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满园春色,人工智能是企业处理数据,应对不断改变的状况最有力的东西-雷火电竞登录

admin 雷火电竞app 2019-06-22 627 0

人工智能体系是企业和政府处理数据和应对不断改变的状况的强壮东西,不管是在股票市场仍是在战场上。但仍有一些人工智能没有做好预备。

咱们是计算机科学的学者, 致力于了解和改善算法与社会互动的办法。当方针清晰而且存在高质量数据时,AI体系体现最佳,例如在从正确辨认的人的许多图片中学习之后要求他们区别不同的面部时。

有时AI体系做得很好,用户和观察者都对这种技能的灵敏程度感到惊奇。可是,有时成功很难丈量或界说不正确,或许练习数据与手头的使命不匹配。在这些状况下,人工智能算法往往以不行猜想和壮丽的办法失利,虽然并不总是很明显乃至呈现了问题。因而,重要的是要警觉AI能够做什么的炒作和振奋,而不是假定它找到的处理方案总是正确的。

当算法作业时,应该有一个人的安全网来避免伤害人。咱们的研讨标明,在某些状况下,算法能够辨认它们怎么操作的问题,并寻求人的帮忙。具体来说,咱们标明,要求人工帮忙能够帮忙减轻某些设置中的算法误差。

算法有多确认?

人工智能体系正被用于刑事判决,根据面部的品格剖析,简历筛查,医疗保健挂号以及人们的日子和福祉遭到要挟的其他困难使命。美国政府机构开端加大对人工智能体系的探究和运用力度,以呼应唐纳德特朗普总统最近的行政命令。

可是,重要的是要记住,AI能够处理对使命怎么处理的误解,或许扩大现有的不平等。即便没有人清晰地告知算法以不同办法对待任何人,也会发作这种状况。

例如,许多公司都有算法企图经过他们的脸来确认一个人的特征 - 比方猜想他们的性别。美国公司开发的体系在分类白人男性方面往往比在女人和肤色较深的人群中做得更好; 关于皮肤乌黑的女人,她们的体现最差。可是,在我国开发的体系往往在白脸上更糟糕。

差异不是由于一个集体的面孔比其他集体更简单分类。相反,两种算法一般都练习在很多数据集上,而这些数据集并不像全体人口那样多样化。假如数据集由特定类型的面孔 - 美国的白人和我国的我国人 - 主导 - 那么算法在剖析这些面孔时或许比其他人更好。

不管差异怎么发生,成果都是算法能够经过在一个组上比在另一个组上更精确来发生误差。

让人眼睛留意AI

关于高风险状况,算法对其自身成果的决心 - 它对体系得出正确答案的或许性的估量 - 与成果自身相同重要。从算法接纳输出的人需求知道怎么认真对待成果,而不是假定它是正确的,由于它触及计算机。

直到最近,研讨人员才开端开发辨认算法和数据不平等的办法,而不是测验修正。算法能够被编程以辨认它们自己的缺陷 - 而且经过恳求一个人来帮忙该使命来遵从该辨认。

许多类型的AI算法现已计算出内部置信水平 - 猜想它在剖析特定输入时的体现。在面部剖析中,许多AI算法对较暗的面部和女人面部的置信度低于白色男性面部。现在 尚不清楚法律部门对这些算法的高风险用处考虑了多少。

方针是让AI自身找到不同组的精确度不同的区域。在这些输入上,AI能够将其决议推延给人类主持人。这种技能特别适用于内容审阅等上下文深重的使命。

人类内容主持人无法跟上交际媒体网站上发布的很多图画。可是,人工智能内容审阅因未能考虑到将性取向作为清晰内容的过错辨认评论背面的布景,或将独立宣言视为仇视言辞而出名。这终究或许会过错地检查一个人口统计或政治集体而不是另一个人口统计或政治集体。

为了充分利用这两个方面,咱们的研讨主张运用当今现已遍及运用的相同AI办法,以主动办法对一切内容进行评分。然后,咱们的办法运用新提出的技能来主动定位算法在不同受维护人群中的精确性的潜在不等性,并将关于某些个别的决议计划移送给人。因而,该算法能够彻底不偏不关于它实践决议的那些人。人类决议那些算法决议计划不行避免地会发生成见的人。

这种办法并没有消除成见:它仅仅“会集”了对较小决议计划的偏倚潜力,然后由人们运用人类知识来处理。AI依然能够履行大部分决议计划作业。

这标明人工智能算法与人类一起作业能够获得人工智能的杰出决议计划的优点和功率,而不会被困在其间。然后,人类将有更多的时刻来处理对保证公正缓公正至关重要的含糊,困难的决议计划。

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