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Bot Beh大老爺娛樂城糟糕透頂:我們可以相信算法控制的社會嗎?

得益於機器學習算法的不斷發展,人工智能已成為商業主流,機器學539中二合多少錢習算法使計算機能夠訓練自己完成諸如駕駛汽車,控制機器人或自動化決策等工作。

但是隨著AI開始處理敏感任務,例如幫助選擇哪些囚犯得到保釋,政策制定者堅持要求計算機科學家提供保證,確保自動化系統旨在最大程度地減少(如果不能完全避免)不必要的後果,例如過高的風險或種族和性別。偏壓。

由斯坦福大學和馬薩諸塞州539連碰意思阿默斯特大學的研究人員領導的團隊於11月22日在《科學》雜誌上發表了一篇論文,建議如何提供這種保證。本文概述了一種新技術,該技術可將諸如避免性別偏見之類的模糊目標轉化為精確的數學標準,從而使機器學習算法可以訓練AI應用程序來避免這種行為。

斯坦福大學計算機科學助理教授,該論文的高級作者艾瑪·布倫斯基爾(Emma Brunskill)說:“我們希望推動尊重人類用戶價值並證明我們對自治系統的信任的人工智能。”

避免行為不端

這項工作的前提是,如果可以用數學方式定義“不安全”或“不公平”的結果或行為,那麼應該有可能創建可以從數據中學習如何高信度避免這些不良結果的算法。研究人員還希望開發一套技術,使用捕魚達人-遊戲戶可以輕鬆地指定他們想要約束的不良行為類型,並使機器學習設計者可以放心地預測使用過去數據訓練的系統何時可以依賴該系統。在實際環境中使用。

“我們展示了機器學習算法的設計者如何使希望將AI集成到其產品和服務中的人們更容易地描述AI系統將以高概率避免不必要的結果或行為,”助手Philip Thomas說。麻省大學阿默斯特分校計算機科學教授,該論文的第一作者。

公平與安全

研究人員通過嘗試提高根據考試成績預測大學生平均績點的算法的公平性來測試他們的方法,這是一種可能導致性別偏見的普遍做法。他們使用實驗數據集為算法提供了數學指導,以避免開發出一種預測性方法,該方法系統性地高估或低估了一個性別的GPA。通過這些指令,該算法確定了一種預測學生GPA的更好方法,其係統性別偏見要比現有方法少得多。在這方面,先前的方法在掙扎中要么是因為它們沒有內置的公平性過濾器,要么是因為為實現公平性而開發的算法的範圍太有限。

該小組開發了另一種算法,並使用它在自動化系統中平衡安全性和性能。博馬娛樂城 胰島素泵。這種泵必須決定在進餐時給病人多少胰島素劑量。理想情況下,泵僅輸送足夠的胰島素以保持血糖水平穩定。胰島素太少會使血糖水平升高,從而導致噁心等短期不適,並增加包括CA在內的長期並發症的風險i88娛樂城心血管疾病。過多和血糖暴跌-潛在的致命後果。

機器學習可以通過識別個體對劑量的血糖反應中的細微模式來提供幫助,但是現有方法並不容易讓醫生指定自動劑量算法應避免的結果,例如低血糖崩潰。 Brunskill和Thomas使用血糖模擬器,展示瞭如何訓練泵來確定為該人量身定制的劑量-避免因劑量過大或劑量不足而引起的並發症。儘管該小組尚未準備好在真實的人上測試該算法,但它指出了一種AI方法,該方法最終可能會改善糖尿病患者的生活質量。

Brunskill和Thomas在他們的《科學》論文中使用“ Seldonian算法”一詞來定義他們的方法,這是對科幻小說作者Isaac Asimov發明的角色Hari Seldon的引用,他曾經宣布了三個機器人定律,其開頭是“機器人可能不會傷害人類,也可能因無所作為而傷害人類。”

Thomas承認該領域仍遠不能保證這三個定律,但他說,這種Seldonian框架將使機器學習設計人員更容易將避免行為指令構建到各種算法中,從而使他們能夠評估概率訓練有素的系統將在現實世界中正常運行。

Brunskill說,這個提議的框架建立在許多計算機科學家正在努力的基礎上,以在創建強大的算法和開發方法以確保其可信賴性之間取得平衡。

“思考如何創建最能尊重安全性和公平性等價值的算法至關重要 註冊送彩金隨著社會越來越依賴AI,” Brunskill說。

參考:Thomas,P. S.,Silva,B.C. da,Barto,A.G.,Giguere,S.,Brun,Y.,&Brunskill,E.(2019)。防止智能機器的不良行為。科學,366(6468),999hoya娛樂城–1004。 https://doi.org/10.1126/science.aag3311

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