quindi sembra che ci sia un palazzo è un
bel palazzo qualcuno sembra essere
scendendo lei si presenta come una principessa
non c’è c’è qualcosa in lei
mano un cestino ciò che è nel cestino esso
si presenta come un bambino piccolo una lei appena nato
sembra che stia camminando verso il
fiume Ganga qual è il suo disturbo lei
progettando di spingere il cestino nel
signore e signori del fiume, lo sappiamo tutti
la storia di Kunti e di suo figlio Karna il
eroe di Mahabharata Kunti potrebbe mantenere il
segreto fino a quando lei voleva tenerlo
il segreto che ha avuto un figlio prima
il suo matrimonio con Pandu è così facile
mantenere un segreto in questo giorno ed età di
social media sociali e artificiali
intelligenza
c’era un adolescente in noi proprio come
Kunti rimase incinta e lei andò
a Target in cerca di alcune cose per
i nuovi bambini e tutto ad un tratto
target il grande magazzino applicato tutto
tipi di algoritmi di data mining come
Associazione regola mining e mercato
analisi del cestino sono un altro
modelli intelligenti artificiali e loro
ha iniziato a inviare tutti i tipi di annunci sì
credetemi
un ostetrico potrebbe non essere in grado di dirlo
tu quando il bambino sta per nascere
ma Amazon saprà al minuto quando
il neonato entrerà nel tuo
amico, quindi la mia domanda è etica
violare la privacy di qualcuno solo
perché vuoi fare un soldo in più
allo stesso modo tutti conosciamo la storia di
Giulio Cesare fu pugnalato a morte
da tutti i suoi senatori incluso Marcus
Bruto, infatti, in realtà all’ultimo
momento Giulio Cesare in modo drammatico
ha detto che doveva bruto ok e di
corso nel in questi venti
ventunesimo secolo non lo facciamo davvero
bisogno di sporcarsi le mani non lo facciamo
dobbiamo solo prenderci le mani insanguinate
bisogno di comprare alcuni annunci su Facebook o
alcuni altri social media e li usano per
micro-target agli elettori per votare per il tuo
proprio candidato nostro a votare contro il tuo
avversario quindi non sapremo mai se
è a causa degli annunci che erano
comprato da alcuni agenti russi Hillary
Clinton ha perso l’elezione a Donald
Trump o a causa del puro Braille
e brillantezza e competenza dell’uomo
oggi alla Casa Bianca, ma una cosa
è certamente vero che i social media lo sono
estremamente potente, quindi dobbiamo essere
estremamente attento e non possiamo lasciarlo
la democrazia viene rubata da alcuni social media
e un’altra cosa quando io quando io
ricordo anche Giulio Cesare che ricordavo
un altro dramma tragico di Shakespeare lì
questo ragazzo si chiama Amleto, molti di voi
potrebbe essere conoscerlo e lui dice fragilità
il tuo nome è donna, cosa intende?
quella linea in realtà sta dicendo la metà di
questo mondo è debole tutte le donne lo sono
debole e gli uomini sono forti è quello
corretta
allo stesso modo, crediamo anche che ci siano
filosofi della gente come David Hume che
crede e afferma che sono adatto a
credendo nel sospettare che i negri
sono naturalmente inferiori al bianco
la gente è questa una cosa corretta in effetti
in realtà l’unità Convenzione ONU sui
discriminazione razziale dichiarata chiaramente
che la qualsiasi superiorità attribuita a
le differenze razziali sono scientifiche
e solo moralmente condannabile e
socialmente falso fondamentalmente pericoloso così
questo tipo di cose che sappiamo ma
ancora la nostra intelligenza artificiale
sistemi i modelli ML sostengono alcuni dei
Gli afroamericani come guerriglieri come mai
nutriamo i dati in modo tale che noi
solo addestrato a riconoscere il bianco
volti non stiamo alimentando i dati giusti
di conseguenza, crediamo africani
Gli americani sono gorilla ok così è
di ovviamente non etico ok ora lasciaci
vedi cos’è l’intelligenza artificiale I
ho parlato di averlo usato
frase ancora e ancora ciò che è veramente
intelligenza artificiale noi in realtà
non è altro che un pezzo di software che
impareranno nel tempo con i dati
che in realtà lo stiamo alimentando bene e
ci sono molte cose nel noi
già familiare con c’è uno
particolare pacchetto software che può
in realtà riconoscere cifre scritte a mano
per esempio è otto o infinito ok
quindi può effettivamente capirlo
molto facilmente con quel software okay noi
questo è ciò che chiamiamo artificiale
sistema di intelligence in modo simile ha Google
in realtà rilasciato un disegno un
sistema di intelligenza artificiale per disegnare
cose per esempio se qualcuno è come
io che non posso disegnare molto bene e tu
solo bisogno di iniziare un po ‘ di esso
per esempio come puoi vedere c’è
questo ananas è necessario disegnare un po ‘
un po ‘e all’improvviso l’ananas
apparirà ok quindi questo è ciò che chiamiamo
sistemi di intelligenza artificiale e
questi sistemi non si comportano sempre in
un modo molto etico va bene
ora puoi chiedermi la nostra domanda
i problemi di etica sono i nostri problemi di
la moralità sono tutti iniziati con
intelligenza artificiale
non hanno noi non abbiamo fatto noi?
