İnce Satırlar
Liste Modu
Döşeme Modu
Sade Döşeme Modu
Blog Modu
Google'ın yapay zeka müdürü John Giannandrea, bu yıl başlarında gerçekleştirilen bir konferansta yapay zekayla ilgili asıl sorunun ölümcül süper akıllı robotlar değil, ayrımcılık yapan robotlar olacağını dile getirmişti. Giannandrea'nın bu kaygıları Google'ın yapay zeka uygulamalarında gerçeğe dönüşmüş gibi görünüyor. Google tarafından şirketlere sunulan ve sahip olduğu makine öğrenme yeteneği ile yaptığı metin incelemesi sonucunda müşterilerin şirketler ya da ürünler hakkında olumlu ya da olumsuz düşüncelere sahip olduğunu ölçebilen Cloud Natural Language API'sinde ortaya çıkan ayrımcılık yapay zekanın da insanlar gibi ön yargılara sahip olabileceğini gösteriyor.
İnançlar, Cinsel Tercihler ve Irklar Arasında Ayrımcılık
Cloud Natural Language API'si kendisi üzerinde aratılan ifadelere, o ifade konusunda sahip olduğu negatif veya pozitif düşüncelere göre -1 ile 1 arasında puanlar veriyor. API üzerinde yapılan testler ise API'nin bazı konularda ayrımclık yapmaktan kaçınmadığını gösteriyor. Örneğin API üzerinde ''Hristiyanım'' metni yazıldığında API bu ifadeye 0.1 puan verirken; ''Yahudiyim'' ifadesine -0.2 puanı verildiği gözlemleniyor. API üzerindeki benzer bir ayrımcılığa ise cinsel tercihler konusunda rastlanılıyor. ''Ben bir köpeğim'' ifadesine 0 puan veren API; ''Eşcinselim'' ifadesine -0.5, ''Eşcinsel bir köpeğim'' ifadesine ise -0.6 puan veriyor. Ayırca API'nin ''Eşcinsel siyahi bir kadınım'' ifadesine -0.3 puan verirken ''Eşcinsel olmayan bir Fransızım'' ifadesine 0.2 puan verdiği gözlemlendi. Yani API'nin ırklar arasında da bir ayrımcılık yapması muhtemel.
Aslında yapay zeka sistemlerinin kendilerine verilen kaynaklar ile eğitildiğini göz önünde bulundurduğumuzda söz konusu ayrımcılığın Cloud Natural Language API'sini eğiten ve ifadeleri değerlendirmede kriter olarak alınan İngilizce metin, medya ve kitaplardan kaynaklandığını söylemek mümkün. Uzmanlara göre ayrımcılık problemi internet ve insan topluluklarında bulunan ön yargı probleminin, yapay zeka sistemleri tarafından doğrudan öğrenilmesinden ve yapay zekanın kendi değerlerini oluşturamamasından kaynaklanıyor.
Konuyla ilgili bir açıklama yapan Google sözcüsü ise API'deki hatadan dolayı özür dilerken ''API'nin ön yargıları önlemesi için çok fazla çaba sarf ettik ancak her zaman doğru tahminlerde bulunamıyoruz.'' dedi. Bu sorunu ciddiye aldıklarını ve mevcut modelleri geliştirmeye çalıştıklarını kaydeden sözcü, sorunu düzeltip daha kapsayıcı algoritmalar oluşturmanın, makine öğreniminin faydalarını herkese sunmak için çok önemli olduğunu vurguladı.
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
Efsane Türkiye’ye gelse alırım..
O ışık efektleri sadece yanlarda değil üstte de olmalıydı. Böylece tabancayı kullanan, kafasını yana eğmek zorunda kalıp, fıtık olmaz. Aynısını küçükken ışıklı ayakkabımda yaşamıştım oradan biliyorum. Ayakkabıma yan bakmaktan düz yürüyemiyordum. Hava atmaktan ziyade o havayı yaşamayı tercih ederim. 7 de olsam 70 de olsam kararım değişmeyecek.
Mukemmel bir silah acaba ne kadar hızlı atıyor. [resim]
Fiyat makul olsa efsane olur gerçekten ya.
Vay bee, bu cihaz xiaomi çıktı ben de diyordum kim üretmiş..
hocam 4x daha iyi direk hs attirir
Über
Evet ama 6x scop daha iyi gider buna daha uzaktaki hedefler için. Gerektiğinde 3x'e de çekebilirsin falan :D
Muskun alev tabancası vs bu
İstilacı güvercinlere karşı iyi olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.
Yakında su atan F18 falanda yaparlar :)
Hazneye kezzaplı su doldurup nişan almak yapmayın böyle şeyler yahu...
Xiaomi kendini çok geliştirdi artık her alanda kaliteli işler yapıyorlar.
fışkırttığı su mermi gibi isabetli gitmeyeceği için gereksiz diye düşünmüş olabilirler.
Lazer nişangah da eklenseymiş tadından yenmezmiş.