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人工智能黑箱问题
什么是
人工智能
的“
黑箱
”
问题
,如何解决它?
答:
为了解决
人工智能
的“
黑箱
”
问题
,有以下几种方法:1. 透明度:机器学习算法的透明度是指算法的决策过程是否可以被解释和理解。通过提高算法的透明度,人们可以更好地理解算法的决策过程。2. 可解释性:机器学习算法的可解释性是指算法的决策过程可以被解释并且可以被人们理解。通过提高算法的可解释性,人们...
什么是
人工智能
的“
黑箱
”
问题
,如何解决它?
答:
什么是
人工智能
的“
黑箱
”
问题
,如何解决它?王贻芳建议,应给予科研单位充分自主权,将科研经费具体分配、使用权下放给研究机构。只有研究所自己才有专业能力判断,什么是领域内真正前沿和重要的问题?什么是真正的“从0到1”的原创性项目?站在整个机构统筹的角度,什么是未来3~5年或5~10年应该重点聚焦...
人工智能黑箱
是什么意思
答:
人工智能黑箱
是一种智能计算机系统,其内部的机制和操作过程没有公开透明的说明。智能计算机能够按照捕获和处理多维数据的算法,解决数学、逻辑、语言等复杂的任务。但是,黑箱技术在某种程度上也增加了这些系统的不可解释性和不确定性。许多人担心人工智能黑箱技术会产生不必要的麻烦,例如在司法领域,智能系统...
做
人工智能
方向,电脑的配置要求是什么样的?
答:
其一,
人工智能
的时代正在到来,却没有真正的到来,原因很简单,人们设计了复杂的算法,却不知道算法内部是如何运行的,这叫做
黑箱问题
,这个问题不解决就不用提人工智能。其二,人工智能的前提是大数据,这就牵扯到人工智能的学习方式:半监督、监督、无监督、增强学习等,这些学习模式都需要超大量的数据去...
blackbok在
人工智能
中指什么
答:
在
人工智能
输入的数据和其输出的答案之间,存在着我们无法洞悉的“隐层”,它被称为
“黑箱”
(blackbox)。这里的“黑箱”并不只意味着不能观察,还意味着即使计算机试图向我们解释,我们也无法理解。
如何评价当前世界国家和地区对
人工智能
伦理的立法实践
答:
1、
人工智能
算法在目标示范、算法歧视、训练数据中的偏失可能带来或扩大社会中的歧视,侵害公民的平等权。2、人工智能的滥用可能威胁公民隐私权、个人信息权。3、深度学习等复杂的人工智能算法会导致算法
黑箱问题
,使决策不透明或难以解释,从而影响公民知情权、程序正当及公民监督权。4、人工智能算法可能在...
人工智能
时代,我们的隐私安全吗?
答:
此外,
人工智能
技术正变得越来越复杂,可以分析和识别用户的语音、图像和视频内容。因此,如果黑客入侵了一个机构、机器学习模型或者数据系统,他们可以轻而易举地获取你的个人信息。总之,保护个人隐私并不是一项容易的任务。要保护自己的数据,需要我们对即将使用的服务和产品进行充分的了解,并谨慎地考虑...
关于
人工智能
的弱点你觉得有哪些呢?在未来几百年后人工智能可以会比人...
答:
第三,弱可解释性。
人工智能
或许可以帮助人类做出好的决策,但决策理由目前仍然是一个“
黑箱
”。例如,图像识别能力可以发现图片中的校车,但无法解释哪些图像特征让它作出这种判断,而在医学诊断领域,诊断的理由往往是重要的。第四,安全
问题
和漏洞。机器会重结果而轻过程,通过找到系统漏洞,实现字面意义...
发展
人工智能
需要注意哪些
问题
答:
发展
人工智能
需要注意以下
问题
:1.伦理问题:人工智能的发展可能涉及到伦理和道德问题,例如隐私保护、人工智能对人类工作岗位的影响等。2.安全问题:人工智能系统可能面临被黑客攻击或滥用的风险,因此需要加强安全措施,确保人工智能系统的安全性。3.透明度问题:人工智能系统的决策过程往往是
黑箱
操作,难以解释...
人工智能
会带来哪些危险?
答:
下面我将从道德
问题
、失业风险、数据隐私、安全风险和武器化等几个方面来探讨
人工智能
可能带来的危险。1. 道德问题:人工智能的发展和应用涉及众多的道德问题。例如,如何确保人工智能系统的决策和行为符合伦理和法律标准?人工智能系统在处理个人信息和隐私时是否存在滥用的风险?应该如何平衡人工智能的发展与...
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