поэтому, когда я был подростком, растущим в
Нигерия
Я не руководил музыкальными видеороликами, которые я сделал
стиль, однако, чтобы построить искусственный
Я знаю, знаю
Я занимался информатикой и логикой
курсы в местном университете и I
понял, что было бы легко быть 15-летним
чтобы просто создать ИИ, который мог бы
рассуждать и рассуждать логично, я был
вдохновленные одними и теми же снами ранним
пионеры искусственного интеллекта
что мы могли бы создать этот супер
ум и разум чистой логики и
объективности и того, что этот суперум
были бы свободны от черт характера человека
как субъективность и предвзятость я работал
с нашим руководством с действительно действительно старыми
компьютеры и с нерегулярным электричеством
если вы были в Нигерии, вы, возможно, знаете
что это такое
так что давайте просто скажем, что я был меньше, чем
Успешно я все же продолжал учиться
в Соединенных Штатах и сделать намного больше
исследования как инженера на искусственном
разведки в 2013 году мне напомнили
моей мечты об объективном ИИ, когда я
слышали о профессорах Гарварда
эксперименты
Латаня Суини в Университете
Гарвардский университет изучал, как
поисковая система изменилась, когда вы смотрите
для разных типов имен, когда она
посмотрела имена более прогнозирующие быть
черная она получила рекламу для уголовного правосудия
Сервисы
поэтому она будет искать такие имена, как DeSean или
даже Latonya, и она получает рекламу, как
DeSean был арестован, это не смешно, но
он вроде забавный, вам нужен залог
когда она искала имена меньше
предсказание того, чтобы быть черным, поэтому имена, подобные
Джеффри или Эмма не так много
она подсчитала, что черные идентифицируют имена
на 25% больше шансов на создание объявления
предложение о задержании лица
записи, даже если они не
алгоритмы, обслуживающие рекламу, могут
алгоритмы могут быть предвзятыми, может
программное обеспечение должно быть расистским, может ли оно быть сексистским
алгоритмы обучения — это рецепты для
преподавание ИИ, как изучать современный ИИ
учится, потребляя огромное количество данных
они учатся, обнаруживая скрытые
корреляций и закономерностей, которые люди
не могут видеть, что они учатся, применяя
нейтральные математические уравнения, но тем больше
исследователи смотрели больше
нашли примеры искусственных
создание разведывательных систем
существенно предвзятые результаты и
мы имеем в виду в основном нарушения
этических или социальных норм, например
недавнее исследование показало, что поисковые системы
показать больше объявлений на более высокооплачиваемую работу в
мужчин, чем женщинам, они также
в прошлом году было проведено недавнее исследование
демонстрируя значительное отклонение в алгоритмах
используется в системе уголовного правосудия , так
просто использование ИИ не устраняет смещения в
принятия решений, но как именно эти
смещения попадают в наши алгоритмы в
первое место современного ИИ — это так хорошо, как
данные, на которых обучают AI едят
и обрабатывает данные и использует шаблоны
он находит в данных, чтобы сделать будущее
решения теперь могут принимать решения
столь же тривиальным, как различие между
кошек против собак, или они могут быть
чрезвычайно важна страховая компания
может использовать искусственный интеллект для
помогите вам решить, кто страхует против
кто не страхует, рассмотрим случай
искусственного интеллекта, пытающегося
найти лучших медсестер, если мы примем решение
кормить эту систему стереотипным обучением
данных, поэтому данные, состоящие в основном из женщин
профили грудные то есть вероятность,
система будет более компетентно судить
будущие женщины-кандидаты лучше подходят
если он не будет тщательно разработан, чтобы не делать
поэтому система не является неотъемлемой частью
сексист, это просто изучает предубеждения
присутствовать в наших данных и применять их
более последовательно в будущее сейчас
иногда ИИ развивает случай того, что
мы можем назвать наше пищевое отравление обратно
когда IBM торговала будущим AI
чемпион Уотсон, который у них был
