Искусственный интеллект и связанные с ним проблемы - Содержание Искусственный интеллект и теоретичес

Искусственный интеллект — раздел информатики, который занимается решением когнитивных задач, обычно отведенных человеку. К таким задачам относятся обучение, создание и распознавание образов. Современные организации собирают большие объемы данных из различных источников — интеллектуальных датчиков, инструментов мониторинга, системных журналов и контента, созданного человеком. Задача искусственного интеллекта заключается в создании самообучающихся систем, которые извлекают смысл из данных.

ИСКУССТВЕННЫЙ

Данный раздел предназначен для размещения материалов, описывающих - Предпосылки начала исследований в области интеллектуальных систем и искусственного интеллекта; - Исторический обзор идей и исследований, связанных с развитием этой области исследований; - Философские аспекты ИИ; - Этические аспекты ИИ;. Как прикладная наука "Искусственный интеллект" имеет теоретическую и экспериментальную части. Практически, проблема создания "Искусственного интеллекта" находится на стыке информатики и вычислительной техники — с одной стороны, с нейрофизиологией, когнитивной и поведенческой психологией - с другой стороны. Теоретической основой должна служить Философия искусственного интеллекта , но только с появлением значимых результатов теория приобретёт самостоятельное значение. Пока, теорию и практику "Искусственного интеллекта" следует отличать от математических, алгоритмических, робототехнических, физиологических и прочих теоретических дисциплин и экспериментальных методик, имеющих самостоятельное значение.

В материалах выставки рассматривается развитие искусственного интеллекта в историческом и философском контексте, показана эволюция восприятия искусственного интеллекта в современном обществе, обсуждаются новые возможности и проблемы, порождённые использованием систем искусственного интеллекта в различных сферах деятельности человека. Рассмотрены современные и перспективные направления исследований в области искусственного интеллекта, представлены биографические очерки о ведущих отечественных и зарубежных учёных, внесших наибольший вклад в становление и развитие одной из наиболее интенсивно развивающихся областей современной информатики - искусственного интеллекта. Материалы выставки адресованы специалистам и практикам, студентам и аспирантам, интересующимся проблемами искусственного интеллекта. С материалами выставки можно ознакомиться в зале литературы по экологии и приоритетным направлениям науки и техники основного здания библиотеки с 9 января по 9 февраля года. Для заказа необходима авторизация в « Личном кабинете » читателя.

Объяснимый искусственный интеллект Explainable AI, XAI — модель, которая могла бы в перспективе объяснять механизмы, лежащие за алгоритмами машинного обучения. Множество решений, применяющих алгоритмы ИИ, представляют собой подобие «черного ящика», — зачастую не только конечные пользователи, но и сами разработчики не могут точно определить, как именно модель машинного обучения пришла к тем или иным выводам в ходе обработки исходных данных. Понимание алгоритмов работы искусственного интеллекта позволит разработчикам точно оценивать влияние входных признаков на выходной результат модели, выявлять необъективности и недостатки, связанные с работой модели, а также проводить тонкую настройку и оптимизацию ИИ. Для пользователей объяснимость результата работы ИИ важна в части понимания причин выводов, сделанных моделью, а для экспертов — для объяснения тех выводов, которые на первый взгляд не имеют под собой оснований. Потребность в объяснимом искусственном интеллекте со стороны общества подтверждается такими документами, как: статья 22 Общего регламента по защите данных ЕС дает человеку право требовать объяснения того, как автоматизированная система приняла решение, которое его затрагивает; Закон об ответственности за работу алгоритмов США прямо требует от компаний предоставить оценку рисков для конфиденциальности или безопасности личности, создаваемых автоматизированной системой принятия решений, а также рисков, которые способствуют принятию неточных, несправедливых, предвзятых или дискриминационных решений; Закон о равных возможностях получения кредитов США устанавливает возможность объяснения причин получения или отказа в кредите, что представляется затруднительным при использовании искусственного интеллекта на основе «черного ящика» и другие. Группам ученых, занимающимся изучением и развитием данной проблематики, выделяются гранты от правительств и университетов.

Похожие статьи

• Как связать варежки спицами видео уроки - Как связать варежки спицами с узором фото и видео уроки
• Вязать собакам одежду вязать одежду спицами - Мастеркласс: как связать свитер для собаки спицами
• Структура пк и все что с ним связано - Создание структуры разделов в разметке GPT на ПК с UEFI
• Как связать мужской снуд спицами схемы - Серый пуловер со снудом от Dolce Gabbana