Wiem, że czegoś nie wiem. Algorytmy na tropie Sokratesa
Nowy model uczenia maszynowego wie, kiedy może się mylić. To bardzo istotna umiejętność.
Nowy model uczenia maszynowego wie, kiedy może się mylić. To bardzo istotna umiejętność.
Śmierć George’a Floyda w Minneapolis wywołała burzliwą dyskusję o uprzedzeniach rasowych, a technologiczni giganci zawieszają prace nad technologią rozpoznawania twarzy lub deklarują, że będą jej się bacznie przyglądać.
Popularnym sposobem na nieprzejrzystość algorytmów sztucznej inteligencji jest dziś wyjaśnialna SI. Co jednak robić, gdy udzielane przez nią wyjaśnienia są mało wiarygodne? Przejść na taką, która od początku jest zrozumiała, uważa prof. Cynthia Rudin z Uniwersytetu Duke’a.
Polski start-up Quantee opracował sztuczną inteligencję dla firm ubezpieczeniowych, która potrafi szacować ryzyko. Dotychczas to zadanie wykonywali *aktuariusze.
Gdy do decyzji w naszej sprawie wykorzystano algorytm, mamy prawo o tym wiedzieć. Nie możemy się po prostu poddać i powiedzieć: to jest sztuczna inteligencja i tylko ona wie, co robi. Rozmowa z Agatą Foryciarz, informatyczką z Uniwersytetu Stanforda.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji nie może się ograniczać do samego rynku. Niezbędny jest większy udział społeczeństwa w tworzeniu i przyswajaniu tej technologii.
Algorytm sam w sobie nie jest ani etyczny, ani nieetyczny. To człowiek, który go stworzył, podjął bardziej lub mniej etyczne decyzje. Więc to on jest odpowiedzialny. Rozmowa z prof. PW Przemysławem Bieckiem.
Lawinowy rozwój IT i SI przekłada się na zapotrzebowanie na kadry, które są po prostu wysysane z uczelni. Warunki finansowe na studiach doktoranckich to aspekt przyziemny, ale jednak kluczowy. Rozmowa z prof. Krzysztofem Krawcem z Politechniki Poznańskiej.
Żyjemy w świecie sztucznej inteligencji, nie zdając sobie nawet sprawy ze skali jej wszechobecności. A będzie jej jeszcze więcej – pisze Marek Kozłowski z OPI PIB