подавать Ватсону огромное количество данных и
то кто-то решил, что это может быть хорошим
идея кормить Уотсона городским словарем
поэтому после проглатывания всего, что это просто
Watson разработал немного
бит ругательства
он начал вставлять наши взвешенные четыре
буквенные слова в его ответах сейчас
лично я бы любил смотреть
эта версия Watson on Jeopardy, но
мораль здесь должна быть осторожной
что мы кормим наши алгоритмы на нашем ИИ
и если n — это AI, то не уходит
AI уже определил, что вы видите на
ваш твиттер
что вы можете смотреть самостоятельно
на Netflix, который вы, возможно, захотите
и он будет продолжать делать больше и
больше этих решений в будущем
потому что объем данных, которые мы имеем и
мы создаем огромные и просто держим
растущий искусственный интеллект и
алгоритмы представляют собой единственный жизнеспособный способ
чтобы понять это много данных, поэтому, если
вам нужен лучший медицинский диагноз, если вы
хотите меньше автомобильных аварий, или если вы хотите
улучшить качество жизни людей и
предотвратить ненужные страдания больше
как правило , вы будете нуждаться в AI
системы , которые могут научиться быстро решать
сложные проблемы и сделать или сообщить
но мы также хотим, чтобы эти
системы, чтобы играть честно, так что здорово они
начинают отставать или, по крайней мере, отбрасывать
это иллюзия , что AI современная эпоха
объективным или непогрешимым, особенно сейчас
поскольку ИИ является восходящим, и мы все можем
за этой идеей, что мы не хотим ИИ
принимать решения, идущие вразрез
наши ценности, но как именно мы учим
искусственный интеллект для соблюдения
социальные или этические нормы и кто получает
решить, какие нормы должны решить
что справедливо для меня, это увлекательные
вопросы и исследователи начали
глядя на несколько подходов к решению проблемы
эти вопросы, прежде всего, мы могли бы
раскрывать потребителям, когда ИИ делает
решения, которые затрагивают их
сверху вниз государственное регулирование не может
быть желательным или даже осуществимым или
эффективный
как способ для решения в смещающих алгоритмы
информирование потребителей становится легким первым
шаг это также делает нас более осведомленными о
тысячи способов, которыми
интеллект влияет на нашу жизнь и многое другое
осознавая наш выбор в качестве потребителей
услуги, которые полагаются на автоматизированные
решения, которые мы могли бы создать
процессы для потребителей , чтобы обратиться
автоматические решения, которые они будут привлекательными
для людей, конечно, мы могли бы
более человеческий надзор при искусственном
разум принимает решения в
Домены высокого риска включают домены
как защита или уголовное правосудие
система — это политические решения
до сих пор существует пара технических
Исправления в работах, например , мы
изучали способы создания моделей ИИ
более прозрачные более заметные другие
исследователи изучают
изучение способов создания моделей ИИ
объясните, но принимает решения
эти подходы к этим техническим
подходы — создать след
панировочные сухари, чтобы мы могли следить за
след оми называют промежуточным
выводы вперед от всех входов
путь к окончательным решениям
в основном покажите свою работу, или мы можем
следить за решениями след назад
от решений вплоть до
основные причины или причины этих
решения, они помогают нам увидеть, где смещение AI
существует, но они не всегда фиксируют их
и более принципиально не получают
более фундаментальный вопрос о том, что
квалифицируется как смещение в определенных областях, таких как
инженер, я полностью владею своей тенденцией к
думать или сосредоточиться на технических
виртуозность как способ борьбы и
решать проблемы так же, как я пытаюсь сделать как
подросток все время назад
но я не уверен, что мы можем просто
инженер наш выход из этого
проблема, потому что проблема меньше
о технологии AI это больше о
весь социальный и культурный контекст в
которые мы применяем технологию на
момент, когда мы применяем ИИ в полях
столь же разнообразны, как криминология закона о лекарствах
