Stories
-
خليجي 27
RT STORIES
بعد نسختي 1979 و2023.. العراق يستضيف "خليجي 28"
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
"لن نتنازل".. البحرين تفتح من جديد ملف أزمة ماديبو في خليجي 27
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
قطر إلى نصف نهائي "خليجي 27" على حساب اليمن.. فيديو
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
شاهد.. مشاجرة بين لاعبي العراق والكويت في "خليجي 27"
#اسأل_أكثر #Question_More
خليجي 27
-
الجيش الروسي يطبق استراتيجية "الخنق اللوجستي
RT STORIES
جمهورية دونيتسك.. مسيرات روسية تدمر تشكيلات أوكرانية محاصرة في مدينة دوبروبوليه
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
موسكو تقطع اتصالات الجيش الأوكراني وتغرق سفن إمداده
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
سوسكين: زيلينسكي "انكسر" بعد ضرب مراكز البيانات وعليه أن يستقيل
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
صفارات الإنذار تدوي لنحو 13 ساعة في كييف وسط هجمات على منشآت تستخدمها القوات الأوكرانية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
ترامب: زيلينسكي أبلغني أن أوكرانيا قد تخفف ضرباتها على المصافي الروسية
#اسأل_أكثر #Question_Moreالجيش الروسي يطبق استراتيجية "الخنق اللوجستي
-
هرمز والأيام السبعة
RT STORIES
حمد بن جاسم: نجاح اتفاق هرمز مرهون بشموله 3 دول عربية
#اسأل_أكثر #Question_MoreRT STORIES
دبلوماسية الأروقة المغلقة: عراقجي يمدد إقامته في نيويورك بانتظار "الموقف النهائي" لترامب
#اسأل_أكثر #Question_More
هرمز والأيام السبعة
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