Os Princípios da IA de Asilomar são um conjunto de 23 princípios destinados a orientar o desenvolvimento e o uso da inteligência artificial (IA) de uma forma eticamente responsável. Eles foram formulados em uma conferência de três dias realizada no Asilomar Conference Grounds, em Pacific Grove, Califórnia, em janeiro de 2017. Os princípios cobrem uma gama de tópicos incluindo a necessidade de que a pesquisa seja aberta e transparente, a importância de considerar o impacto social da IA, e a necessidade de evitar a criação de inteligência artificial incontrolada ou incontrolável. Por que o Google é o líder em IA? O Google é o líder em IA porque eles têm trabalhado na tecnologia da IA por muitos anos. Eles têm muita experiência com a IA e têm sido capazes de aperfeiçoá-la. Eles também têm investido muito dinheiro em pesquisa e desenvolvimento de IA.
Quais são os quatro princípios-chave da inteligência artificial responsável?
Os quatro princípios-chave da inteligência artificial responsável são:
1. A IA deve ser concebida e desenvolvida para o benefício da humanidade como um todo.
2. A IA deve ser usada para aumentar os humanos, não para os substituir.
3. A IA deve ser transparente e explicável.
4. a IA deve ser justa, imparcial e ética.
Quais são os quatro princípios chave da IA responsável?
Os quatro princípios-chave da IA responsável são:
1. A IA deve ser concebida para aumentar os humanos, não para os substituir.
2. A IA deve ser transparente e explicável.
3. A IA deve ser projectada para ser inclusiva.
4. a IA deve ser concebida tendo em mente a privacidade e a segurança.
Quais são os princípios da aprendizagem da máquina?
Há quatro princípios-chave da aprendizagem de máquinas:
1. Engenharia automatizada de características: Este princípio diz que o algoritmo de aprendizagem da máquina deve ser capaz de identificar automaticamente as características relevantes a partir dos dados que podem ser usados para fazer previsões.
2. Generalização do modelo: Este princípio diz que o algoritmo de aprendizagem da máquina deve ser capaz de generalizar a partir dos dados da formação para fazer previsões sobre novos dados.
3. aprendizagem eficiente: Este princípio diz que o algoritmo de aprendizagem da máquina deve ser capaz de aprender a partir dos dados de forma rápida e eficiente.
4. robustez: Este princípio diz que o algoritmo de aprendizagem da máquina deve ser robusto a dados ruidosos e em falta.
Quantos tipos de ética de IA existem?
Não há uma resposta para esta pergunta, pois não há uma definição consensual de "ética da IA". Entretanto, alguns temas comuns que são frequentemente discutidos no contexto da ética da IA incluem questões como privacidade de dados, viés de dados, transparência do algoritmo, e o impacto da IA no emprego e na sociedade de forma mais ampla.