non ho problemi di questo tipo
prima che questi sistemi di IA entrassero in vigore
ovviamente
abbiamo avuto molti problemi etici okay e
infatti nel millenovecento diciannove novanta-cinque
Stato della California ha dovuto venire con un
legge per dire che è illegale a
discrimina per genere, per esempio okay
il caso è qualcosa come se tu prendessi
se un uomo prende una camicia per un lavaggio a secco
negozio si otterrà un prezzo se lo stesso
la camicia è presa da una donna che sarà
carica leggermente di più forse le donne lo sono
ah più ricco quindi non lo sappiamo, ma così
questo è ciò che è di nuovo il
discriminazione di genere che è questi
le cose esistevano prima ugualmente là
sono molti altri problemi che abbiamo
affrontato nel passato okay e poi
c’è un problema di singolarità okay
quindi qual è la singolarità ci sono persone
chi crederà che un giorno ci sarà
sistemi che saranno molto superiori al
cervelli umani e loro prenderanno il
controllo di questo mondo intero e lo faremo
siamo tutti schiavi di queste macchine siamo noi
può persino essere totalmente distrutto dal
faccia del pianeta così di conseguenza loro
crediamo che abbiamo bisogno di controllare in realtà
questi sistemi e abbiamo bisogno di farlo e
Sono d’accordo in una certa misura che abbiamo visto
già qualcosa chiamato finanziario
singolarità nel settore finanziario
ad esempio, molti dei tratti che abbiamo
vedere i tratti del titolo sono in realtà
condotto dal trading algoritmico
questo è così che è quello che è il
cosa di singolarità è come seconda
venuta di Gesù Cristo
nel cristianesimo o qualcosa che è
quello che le persone credono è come
Kalki per la decima incarnazione di Maha
Vishnu ma non credo in tutto questo
roba che penso per esempio che tutti abbiamo
sacco di arsenale nucleare diversi paesi
in questo mondo c’è molto nucleare
arsenale e potremmo distruggere questo mondo
più volte se vogliamo avere noi
distrutto ovviamente abbiamo affrontato il
problemi di Hiroshima Nagasaki e
Fukushima, naturalmente, Fukushima no
a causa delle armi nucleari ma
a causa dell’energia nucleare ma ancora
tutti questi problemi che abbiamo affrontato sono
NON dire che questi non sono questi sono –
leggere tragedie queste sono tragedie principali
ma io credo ancora nel ritegno umano
sappiamo come frenare le ore così
quindi non abbiamo bisogno di credere a quello che Elon
Musk e Nick Merstham e altri che
credo che la singolarità tecnologica
spazzerà via il nostro da impotente di tutti
noi fuori va bene ci sono persone come
Ludditi nel 18 ° secolo queste persone
creduto che i cotonifici e
willen Mills questi stanno effettivamente prendendo
via i loro lavori quelle macchine sono
distruggendoli e allo stesso modo molti di
la nostra gente come Elon Musk recita
come i luddisti, okay scusate allora c’è
in ogni modo in cui possiamo effettivamente controllare il nostro
non così eticamente comportarsi artificialmente
sistemi intelligenti, certo che possiamo
qual è la prima cosa di cui abbiamo bisogno
va bene non dovremmo muoverci
dal diniego di non c’è no non c’è no
problema a tutti e tutto
accettazione dovremmo accettare che lì
esiste un problema ok e ovviamente noi
stanno già accettando se lo guardi
Le linee guida sull’etica di ACM sono americane
codice etico delle associazioni statistiche
tutte queste cose ci stanno effettivamente dicendo
quello che c’è è un problema e noi
non dovremmo progettare i sistemi
in un modo tale che si comportino in a
in un modo etico va bene così in modo simile
anche Google ha le proprie opinioni che sono
espresso in un post sul blog ci hanno detto
non permetterà mai ai nostri sistemi di IA
contribuire alle armi armate
la produzione per distruggere le persone va bene
se tutti seguono questo tipo di etica
quindi non abbiamo nemmeno bisogno di preoccuparsi
questo intero argomento non avresti
mi ha anche invitato a parlare con te, okay
questo è un problema ok, ce n’è uno
l’altro modo in cui possiamo anche fare è lì
qualsiasi altra soluzione tecnologica che noi
può venire con
sei davvero ci sono tutti noi
i modelli che sono costruiti dalla macchina
l’apprendimento sono tutti problematici
Certo che non stanno bene
ci sono modelli
sono costruiti che sono molto facilmente
erano verificabili che si potevano vedere facilmente
se c’è un problema con quelli
i modelli non sono uno dei modelli più
probabile che si ha familiarità con sono il
modelli di regressione lineare
quali sono i modelli di regressione lineare
per esempio al modello che dice il
fondamentalmente che la storia riguarda l’affitto
è pari a diecimila più cinque
migliaia in due camere da letto più due due
rupie in qualcosa come numero di
piedi quadrati dell’appartamento va bene così
cosa ti dice quella equazione?