и даже образование каждого из этих полей
имеют разные нормы различной этики и
AI похож на очень умного ребенка, это не
всегда ясно в контексте его
решения, например во многом состоянии он
является совершенно законным для дискриминации по
основы демографических характеристик
когда вы устанавливаете ставки автострахования
молодые и мужские водители, как правило ,
рискованно страховать, по крайней мере, так мне сказали
но способность откалибровать этот вид
риска имеет решающее значение для страхования на
другой стороной является незаконным дискриминацию
на основе демографических
характеристики при выпуске
контекст ипотеки определяет
соответствующие нормы и инженеры не могут
всегда учите ИИ, как он должен себя вести
в каждом отдельном приложении нам нужно
сблизиться с социальными
юристы-экономисты антрополог
лингвистом, и я могу вам сказать
личный опыт работы в этих
разные области трудно тренировать
по-другому, и это не шутка, мы
действительно говорят на разных языках
моя дневная работа в ранге корпорации мы
попробуйте использовать в качестве примера, мы пытаемся использовать
модели искусственного интеллекта для изучения
поведения в социальных сетях
включает в себя такие действия, как радикализация
политической поляризации и даже
киберзапугивая то, что вы могли бы рассмотреть
справедливым или нормативным в любом из этих
приложения будут зависеть от того, что вы
сосредоточено на том,
радикализации, тогда вы можете не думать
справедливо, что мы относимся к каждому
мнение, высказанное в социальных сетях
точно так вот суть
проблема, которую мы создали
интеллект в нашем собственном образе, и это
не комплимент
AI легко отражает человеческие недостатки
он находит в наших потоках данных это
усиливает наши недостатки, которые он примет
полный спектр человеческого интеллекта для
исправить это для недостатков
но если вы хотите построить более справедливый
обществам нам нужны системы ИИ, которые
отражают и усиливают лучшие части
наша природа спасибо
Нигерия
Я не руководил музыкальными видеороликами, которые я сделал
стиль, однако, чтобы построить искусственный
Я знаю, знаю
Я занимался информатикой и логикой
курсы в местном университете и I
понял, что было бы легко быть 15-летним
чтобы просто создать ИИ, который мог бы
рассуждать и рассуждать логично, я был
вдохновленные одними и теми же снами ранним
пионеры искусственного интеллекта
что мы могли бы создать этот супер
ум и разум чистой логики и
объективности и того, что этот суперум
были бы свободны от черт характера человека
как субъективность и предвзятость я работал
с нашим руководством с действительно действительно старыми
компьютеры и с нерегулярным электричеством
если вы были в Нигерии, вы, возможно, знаете
что это такое
так что давайте просто скажем, что я был меньше, чем
Успешно я все же продолжал учиться
в Соединенных Штатах и сделать намного больше
исследования как инженера на искусственном
разведки в 2013 году мне напомнили
моей мечты об объективном ИИ, когда я
слышали о профессорах Гарварда
эксперименты
Латаня Суини в Университете
Гарвардский университет изучал, как
поисковая система изменилась, когда вы смотрите
для разных типов имен, когда она
посмотрела имена более прогнозирующие быть
черная она получила рекламу для уголовного правосудия
Сервисы
поэтому она будет искать такие имена, как DeSean или
даже Latonya, и она получает рекламу, как
DeSean был арестован, это не смешно, но
он вроде забавный, вам нужен залог
когда она искала имена меньше
предсказание того, чтобы быть черным, поэтому имена, подобные
Джеффри или Эмма не так много
она подсчитала, что черные идентифицируют имена
на 25% больше шансов на создание объявления
предложение о задержании лица
записи, даже если они не
алгоритмы, обслуживающие рекламу, могут
алгоритмы могут быть предвзятыми, может
программное обеспечение должно быть расистским, может ли оно быть сексистским
алгоритмы обучения — это рецепты для
преподавание ИИ, как изучать современный ИИ
учится, потребляя огромное количество данных
