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作者谈论人工智能中的算法的好,坏和丑陋

编者按:YourLocalStudio.com的首席执行官亚历山大弗格森继续他的关于人工智能的Uptech系列,接受了技术专家和数字营销思想领袖William Ammerman的采访,他是最近出版的作者“隐形品牌:自动化,大数据和机器学习时代的营销。”

在我们的第三个也是最后一个视频中,技术专家和作者William Ammerman向我们介绍了我们在媒体上多次听到的一些术语,但可能并不完全理解。然后,他给了我们一个充满希望的故事,说明这些技术如何用于公益事业。

采访:

算法是一组指令;让我们非常清楚。这是一套计算机指令。您可以在早上的仪式中遵循一种算法,即关闭闹钟并起床。现在这是一种排序算法。你伸手去拿,闹铃响了,你伸手,你关掉闹钟,你躺在那里几秒钟,你把脚从床上甩开,你坐在床边一秒钟,你站起来。该过程中的每一步都可以作为一步一步的过程进行记录。

另一种思考算法的方法是它们协同工作;他们相互作用。他们彼此互动。

很好的例子:佳士得在拍卖这件艺术品时拍卖,我觉得它是d等于$ 40,000。这是一幅由GAN算法绘制的绘画,这个算法真的采用了两种算法的组合 - 实际上是竞争性的。

一算法旨在创造艺术作品,数十亿组合,它认为是人类的。另一算法判断第一算法的输出。因此,第一个算法只是为了制作漂亮的图片而设计的。第二种算法旨在根据机器学习来判断人类会喜欢哪种算法。

所以,现在你已经有两种算法可以合作生产一件艺术品,实际上在佳士得以40,000美元的价格出售。拍卖行。

但这些算法怎样才能更好地为公益事业服务呢?一个mmerman提供了一个充满希望的故事。

当维基百科被创建时,发生了一些非常有趣的事情。维基百科主要由为维基百科提供信息的人类贡献者创建。并且,随着时间的推移,维基百科人口稠密,有人看着它并说,“你知道,这是一个非常奇怪的事情,”但维基百科似乎偏向于男性科学家。“

他们做了一个研究这一点,他们意识到,是的,女性,女性科学家在维基百科中的代表性极低。他们开始倒退并试图解构,他们发现维基百科的大多数贡献者都是男性。而且我不确切知道百分比是多少,但是维基百科的贡献比女性多。

所以,他们实际上写了一个算法进入并识别这种偏差并开始纠正它。因此,他们开始尝试有意地平衡尺度,并试图说,“好吧,有很多杰出的女科学家。他们恰好被系统中的偏见所代表。我们将实际使用算法返回并尝试纠正这种偏差。“

因此,算法不仅可以无意中产生偏差,而且好消息是,如果我们确定这些算法,我们可以实际上使用算法纠正偏见并识别它们。

感谢您观看我们深入人工智能世界的这一部分。要想听听William Ammerman关于现代数字营销时代的更多信息,请务必查看他的书“The Invisible Brand”。如果AI系统o你的智能手机无法帮助你找到副本,然后查看亚马逊,巴恩斯&贵族,或任何书籍出售。这是Alexander与UpTech Reports。

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