ti dice qualcosa come se se
sei effettivamente disposto ad affittare un
appartamento e se vuoi una camera da letto
devi pagare cinquemila rupie
extra se vuoi due camere da letto che ti servono
pagare diecimila rupie in più e
allo stesso modo se ne vuoi mille
appartamento di piedi quadrati che devi pagare
più di duemila rupie e se ne hai bisogno
per avere duemila metri quadrati allora
devi pagare altri quattromila
questo tipo di equazione può essere
facilmente compreso possiamo vedere se
c’è qualche problema etico con questo
equazione o meno a meno che la società che
arriva con questo tipo di modelli è
sostenendo che questo modello è proprietario
e non voglio condividere con te
altrimenti non ci sono problemi con questo
allo stesso modo nei modelli degli alberi decisionali
l’albero delle decisioni non ne abbiamo
problema che in realtà possiamo capire molto
chiaramente qual è il problema con esso e
come a come una determinata decisione ha
stato preso
ok per esempio semplicemente come vuoi
decidere se vuoi giocare a cricket
questo sabato o non la prima domanda
potresti chiederti una superficie che sta andando
essere soleggiato o piovoso
se c’è il sole allora giocherò a cricket
se piove non voglio giocare
cricket e che dire dell’enos del vento
è anche estremamente ventoso NON sto andando
giocare a cricket se è moderatamente
ventoso giocherò a cricket o qualcosa del genere
così così queste sono le decisioni
che fai e poi posso dire al più presto
come io ti do l’ingresso come dire
Sabato sarà soleggiato e
moderatamente ventoso si può dire immediatamente
sì , giocheremo a cricket sono io
giusto questo è il rimodellamento lontano lì
non è niente di etico a riguardo e là
è niente che non puoi capire
su questo modello puoi facilmente
capisci ma è proprio vero ogni
il modello che costruiamo è facile
ovviamente comprensibile
non ci sono modelli di cui ho parlato
albero delle decisioni ora e c’è un modello
chiamato foresta casuale ad esempio casuale
la foresta non è altro che un mucchio di
alberi di decisione messi insieme sei
sto chiedendo ad ogni albero decisionale
giocare a cricket o non ce ne sono poniamo
questa foresta contiene mille alberi
Chiederò ogni singolo albero e ciascuno
l’albero è costruito diversamente con il
diverse variabili e dati diversi
e ora ogni albero ritorna con sì o
nessuna risposta e diciamo a migliaia
alberi 750 alberi decisionali dicono di si tu
giocherò a cricket diciamo e se se
non puoi non giocare a cricket, lasciaci
dillo in questo caso particolare come si fa
sai quali sono le cause che cosa sono
i motivi per cui stai giocando a cricket
oggi non puoi dirlo perché
non lo fai, diventa molto
difficile capire tutti questi sette
centocinquanta alberi come loro davvero
comportato il modo in cui si sono comportati è molto
difficile da spiegare bene
e reti neurali altrettanto profonde che
è la rabbia in questi giorni nella macchina
mondo dell’apprendimento in artificiale
mondo dell’intelligence così l’acqua in profondità
reti neurali hai un input e
quell’input sarà alimentato in uno
strato particolare che lo farà
genererà un altro output e quello
l’output verrà inserito in un altro
strato e che sarà l’input per il
secondo livello e quello strato lo farà
generare un altro output e quell’output
le parole per il prossimo livello ovviamente lì
possono essere diversi strati nella neurale profonda
reti si può anche avere centinaia
diversi livelli e infine il risultato
arriva e ci sarà molto
non-linearità in questi modelli e
quando lo guardi per esempio cosa
potrebbe essere l’ingresso l’ingresso potrebbe essere
per esempio i pixel di un gatto che mangi
i pixel di una foto che viene scattata
per un gatto o un cane e li dai da mangiare e
finalmente il risultato esce dopo 100
strati o qualcosa di simile a sì
è un gatto sono come è un discorso come fanno
sai dove questa particolare decisione
è stato fatto quale strato ha
contribuito e quanto non puoi
Dico davvero che è molto molto difficile
abbiamo perso tutto non proprio lì
sono già tecniche anche per queste
modelli complessi che possiamo effettivamente applicare
cose come la calce va bene
modello agnostico localmente intelligente
spiegazioni cosa significa questo
sembra molto elegante ma niente
immagino qui in pratica quello che tu
faccio è che ti ho detto sull’input che hai modificato
l’input leggermente okay mai così lievemente
e tu cambi qualcosa qui e
qualcosa lì e vedere cosa esattamente
Alla fine succede se il risultato
cambia sai la tua perturbazione tua
modifica leggermente che hai fatto al
l’input è quello che effettivamente ha causato
l’esito finale al risultato da cambiare
ok per esempio se è qualcosa di simile
domanda di prestito fatta da qualcuno e
tu prima lo hai respinto e tu cambi
certe cose, per esempio uno dei
i parametri è il colore della pelle che cambi
il colore della pelle e tutto ad un tratto il
modello agisce come una domanda di prestito che fate
capisci che il modello ha rifiutato
questo naturalmente è che ho ragione così
è l’ idea alla base di lime e deep lift
e altri modelli vanno bene e anche Google
ha inventato il suo modello chiamato a
strumento what-if per loro hanno tensorflow
piattaforma e qui è una rapida demo di
quella cosa particolare e mostra
esattamente come le decisioni vengono prese come
per esempio tu sei la persona e io
vuoi sapere quanti soldi sei
andando a fare se stai andando a
fare meno di cinquantamila dollari
stanno andando a fare più di $ 50.000 cosa
quali sono le variabili che potrebbero esserci
diverse variabili che potrebbero andare come
bello sei come sei bella
e tutte queste cose potrebbero importare ma
a parte questo qualcosa come il reddito
potrebbe importa ho ragione va bene Voglio dire, è
qualcosa come la tua educazione potrebbe
importa se si dispone di bachelor o
sei un dottore se lo sei se lo hai
solo un diploma di laurea molto probabilmente tu
potrebbe fare meno di $ 50.000 se lo sei
un dottore come il nostro Meenakshi, signora
farò più di $ 50.000 ho ragione
quindi è assolutamente vero ok così
è la cosa che puoi scoprire con
questo strumento what-if anche se non lo fai
capire i meccanismi interni di
tensorflow molto chiaramente capisci
perché la decisione è stata presa perché noi
sappi che questa persona in particolare è
fare più soldi di quelli che sto facendo
giusto così questo è il
vantaggio di questa cosa particolare così
ora il finalmente lavoro per un’azienda
chiamato Goldman Sachs okay e qui noi
in realtà bisogno di capire
i modelli molto chiaramente e abbiamo bisogno di
spiegare agli altri regolatori molti di
potresti ricordare che non penso
sei così giovane da dimenticarlo
2008-2009 ho ragione
cosa è successo ovviamente ai mercati
collassato e tutti i posti di lavoro persi e dentro
alcuni paesi che abbiamo visto 25
per cento di disoccupazione e tutto e
la maggior parte è causata dalla finanza
singolarità di cui ho parlato
ho ragione quindi le cose sono ovviamente noi
di conseguenza i regolatori si sono inventati
regolamenti che dicono che ogni modello che
usiamo dovrebbe essere spiegabile perché siamo noi
venendo a certe decisioni che dobbiamo
spiegarlo bene, quindi questo è uno dei
cose che noi che facciamo giorno e giorno
fuori e siamo sempre meglio a questo
e lo stiamo facendo in modo particolare
cosa finalmente vorrei dirti
una cosa che ricordo gli artisti di
personaggio mitologico dalla Grecia greca
mitologia e ha 100 occhi okay
e potrebbe facilmente che tu sia di Zeus
ok questo è assolutamente possibile perché
ha 100 occhi quanti occhi hai
hai solo due potresti dire io
non sarei d’accordo con te ne abbiamo 15
miliardi di occhi sei d’accordo con me 15
miliardi di occhi che significa non uno non due
non tre
abbiamo 150 milioni di casi con noi am
ho ragione
se teniamo gli occhi aperti possiamo monitorare
qualsiasi sistema che vogliamo possiamo mantenere
li sotto controllo siamo d’accordo con me
assolutamente signore e signori va bene lasciare
non diventiamo luddisti, lasciaci restare
vigile e Argus ringrazierei te
bel palazzo qualcuno sembra essere
scendendo lei si presenta come una principessa
non c’è c’è qualcosa in lei
mano un cestino ciò che è nel cestino esso
si presenta come un bambino piccolo una lei appena nato
sembra che stia camminando verso il
fiume Ganga qual è il suo disturbo lei
progettando di spingere il cestino nel
signore e signori del fiume, lo sappiamo tutti
la storia di Kunti e di suo figlio Karna il
eroe di Mahabharata Kunti potrebbe mantenere il
segreto fino a quando lei voleva tenerlo
il segreto che ha avuto un figlio prima
il suo matrimonio con Pandu è così facile
