解决人工智能偏见问题的重要步骤
demi 在 周一, 10/18/2021 - 17:05 提交
有偏见的人工智能算法的概念不应该令人惊讶,因为人工智能系统的全部意义就是复制人类的决策模式。为了构建一个功能性的人工智能系统,开发人员用大量解决特定问题的真实例子进行训练。
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新冠疫情为物流和超市行业等行业领域带来了问题和机遇。供应系统的巨大压力和产品短缺凸显了提高供应链效率的必要性。各行业领域也受到安全法规和疫情造成的劳动力短缺的影响。2021年的经验和教训可以应用到机器人行业2022年的发展目标和趋势中。本文是2022年的一些机器人的技术趋势预测。
2019年,欧盟出台的《人工智能道德准则》中明确提出,人工智能的发展方向应该是“可信赖的”,能够包含安全、隐私和透明、可解释等多个方面。但随着人工智能技术不断普及,由此产生的风险也浮出水面,主要体现在两大方面:1、信任危机,即能否信任和依赖人工智能算法输出的结果。2、道德危机,Deepfake技术的出现在带来新鲜感的同时,也引发了人们对于深度学习和人工智能技术滥用的担忧。
人工智能正在颠覆人类社会,未来机器能思考吗?杨立昆的这部著作《科学之路:人、机器与未来》,讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上绝无仅有的时刻发生的故事。
对于普通用户来说,AI 与其他技术一样,我们应该根据当前实现方案的实际效果来做判断,而不是被舆论炒作牵着鼻子走。
9月25日,国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》(以下简称《伦理规范》),旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期,为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。
一场被称为工业4.0的技术革命,正在推动工业的数字化转型,传统流程和技术正在被智能设备、自动化机器和先进的计算形式所取代。企业在人工智能和自动化方面投入了数十亿美元,相关数据显示,到2025年,仅工业物联网 (Industrial Internet of Things,简称“IIoT”) 就将成为一个价值5000亿美元的市场。
在2021年,全球数字化转型场景将专注于提高应对新冠疫情带来影响的弹性和准备。本文将分享可能改变数字场景的15个数字化转型的主要趋势。这些趋势突出了企业将自己与竞争对手区分开来的领域和方法。
现在,人工智能的数据挖掘分析能力不断提升,收集个人信息呈现精准化、全面化、简便化、隐秘化趋势。人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等具有很强个人属性的信息被收集、分析和利用,如果这些数据一旦被泄露或者滥用不仅会给个人带来损失,还将对社会生产、社会治安乃至国家安全造成重大威胁。
Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021)中的四个趋势正在推动近期人工智能创新。这四个趋势是:负责任的人工智能、小而宽数据策略、人工智能平台的操作化,以及数据、模型和计算资源的有效利用。