AI Mesterséges intelligencia újragondolása kockázatkezelés - HAAS Avocats

Quentin Jacob mérnök mérnök közreműködésével:
Mesterséges intelligencia, mesterséges intelligencia, algoritmusok, gépi tanulás, mély tanulás, ideghálózatok ... olyan sok kifejezés, amely egyre növekszik, de néha nehézségeket okozunk a konceptualizációval. Ezzel a megfigyeléssel szemben az alapvető fogalmak rövid áttekintése szükséges. Noha a jövőbeni meghatározások nem állítják, hogy kimerítőek, a mesterséges intelligencia és a felelősség jogi mechanizmusainak jövőbeni fejlesztésének bevezetésére és tájékoztatására törekszenek.

1. MŰVÉSZETI INTELLIGENCE: A B.A.BA

Algoritmus: a probléma megoldása vagy az eredmény elérése érdekében egyértelműen meghatározott szabályhalmaz.
(Példa: főzési recept, visszafogott szorzási technika)

Mesterséges intelligencia (AI): az emberi intelligencia szimulálására alkalmas gépek létrehozására szolgáló technikák és elméletek összessége.
Ez olyan "számítógépes programok felépítésével valósul meg, amelyek olyan feladatoknak szentelik magukat, amelyeket pillanatnyilag kielégítőbben teljesítenek az emberek, mert olyan magas szintű mentális folyamatokat igényelnek, mint például: perceptuális tanulás, a memória szervezése és a kritikus érvelés" [ 1].

Gépi tanulás: a mesterséges intelligencia részhalmaza. Képes algoritmusok halmaza példával tanulni (ennélfogva a tömeges adatok gyűjtése iránti érdeklődés és ezen algoritmusok jelenlegi növekedése). Az embereknek már nem kell pontos döntési szabályokat meghatározniuk, a gép próbával és hibával megtanulja őket.

A gépi tanulás előnyei és hátrányai a hagyományos mesterséges intelligenciához képest:

ELŐNYÖK

Lehetővé teszi a vezetést hatékony algoritmusok olyan területeken, ahol a döntési szabályokat nehéz kifejezni az ember számára.

Pl .: képfelismerés. Milyen szabályokat alkalmaz az ember az arc felismerésére? Nehéz megmondani, hadd tanuljon a gép.

---