mantenere un segreto in questo giorno ed età di
social media sociali e artificiali
intelligenza
c’era un adolescente in noi proprio come
Kunti rimase incinta e lei andò
a Target in cerca di alcune cose per
i nuovi bambini e tutto ad un tratto
target il grande magazzino applicato tutto
tipi di algoritmi di data mining come
Associazione regola mining e mercato
analisi del cestino sono un altro
modelli intelligenti artificiali e loro
ha iniziato a inviare tutti i tipi di annunci sì
credetemi
un ostetrico potrebbe non essere in grado di dirlo
tu quando il bambino sta per nascere
ma Amazon saprà al minuto quando
il neonato entrerà nel tuo
amico, quindi la mia domanda è etica
violare la privacy di qualcuno solo
perché vuoi fare un soldo in più
allo stesso modo tutti conosciamo la storia di
Giulio Cesare fu pugnalato a morte
da tutti i suoi senatori incluso Marcus
Bruto, infatti, in realtà all’ultimo
momento Giulio Cesare in modo drammatico
ha detto che doveva bruto ok e di
corso nel in questi venti
ventunesimo secolo non lo facciamo davvero
bisogno di sporcarsi le mani non lo facciamo
dobbiamo solo prenderci le mani insanguinate
bisogno di comprare alcuni annunci su Facebook o
alcuni altri social media e li usano per
micro-target agli elettori per votare per il tuo
proprio candidato nostro a votare contro il tuo
avversario quindi non sapremo mai se
è a causa degli annunci che erano
comprato da alcuni agenti russi Hillary
Clinton ha perso l’elezione a Donald
Trump o a causa del puro Braille
e brillantezza e competenza dell’uomo
oggi alla Casa Bianca, ma una cosa
è certamente vero che i social media lo sono
estremamente potente, quindi dobbiamo essere
estremamente attento e non possiamo lasciarlo
la democrazia viene rubata da alcuni social media
e un’altra cosa quando io quando io
ricordo anche Giulio Cesare che ricordavo
un altro dramma tragico di Shakespeare lì
questo ragazzo si chiama Amleto, molti di voi
potrebbe essere conoscerlo e lui dice fragilità
il tuo nome è donna, cosa intende?
quella linea in realtà sta dicendo la metà di
questo mondo è debole tutte le donne lo sono
debole e gli uomini sono forti è quello
corretta
allo stesso modo, crediamo anche che ci siano
filosofi della gente come David Hume che
crede e afferma che sono adatto a
credendo nel sospettare che i negri
sono naturalmente inferiori al bianco
la gente è questa una cosa corretta in effetti
in realtà l’unità Convenzione ONU sui
discriminazione razziale dichiarata chiaramente
che la qualsiasi superiorità attribuita a
le differenze razziali sono scientifiche
e solo moralmente condannabile e
socialmente falso fondamentalmente pericoloso così
questo tipo di cose che sappiamo ma
ancora la nostra intelligenza artificiale
sistemi i modelli ML sostengono alcuni dei
Gli afroamericani come guerriglieri come mai
nutriamo i dati in modo tale che noi
solo addestrato a riconoscere il bianco
volti non stiamo alimentando i dati giusti
di conseguenza, crediamo africani
Gli americani sono gorilla ok così è
di ovviamente non etico ok ora lasciaci
vedi cos’è l’intelligenza artificiale I
ho parlato di averlo usato
frase ancora e ancora ciò che è veramente
intelligenza artificiale noi in realtà
non è altro che un pezzo di software che
impareranno nel tempo con i dati
che in realtà lo stiamo alimentando bene e
ci sono molte cose nel noi
già familiare con c’è uno
particolare pacchetto software che può
in realtà riconoscere cifre scritte a mano
per esempio è otto o infinito ok
quindi può effettivamente capirlo
molto facilmente con quel software okay noi
questo è ciò che chiamiamo artificiale
sistema di intelligence in modo simile ha Google
in realtà rilasciato un disegno un
sistema di intelligenza artificiale per disegnare
cose per esempio se qualcuno è come
io che non posso disegnare molto bene e tu
solo bisogno di iniziare un po ‘ di esso
per esempio come puoi vedere c’è
questo ananas è necessario disegnare un po ‘
un po ‘e all’improvviso l’ananas
apparirà ok quindi questo è ciò che chiamiamo
sistemi di intelligenza artificiale e
questi sistemi non si comportano sempre in
un modo molto etico va bene
ora puoi chiedermi la nostra domanda
i problemi di etica sono i nostri problemi di
la moralità sono tutti iniziati con
intelligenza artificiale
non hanno noi non abbiamo fatto noi?
