视点·观察|亚马逊家用机器人被曝缺陷：人员识别靠不住，还可能摔下楼梯( 三 )_亚马逊家用机器人被曝缺陷：

消息人士提到 Astro 机器人的人脸识别能力表现不佳。
该机器人还将与亚马逊的 Ring 安全系统紧密集成，包括响应上述火灾报警等 Ring 事项，并在安全系统设置为离开模式时开始巡逻。
关于 Astro 机器人的人员识别能力，亚马逊负责设备和服务的高级公关经理克里斯蒂·施密特（Kristy Schmidt）通过一封电子邮件告诉 Motherboard：“ 除了咨询几位专攻计算机视觉的亚马逊学者外，我们还咨询了算法偏见方面的外部专家，俄亥俄州立大学工程学院院长艾安娜·霍华德（Ayanna Howard）评审了我们为提高此功能的公平性而采取的步骤。”
这个回复是重复了亚马逊在一篇讨论该公司视觉 ID 功能的博客文章中所说的一些话。
根据施密特的回复，霍华德说过：“亚马逊在数据和反馈驱动下，在设计、测试和扩充方法方面考虑周到，以尽量减少视觉 ID 功能的偏差。他们定义了与其产品用例相关的性能目标，在大量难以置信的多样化数据上对其模型进行了培训，并与我分享了其方法的足够详细信息，以真正努力确保该功能不仅在统计上适用于所有客户，随着时间的推移，它也在为这些客户提供更好的服务。”

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三、Astro 机器人通过跟踪用户来优化自身
亚马逊称 Astro 机器人将“以传统消费类电子产品无法实现的方式改善客户的生活”，为了让 Astro 机器人正常工作，该机器人必须收集有关您行为和家庭的数据。
一份解释亚马逊“社交机器人”哲学的文件指出：“Astro 机器人需要学习用户行为。”
该文件中还说：“我们的目标是让 Vesta 成为一个‘智能机器人’，并允许与人进行一些简单但神奇的互动。”
要做到这一点，Astro 机器人需要绘制用户住所的完整地图，创建一张显示“瓶颈”和机器人可能被卡住或“容易被人类撞到”的地点（如走廊、门口和厨房）的热图。

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Astro 机器人应该随着时间的推移而学习，这意味着它必须跟踪人类在做什么，他们要去哪里，以及他们可能聚集在哪里。
一位 Vesta 项目的开发人员说：“设备中的移动能力需要完美实现。我在这里说完美，因为如果它不能完美地实现，我们就不能指望社交机器人（在人们的家中）受到欢迎。”
为了做到完美，Astro 机器人必须“在用户面前显得‘聪明’”，“需要与人良好互动，考虑到社会规范”，需要跟踪并从客户行为中学习，“需要有一定程度的自主权，人们需要的时候是可用的，Astro 机器人‘希望’在人类周围，但不碍事” 。