они учатся, обнаруживая скрытые
корреляций и закономерностей, которые люди
не могут видеть, что они учатся, применяя
нейтральные математические уравнения, но тем больше
исследователи смотрели больше
нашли примеры искусственных
создание разведывательных систем
существенно предвзятые результаты и
мы имеем в виду в основном нарушения
этических или социальных норм, например
недавнее исследование показало, что поисковые системы
показать больше объявлений на более высокооплачиваемую работу в
мужчин, чем женщинам, они также
в прошлом году было проведено недавнее исследование
демонстрируя значительное отклонение в алгоритмах
используется в системе уголовного правосудия , так
просто использование ИИ не устраняет смещения в
принятия решений, но как именно эти
смещения попадают в наши алгоритмы в
первое место современного ИИ — это так хорошо, как
данные, на которых обучают AI едят
и обрабатывает данные и использует шаблоны
он находит в данных, чтобы сделать будущее
решения теперь могут принимать решения
столь же тривиальным, как различие между
кошек против собак, или они могут быть
чрезвычайно важна страховая компания
может использовать искусственный интеллект для
помогите вам решить, кто страхует против
кто не страхует, рассмотрим случай
искусственного интеллекта, пытающегося
найти лучших медсестер, если мы примем решение
кормить эту систему стереотипным обучением
данных, поэтому данные, состоящие в основном из женщин
профили грудные то есть вероятность,
система будет более компетентно судить
будущие женщины-кандидаты лучше подходят
если он не будет тщательно разработан, чтобы не делать
поэтому система не является неотъемлемой частью
сексист, это просто изучает предубеждения
присутствовать в наших данных и применять их
более последовательно в будущее сейчас
иногда ИИ развивает случай того, что
мы можем назвать наше пищевое отравление обратно
когда IBM торговала будущим AI
чемпион Уотсон, который у них был
подавать Ватсону огромное количество данных и
то кто-то решил, что это может быть хорошим
идея кормить Уотсона городским словарем
поэтому после проглатывания всего, что это просто
Watson разработал немного
бит ругательства
он начал вставлять наши взвешенные четыре
буквенные слова в его ответах сейчас
лично я бы любил смотреть
эта версия Watson on Jeopardy, но
мораль здесь должна быть осторожной
что мы кормим наши алгоритмы на нашем ИИ
и если n — это AI, то не уходит
AI уже определил, что вы видите на
ваш твиттер
что вы можете смотреть самостоятельно
на Netflix, который вы, возможно, захотите
и он будет продолжать делать больше и
больше этих решений в будущем
потому что объем данных, которые мы имеем и
мы создаем огромные и просто держим
растущий искусственный интеллект и
алгоритмы представляют собой единственный жизнеспособный способ
чтобы понять это много данных, поэтому, если
вам нужен лучший медицинский диагноз, если вы
хотите меньше автомобильных аварий, или если вы хотите
улучшить качество жизни людей и
предотвратить ненужные страдания больше
как правило , вы будете нуждаться в AI
системы , которые могут научиться быстро решать
сложные проблемы и сделать или сообщить
но мы также хотим, чтобы эти
системы, чтобы играть честно, так что здорово они
начинают отставать или, по крайней мере, отбрасывать
это иллюзия , что AI современная эпоха
объективным или непогрешимым, особенно сейчас
поскольку ИИ является восходящим, и мы все можем
за этой идеей, что мы не хотим ИИ
принимать решения, идущие вразрез
наши ценности, но как именно мы учим
искусственный интеллект для соблюдения
социальные или этические нормы и кто получает
решить, какие нормы должны решить
что справедливо для меня, это увлекательные
вопросы и исследователи начали
глядя на несколько подходов к решению проблемы
эти вопросы, прежде всего, мы могли бы
раскрывать потребителям, когда ИИ делает
решения, которые затрагивают их
сверху вниз государственное регулирование не может
быть желательным или даже осуществимым или
эффективный