non ho problemi di questo tipo
prima che questi sistemi di IA entrassero in vigore
ovviamente
abbiamo avuto molti problemi etici okay e
infatti nel millenovecento diciannove novanta-cinque
Stato della California ha dovuto venire con un
legge per dire che è illegale a
discrimina per genere, per esempio okay
il caso è qualcosa come se tu prendessi
se un uomo prende una camicia per un lavaggio a secco
negozio si otterrà un prezzo se lo stesso
la camicia è presa da una donna che sarà
carica leggermente di più forse le donne lo sono
ah più ricco quindi non lo sappiamo, ma così
questo è ciò che è di nuovo il
discriminazione di genere che è questi
le cose esistevano prima ugualmente là
sono molti altri problemi che abbiamo
affrontato nel passato okay e poi
c’è un problema di singolarità okay
quindi qual è la singolarità ci sono persone
chi crederà che un giorno ci sarà
sistemi che saranno molto superiori al
cervelli umani e loro prenderanno il
controllo di questo mondo intero e lo faremo
siamo tutti schiavi di queste macchine siamo noi
può persino essere totalmente distrutto dal
faccia del pianeta così di conseguenza loro
crediamo che abbiamo bisogno di controllare in realtà
questi sistemi e abbiamo bisogno di farlo e
Sono d’accordo in una certa misura che abbiamo visto
già qualcosa chiamato finanziario
singolarità nel settore finanziario
ad esempio, molti dei tratti che abbiamo
vedere i tratti del titolo sono in realtà
condotto dal trading algoritmico
questo è così che è quello che è il
cosa di singolarità è come seconda
venuta di Gesù Cristo
nel cristianesimo o qualcosa che è
quello che le persone credono è come
Kalki per la decima incarnazione di Maha
Vishnu ma non credo in tutto questo
roba che penso per esempio che tutti abbiamo
sacco di arsenale nucleare diversi paesi
in questo mondo c’è molto nucleare
arsenale e potremmo distruggere questo mondo
più volte se vogliamo avere noi
distrutto ovviamente abbiamo affrontato il
problemi di Hiroshima Nagasaki e
Fukushima, naturalmente, Fukushima no
a causa delle armi nucleari ma
a causa dell’energia nucleare ma ancora
tutti questi problemi che abbiamo affrontato sono
NON dire che questi non sono questi sono –
leggere tragedie queste sono tragedie principali
ma io credo ancora nel ritegno umano
sappiamo come frenare le ore così
quindi non abbiamo bisogno di credere a quello che Elon
Musk e Nick Merstham e altri che
credo che la singolarità tecnologica
spazzerà via il nostro da impotente di tutti
noi fuori va bene ci sono persone come
Ludditi nel 18 ° secolo queste persone
creduto che i cotonifici e
willen Mills questi stanno effettivamente prendendo
via i loro lavori quelle macchine sono
distruggendoli e allo stesso modo molti di
la nostra gente come Elon Musk recita
come i luddisti, okay scusate allora c’è
in ogni modo in cui possiamo effettivamente controllare il nostro
non così eticamente comportarsi artificialmente
sistemi intelligenti, certo che possiamo
qual è la prima cosa di cui abbiamo bisogno
va bene non dovremmo muoverci
dal diniego di non c’è no non c’è no
problema a tutti e tutto
accettazione dovremmo accettare che lì
esiste un problema ok e ovviamente noi
stanno già accettando se lo guardi
Le linee guida sull’etica di ACM sono americane
codice etico delle associazioni statistiche
tutte queste cose ci stanno effettivamente dicendo
quello che c’è è un problema e noi
non dovremmo progettare i sistemi
in un modo tale che si comportino in a
in un modo etico va bene così in modo simile
anche Google ha le proprie opinioni che sono
espresso in un post sul blog ci hanno detto
non permetterà mai ai nostri sistemi di IA
contribuire alle armi armate
la produzione per distruggere le persone va bene
se tutti seguono questo tipo di etica
quindi non abbiamo nemmeno bisogno di preoccuparsi
questo intero argomento non avresti
mi ha anche invitato a parlare con te, okay
questo è un problema ok, ce n’è uno
l’altro modo in cui possiamo anche fare è lì
qualsiasi altra soluzione tecnologica che noi
può venire con
sei davvero ci sono tutti noi
i modelli che sono costruiti dalla macchina
l’apprendimento sono tutti problematici
Certo che non stanno bene
ci sono modelli
sono costruiti che sono molto facilmente
erano verificabili che si potevano vedere facilmente
se c’è un problema con quelli
i modelli non sono uno dei modelli più
probabile che si ha familiarità con sono il
modelli di regressione lineare
quali sono i modelli di regressione lineare
per esempio al modello che dice il
fondamentalmente che la storia riguarda l’affitto
è pari a diecimila più cinque
migliaia in due camere da letto più due due
rupie in qualcosa come numero di
piedi quadrati dell’appartamento va bene così
cosa ti dice quella equazione?
