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谷歌:将利用TCAV技术解决人工智能及机器学习模型偏差:帝都娱乐手机客户端


帝都娱乐手机客户端:据谷歌首席执行官SundarPichai称,谷歌正在使人工智能和机器学习模式半透明,防止系统偏差。Pichai提到了将一系列人工智能强化技术和更多机器学习模型放入设备的行为,对开发者和数据科学家来说,他所说的重点在于TCAV。

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TCAV是概念转录矢量测试(Testingwithconceptactivationvectors)的英文缩写。简而言之,TCAV是一种可解释的方法,可用作理解神经网络模型的信号。

理论上,TCAV具有解释信号有偏差的能力。这是因为不特别强调男性是否是大同小异的女性。因为信号不会暴露种族、收益、防卫等其他问题。

计算机科学家可以利用TCAV知道价值概念有多低。偏差是人工智能中最重要的概念之一,一些学者呼吁引入更好的自我限制和法律。此外,IBM等行业参与者正在推进具有更大透明度和监控算法层的软件,而不是理解算法如何引起种族主义。

与此同时,一些企业也将希望寄托在能够说明人工智能的方向上。对谷歌来说,透明度是最重要的。因为谷歌的技术还包括Duplex和下一代Google智能助手。这些工具现在在用户继续工作时提供更多功能。

模型的透明度可能意味着对谷歌技术更好的信任和使用。最重要的一点:透明度和防止偏差对企业和所有服务大部分型号的云供应商来说非常重要。

TCAV的使用不需要新的教育模式。TCAV用于说明解剖学模型,即模型提出某种要求的原因。例如,识别斑马的模型可以用更高级别的概念来识别斑马。例如,Pichai回答说:“为所有人创造更有帮助的谷歌意味着解决问题偏差问题。

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”必须告诉模型如何工作,其中可能没有偏差。(约翰肯尼迪)为此,我们将提高模型的透明度。

单击谷歌的人工智能团队正在开发TCAV,该技术使模型能够用于更好的高级概念。TCAV的目标是展示托管模型的变量。“虽然我们还有很多工作要做,但我们的宿命原则是创造适合所有人的人工智能。

”Pichai响应。谷歌需要增加模型大小,以便在设备上待命,因此谷歌现在将希望寄托在减少烟雾和自学主导等技术上,增加数据,加强用户隐私的方向上。

(威廉莎士比亚,北上广深)。。

本文来源:帝都娱乐首页-www.currentofair.com

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