как способ для решения в смещающих алгоритмы
информирование потребителей становится легким первым
шаг это также делает нас более осведомленными о
тысячи способов, которыми
интеллект влияет на нашу жизнь и многое другое
осознавая наш выбор в качестве потребителей
услуги, которые полагаются на автоматизированные
решения, которые мы могли бы создать
процессы для потребителей , чтобы обратиться
автоматические решения, которые они будут привлекательными
для людей, конечно, мы могли бы
более человеческий надзор при искусственном
разум принимает решения в
Домены высокого риска включают домены
как защита или уголовное правосудие
система — это политические решения
до сих пор существует пара технических
Исправления в работах, например , мы
изучали способы создания моделей ИИ
более прозрачные более заметные другие
исследователи изучают
изучение способов создания моделей ИИ
объясните, но принимает решения
эти подходы к этим техническим
подходы — создать след
панировочные сухари, чтобы мы могли следить за
след оми называют промежуточным
выводы вперед от всех входов
путь к окончательным решениям
в основном покажите свою работу, или мы можем
следить за решениями след назад
от решений вплоть до
основные причины или причины этих
решения, они помогают нам увидеть, где смещение AI
существует, но они не всегда фиксируют их
и более принципиально не получают
более фундаментальный вопрос о том, что
квалифицируется как смещение в определенных областях, таких как
инженер, я полностью владею своей тенденцией к
думать или сосредоточиться на технических
виртуозность как способ борьбы и
решать проблемы так же, как я пытаюсь сделать как
подросток все время назад
но я не уверен, что мы можем просто
инженер наш выход из этого
проблема, потому что проблема меньше
о технологии AI это больше о
весь социальный и культурный контекст в
которые мы применяем технологию на
момент, когда мы применяем ИИ в полях
столь же разнообразны, как криминология закона о лекарствах
и даже образование каждого из этих полей
имеют разные нормы различной этики и
AI похож на очень умного ребенка, это не
всегда ясно в контексте его
решения, например во многом состоянии он
является совершенно законным для дискриминации по
основы демографических характеристик
когда вы устанавливаете ставки автострахования
молодые и мужские водители, как правило ,
рискованно страховать, по крайней мере, так мне сказали
но способность откалибровать этот вид
риска имеет решающее значение для страхования на
другой стороной является незаконным дискриминацию
на основе демографических
характеристики при выпуске
контекст ипотеки определяет
соответствующие нормы и инженеры не могут
всегда учите ИИ, как он должен себя вести
в каждом отдельном приложении нам нужно
сблизиться с социальными
юристы-экономисты антрополог
лингвистом, и я могу вам сказать
личный опыт работы в этих
разные области трудно тренировать
по-другому, и это не шутка, мы
действительно говорят на разных языках
моя дневная работа в ранге корпорации мы
попробуйте использовать в качестве примера, мы пытаемся использовать
модели искусственного интеллекта для изучения
поведения в социальных сетях
включает в себя такие действия, как радикализация
политической поляризации и даже
киберзапугивая то, что вы могли бы рассмотреть
справедливым или нормативным в любом из этих
приложения будут зависеть от того, что вы
сосредоточено на том,
радикализации, тогда вы можете не думать
справедливо, что мы относимся к каждому
мнение, высказанное в социальных сетях
точно так вот суть
проблема, которую мы создали
интеллект в нашем собственном образе, и это
не комплимент
AI легко отражает человеческие недостатки
он находит в наших потоках данных это
усиливает наши недостатки, которые он примет
полный спектр человеческого интеллекта для
исправить это для недостатков
но если вы хотите построить более справедливый
обществам нам нужны системы ИИ, которые
отражают и усиливают лучшие части
наша природа спасибо
Please follow and like us:
Be First to Comment