ti dice qualcosa come se se
sei effettivamente disposto ad affittare un
appartamento e se vuoi una camera da letto
devi pagare cinquemila rupie
extra se vuoi due camere da letto che ti servono
pagare diecimila rupie in più e
allo stesso modo se ne vuoi mille
appartamento di piedi quadrati che devi pagare
più di duemila rupie e se ne hai bisogno
per avere duemila metri quadrati allora
devi pagare altri quattromila
questo tipo di equazione può essere
facilmente compreso possiamo vedere se
c’è qualche problema etico con questo
equazione o meno a meno che la società che
arriva con questo tipo di modelli è
sostenendo che questo modello è proprietario
e non voglio condividere con te
altrimenti non ci sono problemi con questo
allo stesso modo nei modelli degli alberi decisionali
l’albero delle decisioni non ne abbiamo
problema che in realtà possiamo capire molto
chiaramente qual è il problema con esso e
come a come una determinata decisione ha
stato preso
ok per esempio semplicemente come vuoi
decidere se vuoi giocare a cricket
questo sabato o non la prima domanda
potresti chiederti una superficie che sta andando
essere soleggiato o piovoso
se c’è il sole allora giocherò a cricket
se piove non voglio giocare
cricket e che dire dell’enos del vento
è anche estremamente ventoso NON sto andando
giocare a cricket se è moderatamente
ventoso giocherò a cricket o qualcosa del genere
così così queste sono le decisioni
che fai e poi posso dire al più presto
come io ti do l’ingresso come dire
Sabato sarà soleggiato e
moderatamente ventoso si può dire immediatamente
sì , giocheremo a cricket sono io
giusto questo è il rimodellamento lontano lì
non è niente di etico a riguardo e là
è niente che non puoi capire
su questo modello puoi facilmente
capisci ma è proprio vero ogni
il modello che costruiamo è facile
ovviamente comprensibile
non ci sono modelli di cui ho parlato
albero delle decisioni ora e c’è un modello
chiamato foresta casuale ad esempio casuale
la foresta non è altro che un mucchio di
alberi di decisione messi insieme sei
sto chiedendo ad ogni albero decisionale
giocare a cricket o non ce ne sono poniamo
questa foresta contiene mille alberi
Chiederò ogni singolo albero e ciascuno
l’albero è costruito diversamente con il
diverse variabili e dati diversi
e ora ogni albero ritorna con sì o
nessuna risposta e diciamo a migliaia
alberi 750 alberi decisionali dicono di si tu
giocherò a cricket diciamo e se se
non puoi non giocare a cricket, lasciaci
dillo in questo caso particolare come si fa
sai quali sono le cause che cosa sono
i motivi per cui stai giocando a cricket
oggi non puoi dirlo perché
non lo fai, diventa molto
difficile capire tutti questi sette
centocinquanta alberi come loro davvero
comportato il modo in cui si sono comportati è molto
difficile da spiegare bene
e reti neurali altrettanto profonde che
è la rabbia in questi giorni nella macchina
mondo dell’apprendimento in artificiale
mondo dell’intelligence così l’acqua in profondità
reti neurali hai un input e
quell’input sarà alimentato in uno
strato particolare che lo farà
genererà un altro output e quello
l’output verrà inserito in un altro
strato e che sarà l’input per il
secondo livello e quello strato lo farà
generare un altro output e quell’output
le parole per il prossimo livello ovviamente lì
possono essere diversi strati nella neurale profonda
reti si può anche avere centinaia
diversi livelli e infine il risultato
arriva e ci sarà molto
non-linearità in questi modelli e
quando lo guardi per esempio cosa
potrebbe essere l’ingresso l’ingresso potrebbe essere
per esempio i pixel di un gatto che mangi
i pixel di una foto che viene scattata
per un gatto o un cane e li dai da mangiare e
finalmente il risultato esce dopo 100
strati o qualcosa di simile a sì
è un gatto sono come è un discorso come fanno
sai dove questa particolare decisione
è stato fatto quale strato ha
contribuito e quanto non puoi
Dico davvero che è molto molto difficile
abbiamo perso tutto non proprio lì
