Stories
-
اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة
RT STORIES
أردوغان يدعو إلى إلغاء "الفيتو" في مجلس الأمن الدولي
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
أوكرانيا وإيران وغرينلاند محور لقاءات ترامب على هامش اجتماعات نيويورك
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
بزشكيان: فشلوا عسكريا ويحاولون إخضاع إيران عبر الحصار وإثارة الخلافات الداخلية
#اسأل_أكثر #Question_More
اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة
-
العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
RT STORIES
الدفاع الروسية: ضربنا منشآت لقطاعي الصناعة والطاقة والمجمع الصناعي الدفاعي في أوكرانيا
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
هجوم مكثف على أهداف في أوكرانيا
#اسأل_أكثر #Question_More
العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
-
المواجهة الحوثية السعودية
RT STORIES
غارات جوية مكثفة تستهدف مواقع حوثية غربي تعز
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
G7 تدين هجمات الحوثيين على السعودية وتحذر من تهديد "غير مقبول" لأمن الطاقة العالمي
#اسأل_أكثر #Question_More
المواجهة الحوثية السعودية
-
رياضة
RT STORIES
عاشقة محمد صلاح تلاحقه إلى طرابزون وتوجه له رسالة مؤثرة (فيديو + صورة)
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
شوبير يعلق على رفض وهيب العنتري الاستمرار مع منتخب مصر واختياره المغرب
#اسأل_أكثر #Question_More
رياضة
-
نواف سلام من نيويورك: لا دولة بجيشين ولا بقرارين والاغتراب شريك في بناء لبنان الجديد
RT STORIES
نواف سلام من نيويورك: لا دولة بجيشين ولا بقرارين والاغتراب شريك في بناء لبنان الجديد
#اسأل_أكثر #Question_More
دراسة تكشف "عنصرية" الذكاء الاصطناعي!
كشفت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عن الطريقة التي يجمع من خلالها نظام الذكاء الاصطناعي البيانات، ما يجعله عنصريا ومتحيزا جنسيا.
ودرس الباحثون مجموعة من الأنظمة، فوجدوا أن العديد منها أظهر تحيزا صادما، ثم طوروا نظاما يساعدهم على التأكد من أن أنظمتهم أقل تحيزا.
وقالت كبيرة الباحثين، إيرين تشن، وهي طالبة دكتوراه كتبت الورقة البحثية مع البروفيسور، ديفيد سونتاج، وزميل الدكتوراه فردريك د.جوهانسون: "إن علماء الكمبيوتر يسارعون في كثير من الأحيان إلى القول بأن الطريقة التي تجعل هذه الأنظمة أقل انحيازا، هي ببساطة تصميم خوارزميات أفضل".
واستطردت موضحة: "تظهر الأبحاث أنه يمكنك في كثير من الأحيان إحداث فرق أكبر مع بيانات أفضل".

الذكاء الاصطناعي.. كاميرات مراقبة ترصد المطلوبين دون تصوير وجوههم
وفي أحد الأمثلة، درس فريق البحث نظام التنبؤ بالدخل، فوجد أنه من المرجح أن يُساء تصنيف الموظفات على أساس دخلهن المنخفض، والموظفين على أنهم من ذوي الدخل المرتفع.
ووجد الباحثون أنهم إذا قاموا بزيادة مجموعة البيانات الدقيقة، فإن تلك الأخطاء ستقل بنسبة 40%.
وتقول "تشن" إن واحدة من أكبر المفاهيم الخاطئة، تتمثل في أن زيادة البيانات (بغض النظر عن الدقة) تكون دائما أفضل.
ويقول سونتاج: "إننا نعتبر هذا بمثابة صندوق أدوات لمساعدة مهندسي التعلم الآلي على معرفة الأسئلة التي يجب طرحها في بياناتهم، من أجل تشخيص سبب قيام الأنظمة بإجراء تنبؤات غير عادلة".
ومن المقرر أن يقدم الفريق الورقة البحثية في ديسمبر، خلال المؤتمر السنوي المتعلق بنظم معالجة المعلومات العصبية (NIPS)، في مونتريال.
المصدر: ديلي ميل
التعليقات