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    2019-06-16 来源:中国新闻网

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    贪玩蓝月福利号是什么首先,AI学习就是一个排除的过程,比如对图像语义分割,它要找到眼球,就必须要先进行图像的分割,否定其他不适眼球的东西。同理,要招到一个合适的员工,它也是重点去排除不合适的选项。否定的过程,就是一个强化的过程。但是,当AI不仅仅是歧视你,还要对你做出判断,决定你的人生、工作、地位的时候,你还能对它的歧视坐视不管吗?哥伦比亚大学的研究者们则开发出了另外一种方式。深度学习研究的进步是AI复活的一个重要因素,但是AI的黑箱问题仍然没有解决。因此,这些研究者们就试图用打开黑箱的方式去弄明白为什么AI会做出一些错误的决定。他们开发出了一个能在神经网络中通过欺骗系统从而使其暴露自身缺陷的软件,名叫DeepXplore。这个软件能够激活系统中几乎百分之百的神经元,从而让整个神经网络去扫描错误。而数据限制的另一方面则来自数据本身。比如某个群体会有一些共性的特征,那么AI将会把这些大多数的共性特征数据作为标签来用。一旦对象不在这个群体特征里,或属于这个群体的少数特征,其就有可能采取否定的态度。

    周迅男友那么,AI的歧视问题也就不是一个简单的算法问题了。今天我们就再聊一聊AI的偏见问题,以及面对它,我们究竟能做些什么。这其中自然存在着严重的问题。看人脸就能辨罪犯?虽然相貌歧视确实一直存在,但基本上都是基于五官的缺陷。现在居然升级了。美国的预测犯罪往往会把黑人和黑人集中区域当做重点预测对象,这是很难令人接受的。尤其是美国这样一个对黑人歧视非常忌讳的国家,AI即便不是个人,这一举动也会招致人们的讨厌。英国就更不用说了,他们的这个监视系统运行了一段时间之后,穷人被特别针对了,因此最终不得不紧急下线。你看,仅仅就是这几个方面,就已经涉及到性别歧视、地域歧视、年龄歧视了。虽然人们开发AI进行招聘是为了避免面试官会凭主观印象决定去留,但太过于客观的AI招聘同样也会引发一些值得考虑的问题。最近一段时间提到最多的就是利用AI帮助识别甚至是预测罪犯。比如去年上海交大的一篇论文中提出,可以通过人的样貌进行分析,来判断此人是否有犯罪的倾向。简单来说,就是看你是不是长了一张犯人脸。而美国的警察也在最近试图部署一套警务系统,来预测犯罪发生的人员相关、地理区域等,然后来针对性加强监控。英国来采用过类似的方法来预防犯罪。

    俞浩明这个方法虽然有效,但是明显看出它只能适用于一些数据范围较小的方面。比如某一家公司的招聘,可以在招聘之前对AI进行训练,然后找出问题,再用这种方法进行硬性纠错。但是如果要用它来解决AI所有的问题,却有点不现实。而数据限制的另一方面则来自数据本身。比如某个群体会有一些共性的特征,那么AI将会把这些大多数的共性特征数据作为标签来用。一旦对象不在这个群体特征里,或属于这个群体的少数特征,其就有可能采取否定的态度。AI歧视不仅类别多,影响可能还很大但AI的歧视问题的根源并不在于数据和算法。在一定程度上,AI的歧视实际上是人类偏见的一种显现和强化。人类是善于进行言语上的克制的,或者表现出在沟通交流中的表面客套。长此以往,人们似乎把隐藏自己对别人的偏见当成了一种有素质的美德。问题变成了你心里歧视与否不重要,面上做得好,你就是一个好人。

    逆天透视神兵txt免费下载在理论上来讲,它能够通过学习既有的员工资料来筛选最符合公司需求的新人。对这些员工进行标签分类是学习的一环,能力强、口才好、实习经验丰富等可能会被筛选出来,但是,万一在这些样本中,AI找到了其他具有高度相同但和招聘又无关的标签了呢?其次,是基于AI的特殊属性。AI是有史以来第一个人造的、有自己的判断能力的事物,当它出现一些违背人类维持表面友好而设定的一些规则的时候,人们一方面感到惊异,另一方面则会由此而进一步看清自己。它毫不留情地折了人类的面子,自然换来了更大的关注。始作俑者的人类本身:AI歧视产生的根源而数据限制的另一方面则来自数据本身。比如某个群体会有一些共性的特征,那么AI将会把这些大多数的共性特征数据作为标签来用。一旦对象不在这个群体特征里,或属于这个群体的少数特征,其就有可能采取否定的态度。

    编辑:陈建

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