sono già tecniche anche per queste
modelli complessi che possiamo effettivamente applicare
cose come la calce va bene
modello agnostico localmente intelligente
spiegazioni cosa significa questo
sembra molto elegante ma niente
immagino qui in pratica quello che tu
faccio è che ti ho detto sull’input che hai modificato
l’input leggermente okay mai così lievemente
e tu cambi qualcosa qui e
qualcosa lì e vedere cosa esattamente
Alla fine succede se il risultato
cambia sai la tua perturbazione tua
modifica leggermente che hai fatto al
l’input è quello che effettivamente ha causato
l’esito finale al risultato da cambiare
ok per esempio se è qualcosa di simile
domanda di prestito fatta da qualcuno e
tu prima lo hai respinto e tu cambi
certe cose, per esempio uno dei
i parametri è il colore della pelle che cambi
il colore della pelle e tutto ad un tratto il
modello agisce come una domanda di prestito che fate
capisci che il modello ha rifiutato
questo naturalmente è che ho ragione così
è l’ idea alla base di lime e deep lift
e altri modelli vanno bene e anche Google
ha inventato il suo modello chiamato a
strumento what-if per loro hanno tensorflow
piattaforma e qui è una rapida demo di
quella cosa particolare e mostra
esattamente come le decisioni vengono prese come
per esempio tu sei la persona e io
vuoi sapere quanti soldi sei
andando a fare se stai andando a
fare meno di cinquantamila dollari
stanno andando a fare più di $ 50.000 cosa
quali sono le variabili che potrebbero esserci
diverse variabili che potrebbero andare come
bello sei come sei bella
e tutte queste cose potrebbero importare ma
a parte questo qualcosa come il reddito
potrebbe importa ho ragione va bene Voglio dire, è
qualcosa come la tua educazione potrebbe
importa se si dispone di bachelor o
sei un dottore se lo sei se lo hai
solo un diploma di laurea molto probabilmente tu
potrebbe fare meno di $ 50.000 se lo sei
un dottore come il nostro Meenakshi, signora
farò più di $ 50.000 ho ragione
quindi è assolutamente vero ok così
è la cosa che puoi scoprire con
questo strumento what-if anche se non lo fai
capire i meccanismi interni di
tensorflow molto chiaramente capisci
perché la decisione è stata presa perché noi
sappi che questa persona in particolare è
fare più soldi di quelli che sto facendo
giusto così questo è il
vantaggio di questa cosa particolare così
ora il finalmente lavoro per un’azienda
chiamato Goldman Sachs okay e qui noi
in realtà bisogno di capire
i modelli molto chiaramente e abbiamo bisogno di
spiegare agli altri regolatori molti di
potresti ricordare che non penso
sei così giovane da dimenticarlo
2008-2009 ho ragione
cosa è successo ovviamente ai mercati
collassato e tutti i posti di lavoro persi e dentro
alcuni paesi che abbiamo visto 25
per cento di disoccupazione e tutto e
la maggior parte è causata dalla finanza
singolarità di cui ho parlato
ho ragione quindi le cose sono ovviamente noi
di conseguenza i regolatori si sono inventati
regolamenti che dicono che ogni modello che
usiamo dovrebbe essere spiegabile perché siamo noi
venendo a certe decisioni che dobbiamo
spiegarlo bene, quindi questo è uno dei
cose che noi che facciamo giorno e giorno
fuori e siamo sempre meglio a questo
e lo stiamo facendo in modo particolare
cosa finalmente vorrei dirti
una cosa che ricordo gli artisti di
personaggio mitologico dalla Grecia greca
mitologia e ha 100 occhi okay
e potrebbe facilmente che tu sia di Zeus
ok questo è assolutamente possibile perché
ha 100 occhi quanti occhi hai
hai solo due potresti dire io
non sarei d’accordo con te ne abbiamo 15
miliardi di occhi sei d’accordo con me 15
miliardi di occhi che significa non uno non due
non tre
abbiamo 150 milioni di casi con noi am
ho ragione
se teniamo gli occhi aperti possiamo monitorare
qualsiasi sistema che vogliamo possiamo mantenere
li sotto controllo siamo d’accordo con me
assolutamente signore e signori va bene lasciare
non diventiamo luddisti, lasciaci restare
vigile e Argus ringrazierei te
Please follow and like us: