Искусственный интеллект усиливает важность человеческой этики. Zeynep Tufekci - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Искусственный интеллект усиливает важность человеческой этики".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2765 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:44
"h e t r o
h e e o e?"
«Какие новости или фильмы
рекомендовать людям?»
o, e, e e e s
o o h,
Да, мы используем компьютеры
уже продолжительное время,
u h s i.
но это совсем другое.
h s i w,
Это исторический поворот,
e e a n o
o u u e
потому что базис для вычисления
принятия субъективных решений,
00:02:59
h a e a n o
o l i, u r,
отличается от того, что используется для
сборки самолётов, строительства мостов
o o h o.
или полётов на Луну.
r i a?
i h r w n a?
Самолёты стали безопаснее?
Мосты больше не падают?
h, e a g-p,
a l e,
Здесь у нас есть
достаточно чёткие критерии
n e a a f a o u s.
и законы природы,
на которые мы можем положиться.
00:03:17
e a o u n n e
Но нет чётких критериев
o e n e u f.
для принятия решений
в запутанных людских делах.
o a h o o,
u o s e o o,
Ещё больше усложняет задачу
программное обеспечение,
u t l e e
r n o o.
становящееся менее прозрачным
и более сложным и мощным.
e, n h a e,
За последнее десятилетие
00:03:35
o l
a a r t.
развитие сложных алгоритмов
достигло больших успехов.
h a e u a.
Они могут распознавать человеческие лица.
h a e a.
Они могут расшифровывать почерк.
h a e r a r
Выявить мошенничество
с кредитными картами
n l p
или блокировать спам,
00:03:46
n h a r e a.
они могут переводить с других языков.
h a e u n e m.
Они могут выявлять опухоли
в рентгенографии.
h a e u n h n o.
Они могут обыгрывать нас в шахматы и в Го.
u f h r o
r e a "a e."
Большáя часть этого прогресса достигнута
с помощью «машинного обучения».
a e s i
h r r,
Машинное обучение отличается
от традиционного программирования,
00:04:02
h o i h o
e, x, a n.
где вы даёте компьютеру подробные,
точные, чёткие инструкции.
t o i o a h y
n o e t o f a,
Это больше похоже, как будто мы
скармливаем компьютеру много данных,
n n a,
в том числе бессистемных данных,
i h i e e
n u i i.
как те, что мы создаём
в нашей цифровой жизни.
n h y e
y h h h a.
И система сама учится
систематизировать эти данные.
00:04:17
n l, r,
Особенно важно то,
h y o p
n i-n o.
что эти системы не работают
по логике поиска единого ответа.
h o r i n
t o r:
Они не дают однозначного ответа,
они основаны на вероятности:
"h n s r o i
h o e o o."
«Этот ответ, вероятно,
похож на то, что вы ищете».
o, h p s:
h e s e o.
Плюс этого метода в том,
что он очень перспективный.
00:04:34
h e f o I y a t,
Глава систем ИИ Google назвал его
"h n f f a."
«нерационально высокая
эффективность данных».
h o s,
Минус в том,
e o e n
h h y e.
что мы не знаем,
что именно система выучила.
n a, h t o.
В этом мощь системы.
00:04:45
h s e i i
n o o
Это не похоже на то,
как давать указания компьютеру;
t o i r
u-a-r
это больше похоже
на обучение машины-щенка,
e o e n r o.
которого мы не понимаем и не контролируем.
o h s u r.
В этом наша проблема.
t r h h r
n y e h r.
Плохо, когда система искусственного
интеллекта понимает что-то неправильно.
00:05:03
t l r
h t e h i,
И также плохо, когда система
понимает что-то правильно,
e e o v n h s h
h t u r.
потому что мы не знаем, что есть что,
когда дело касается субъективой проблемы.
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь