ инструкций. Они просто не идеальные. Как и все в этом мире.
ещё комментарий
я еще помню, как можно было кадырова найти по одному интересному запросу в гугл, тем более выдавал ссылку на страницу в вики
раскрыть ветку (5)
Не понимаю твоей фразы "компьютер называет вещи своими именами". Это неправильное имя. Программу делали специально, чтобы она наиболее точно определяла фотографию, чего здесь не наблюдается, на что и указал Джеки. Программа должна понимать, что такие темнокожие приматы как обезьяна и человек - разные вещи и не складывать их в одну папку.
Хотя, может ты просто захотел проявить расизм и таким образом обнаружить свою тупость, утверждая, что программа знает истину, а люди подвержены такими вещами как полит-корректность и поэтому не видят её, то есть темнокожий человек в действительности - горилла, а не человек. В таком случае тебе бы не помешало ознакомиться с биологией.
раскрыть ветку (1)
Ведь в биологии тоже нет толерантности и полит-корректности, но она говорит об обратном.
Вы не правы. Компьютер программируется программистом. Если он что то делает не так, значит это проблема программиста, и именуется она как баг.
раскрыть ветку (52)
Я тестировщик. Это не баг.
Темная кожа, шерсть вокруг "кожаной" части головы, широкий нос, выдающиеся губы. Все это признаки горилл. Что тут поделаешь. Алгоритмы несовершены. Но не каждое несовершенство - баг.
раскрыть ветку (18)
Я горилла. Это баг.
Ибо как гугл мог спутать меня с этим прямоходящим? Всё же просто: Я животное, он - человек.
раскрыть ветку (7)
Я баг. Это не горилла.
Если тестировщик негр, то это не значит, что алгоритмы несовершенны. Иначе погрешность в определении гориллы получается еще больше, чем голова программиста. Или компьютер - негр.
Вы описали достаточно общие положения, алгоритм распознания намного сложнее. По вашей же фотки я могу найти исключения, которые не подходят под описание человека.
Глаза, а это одно из самых главных отличий от животного. У человека бельмо есть белое и радужка. Отсутствие бровей (хотя где там у негра их там разглядишь), форма носа.
Дорогой тестировщик, согласно с википедией и опытными программистами, баг - это жаргонное слово, обычно обозначающее ошибку в программе или системе, из-за которой программа выдает неожиданное поведение и, как следствие, результат. Ожидаемое поведение программы - правильное распознавание образов. Ожидалось что программа не будет оскорблять негров и распознает негра как негра. А в результате программа опознала негра как гориллу. Это явно не было ожидаемым поведением программы и не задумывалось разработчиками. И за что твой комментарий заплюсовали?
раскрыть ветку (2)
Ты просто не понимаешь что такое ошибка в данном определении. Ошибка в распозновании - это не баг, это несовершенство система. Ошибка в коде - это баг. Понимаешь разницу? Программа - не человек. Если ей дать фото с Оптимусом Праймом в виде грузовика, то она не скажет тебе что это Оптимус Прайм. Мальчика, одетого в девочку, она назовет девочкой. Снайпера, замаскированного под куст, она назовет кустом. А негритянку, кривляющуюся перед камерой как обезьяна, она назовет обезьяной. Таковы последствия отсутствия разума.
раскрыть ветку (1)
ещё комментарии
Я программист. Это не баг.
Это аналитическая система - она выбирает наиболее вероятный вариант. Абсолютно точного ответа здесь не существует.
ещё комментарии
Я программист и говорю что это баг. Если бы это был не баг, то гугл бы не чего не исправлял, а сказал, что это фича.
раскрыть ветку (21)
Ну и аргумент! Гугл исправляет, потому что "заказчик недоволен", а не потому, что ошибка. Заволновались люди - на них можно давить. Компьютеры работают на результат, а чтобы никого не обидеть.
