Microsoft正在与许多非营利合作伙伴合作，帮助使这些工具反映失明和行动不便等情况下人们的需求和日常生活。例如，考虑一个计算机视觉系统，它可以识别物体并描述桌子上的东西。该算法可能是根据普通人收集的数据进行训练的，坐在轮椅上的人试图做同样的事情可能会发现，从这个较低的角度来看，该系统并不能很好地工作。同样，盲人不知道如何将相机保持在正确的位置足够长的时间以使算法起作用，因此他们必须通过反复试验来做到这一点。在用于训练残障适应系统的面孔中，相当多的人有呼吸机、喷射和吹气控制器或头带罩之类的东西，如果系统从未见过类似的东西，这些“混合物”“它将极大地影响准确率。因此，微软今天宣布了由倡导团体共同领导的一系列努力，希望对这种限制人工智能包容性的“数据沙漠”做点什么。首先是与格里森团队合作，该组织旨在提高人们的认识神经运动退行性疾病肌萎缩性侧索硬化症，简称肌萎缩侧索硬化症。他们关注的是上面关于面部识别的问题。患有肌萎缩侧索硬化症的人有多种症状和辅助技术，这些症状和辅助技术会干扰从未见过它的算法。这成为一个问题，如果，例如，一家公司想要推出依赖面部识别的眼动追踪软件，微软当然也想这样做。ProjectInsight是与微软合作的新项目名称，将在开展业务时收集患有ALS的志愿者用户的面部图像。随着时间的推移，这种人脸数据将与微软现有的认知服务相结合，但也将免费发布，以便其他人可以使用它来改进自己的算法。他们的目标是在2021年底发布。另一个需要改进的领域是需要从视力受损或坐在轮椅上的人的角度捕获数据。有两种努力旨在解决这个问题。微软与伦敦城市大学合作的项目之一是“盲人图像训练对象识别”项目，该项目正在构建一个数据集，用于使用智能手机摄像头识别日常物体。不过，与其他数据集不同的是，这个数据集将完全来自盲人用户。