ещё комментарии
Заказчик не доволен, и программа работает не правильно, разные вещи. В данном случае программа сработала не правильно, вот и исправили!!!
раскрыть ветку (19)
Программа сработала не так, как от нее ожидалось. Это не значит, что она ошибочная - ее алгоритм - правильный. Не безупречный, но правильный!
Это как врач, который знает симптомы болезни и ставит диагноз - как учили и по опыту. Все верно. Но выясняется, что это уникальный случай - очень похожая болезнь с точно такими же симптомами (не отличишь, словно негра от обезьяны)!
ещё комментарии
Вы пишите "Программа сработала не так, как от нее ожидалось.". Теперь читаем определение термина баг.
Баг (англ. bug — первичные значения: клоп, любое насекомое, вирус) — жаргонное слово, обычно обозначающее ошибку в программе или системе, из-за которой программа выдает неожиданное поведение и, как следствие, результат.
Так в чем я не прав, назвав баг багом?? И даже вы в последствии подтверждаете мои слова.
раскрыть ветку (17)
В подтверждение слов @YaLAS :
Я ввожу в поиск "Мокрые тайские киски" в надежде получить фотки кошек, которые водятся в Тайланде, например. Мне же выводится порнуха какая-то. Исходя из ваших слов, поисковик словил багу. Исходя из правильных положений вещей - поисковик сработал верно и не его проблемы, что я ожидал увидеть абсолютно другое.
ещё комментарии
Поиск по фразам и определение того, что находится на картинке, разные вещи. Только что описал более подробнее где то ниже.
Ну и вдобавок, вводя запрос "Мокрые тайские киски" вы ищите все встречающиеся похожие предложения, где будет встречаться и порно и не порно. Хотите избавиться от порно? Отключите поиск по таким сайтам, выбрав безопасный поиск. И вуаля, мокрые кошечки из тайваня вас ждут. Не какого бага поиска нет. Просто @YaLAS плохой программист, приводящий плохие примеры.
раскрыть ветку (11)
Какой я программист определяют не мои ответы, а мой софт.
Как вы заметили иногда будут попадаться нужные результаты. Если проанализировать 100 фоток негров, то некоторые будут определены как люди, а не обезьяны. Т.е. тоже самое что и с поиском "кисок".
раскрыть ветку (8)
Ну я же шутя назвал вас плохим))
Как я писал, поиск и определение изображения работают по разному. Если под фоткой обезьяны написать негр, то гугл выведит обезьяну, по запросу негр. Но вот что бы, определить кто находится на картинке, ее сначала надо проанализировать, а потом только отнести к какой то группе.
раскрыть ветку (7)
Читай результат не как: "На фото обезьяна", а как "на фото обезьяна с вероятностью 90%".
Если смотреть с этой точки зрения, будет ли выданный результат багом?
раскрыть ветку (6)
В этом есть доля правды. Но все ваши доводы сводятся к тому, что человек чернокожий, ага , а если чернокожий значит по любому обезьяна.
раскрыть ветку (5)
Все наши доводы вообще абстрагированы от расовой принадлежности обезьян.
Они (наши доводы) не изменили бы своей формы, будь то предметом обсуждения бородинский хлеб, авокадо или топ-менеджеры телекомпании РЕН-ТВ
раскрыть ветку (4)
Какая к хренам расовая принадлежность обезьян?
Все "ваши" доводы основаны на том, что там негр, негр и все!
раскрыть ветку (3)
Генеральная мысль довода:
1) если алгоритм корректен, неверный результат нельзя считать ошибкой алгоритма (багом).
2) если алгоритм выдаёт корректные результаты с допустимым процентном погрешности, его алгоритм нельзя считать ошибочным.
__
Скажите пожалуйста, где в моём сообщении слово "негр"? Или каким образом приведённый тезис вообще можно ассоциировать с негром?
Пример: Алгоритм распознал сто фотографий фруктов. 99 из них определил верно, а одну, на которой изображено авокадо (в шакалистом качестве и неудобным для идентификации ракурсе), распознал неверно, поместив это фото в раздел "тыквы".
Как видите, "наши доводы", как я и говорил выше, никоим образом к неграм не привязаны и будут корректно применимы к абсолютно произвольному примеру, подходящему к ситуации.
раскрыть ветку (2)
По вашим доводам. Откуда вы знаете о корректности алгоритма? Если он писался гуглом, значит в нем нет ошибок, и алгоритм не требует доработки и усовершенствований? Откуда вам известно про процент ошибок? Где мне увидеть эти проценты, что бы все баги списывать на эти проценты? Ваши доводы, это доводы гуманитария, не чего не знающие про разработку ПО!
Про негра, это общий вывод из треда сообщений.
Мой пример на ваш пример. Ваш винчестер загружает винду 99 из 100 раз корректно. НО один раз может загрузить не корректно и снести всю информацию, которая на нем есть. Вопрос. Диск работает корректно и не требует доработок со стороны производителя?
раскрыть ветку (1)
Здесь нет абсолютных утверждений. Только относительные:
"если алгоритм корректен", "если алгоритм выдаёт корректные результаты".
Разумеется, исходников у нас нет и судить о чём-либо наверняка мы не можем. Равно как нет у нас и статистики по корректности отработки программы распознания. Потому ветка и пошла по пути предположений, где рассматривается вариант допущения, что алгоритм корректен и выдаёт корректные результаты с допустимым процентом погрешности.
НО один раз может загрузить не корректно и снести всю информацию
Ещё раз: я не оперировал конкретными числами, а лишь использовал определение допустимого процента погрешности. Разумеется, для разных задач этот процент будет разным.
Другой пример - я ввожу в поиск "замок" и хочу получить выдачу только с информацией по всяким амбарным и кодовым замкам. Но не хочу ничего настраивать. Поиск выдают инфу о всяких средневековых замках - по Вашей логике это тоже баг!
Есть алгоритм, а есть опции, которые корректируют его результаты. Если продолжать аналогию с кисками и Вашим ответом, то при загрузке картинки, если алгоритм не может четко определить группу, пользователю должен показаться диалог, типа "Мы затрудняемся определить группу, на фото животное?". Если "Да", то в группу горилл, если "нет", то в группу негров.
раскрыть ветку (1)
Другой пример - я ввожу в поиск "замок" и хочу получить выдачу только с информацией по всяким амбарным и кодовым замкам. Но не хочу ничего настраивать. Поиск выдают инфу о всяких средневековых замках - по Вашей логике это тоже баг!
Не понимаю, почему по моей логике это баг, ну да ладно.
По поводу 2 части. Гугл поиск иногда этим промышляет! Если вы им активно пользуетесь, то возможно замечали что он предлагает сам подкоректировать поиск.
"Мы затрудняемся определить группу, на фото животное?"
возможно это правильно, и скорее всего оно так и работало на первоначальных этапах, когда алгоритм определения обучался определять. но видимо не дообучался он.
ещё комментарии
Объясняю. Если в каком-то месте программы нужно было сложить два числа, а программист написал "-", вместо "+" - это ошибка программиста. Если все верно, но в целом машину заглючило - ошибки чтения из памяти или передачи данных - это баги. Аппаратные или в системе. И результаты будут неожиданными. Но если ты говоришь поисковику "найди фото звезды", подразумевая астрономию, а поисковик выдает каких-то людей, то это что? Результат - неожиданный для вас. Слова и их употребления схожие (как фотки негра и гориллы). Алгоритмы поиска - верные. А информационный мусор мешает точному результату. Это проблема человека, что одно и другое очень похоже и его сложно отличить.
ещё комментарии
Странные понятия у вас о багах.. с ваших слов, нужно срочно звонить к производителю Jira, что бы тот менял понятия в своем продукте. Да и все баг трекинги переименовывать на "ошибки программиста трекинг".
Я не понимаю, к чему тут запросы связанные со звездой и всем выходящим от сюда. Поиск по "звезда" и определение к чему относится картинка, это очень разные вещи. За них отвечают разные разные, и неибически сложные алгоритмы. Если алгоритм не может отличить животное от человека, это проблемы алгоритма, это баг.
Если же, как вы сваливаете, это особенность алгоритма и не его ошибка, то зачем гуглу что то исправлять? Записал всех черных в обезьяны, китайцев объединил с лимонами, 2х парней на фотке кинул в папку "Gay". И все в шоколаде.
И еще добавлю. У гугла дохрена развита нейронная сеть. Которая обучается и обучается. Скорее всего, она и записала негров к обезьянам. Да, в этом случае это не баг в коде, но это все равно баг (ошибка) в работе нейронной сети. Скорее всего, этой нейронной сети в ручную сказали, что на этой фотке чернокожие люди, дабы она в дальнейшем, аналогичные пикчи записывала к людям, а не к гарилам.
раскрыть ветку (1)
Лучшим проявлением мозгов нейросети будет на данный момент сделать вывод не хуже чем взрослый человек. Так вот я сам не раз обращал внимание, что некоторые негры ну очень по структуре черепа мне напоминают обезьяну. (я не имею никаких предосуждений к неграм) Просто реально очень похоже. Это не спроста. Этому есть исторические причины, которые возникли не в пример раньше, чем политкорректность.
Возможности этих систем будут улучшаться, но беда в том, что вместо того, чтобы посмеяться схожести вещей (вроде "облачко похоже на кролика") люди возмущаются, что их что-то обидело. Причем то, что имеет место быть, но "понятия" важнее правды.
ещё комментарии
ещё комментарии
ещё комментарии
ещё комментарии
Я дизайнер интерфейсов. Это не баг.
Интерфейс программы сделан в стиле минимализм, поэтому он осмысленно объединяет похожие фотографии в одну папку, чтобы занимать меньше места.
Интерфейс программы сделан в стиле минимализм, поэтому он осмысленно объединяет похожие фотографии в одну папку, чтобы занимать меньше места.
раскрыть ветку (6)
Ага, программист прям так и пишет в коде "обьедиени похожие фото в одну папку". А кто разрабатывал и кодил этот алгоритм объединения? Вот кто разрабатывал и кодил, тот и допустил баг.
раскрыть ветку (4)
Багами называют алгоритмические ошибки. Здесь нет алгоритмической ошибки, так как видно, что обучен алгоритм, в принципе, верно, и отработал верно. Я думаю, F-мера у этого классификатора вполне большая, а, значит, бага нет.
раскрыть ветку (3)
"в принципе, верно" - ключевые слова. Это как я делаю релиз клиентам, тещу на определеном наборе данных свое приложение. Тесты проходят. А у клиентов валится прога, так как они другой набор данных использовали. Но ведь в принципе все верно, да? И я не чего не должен исправлять?
раскрыть ветку (2)
Machine Learning работает всегда примерно на реальных задачах, математическую погрешность нельзя назвать багом - в ТЗ всегда пишется допустимая погрешность, я почти уверен, что разрабы гугла уложились в допустимую погрешность. К сожалению, фотки негра попали в ошибку.
Так вот вопрос - идеально выполненное ТЗ можно назвать багом?
раскрыть ветку (1)
Как вы можете судить об идеальности выполнения ТЗ, не зная его? Как вы можете приравнивать ТЗ к багу? Математическая погрешность, возможно, но при каких условиях и какая?
В общем, я вижу баг. Пользователь негр увидел баг, гугл тоже в этом увидел баг. Гугл его поправил.
ещё комментарии
Нет. Багом именуются семантические ошибки, которые составляют разницу между ТЗ и реализацией. Синтакстические ошибки или поведение, не рассмотренное в ТЗ, багом не называется.
ещё комментарии