Link?ping University的研究人員制定了一份路線圖,旨在指導(dǎo)政策制定者走向值得信賴的人工智能的未來。
人工智能 (AI) 在我們的日常生活中越來越多地出現(xiàn),而這被認為只是一個開始。然而,要讓這種情況繼續(xù)下去,必須確保人工智能在所有情況下都是值得信賴的。為了協(xié)助這項工作,林雪平大學(xué) (LiU) 正在協(xié)調(diào) TAILOR,這是一個歐盟項目,該項目制定了一個基于研究的路線圖,旨在指導(dǎo)研究資助機構(gòu)和決策者走向未來值得信賴的人工智能。“TAILOR”是可信人工智能基礎(chǔ)的縮寫——集成、學(xué)習(xí)、優(yōu)化和推理。
關(guān)于 TAILOR 項目
TAILOR 由 EU Horizon 2020 資助,是為開發(fā)未來人工智能而創(chuàng)建的六個研究項目之一。TAILOR 正在通過制定框架、指南和 AI 研究社區(qū)的需求規(guī)范,為值得信賴的 AI 奠定基礎(chǔ)。
該項目提出的路線圖是標準化道路上的第一步,決策者和研究資助機構(gòu)可以了解可信賴人工智能的發(fā)展。然而,在實現(xiàn)這一目標之前,必須解決研究問題。
LiU 人工智能教授兼 TAILOR 項目協(xié)調(diào)員 Fredrik Heintz 強調(diào)了值得信賴的人工智能的重要性,并解釋說:“人工智能的發(fā)展還處于起步階段。當(dāng)我們回顧 50 年后的今天所做的事情時,我們會發(fā)現(xiàn)它非常原始。換句話說,大部分領(lǐng)域仍有待發(fā)現(xiàn)。這就是為什么現(xiàn)在為值得信賴的人工智能奠定基礎(chǔ)很重要。”
研究人員已經(jīng)定義了值得信賴的人工智能的三個標準:它必須滿足幾個倫理問題,它必須符合法律,它的實施必須是穩(wěn)健和安全的。然而,這些標準帶來了挑戰(zhàn),尤其是倫理原則的植入。
海因茨解釋說:“以正義為例。這是否意味著資源的平等分配,或者所有參與者都獲得了使他們都達到同一水平所需的資源?我們正面臨重大的長期問題,需要時間才能得到解答。記住——正義的定義已經(jīng)被哲學(xué)家和學(xué)者們爭論了數(shù)百年?!?nbsp;
人工智能基礎(chǔ)研究是當(dāng)務(wù)之急
大型綜合問題將成為該項目的中心焦點,并將為所有使用人工智能的人制定標準。然而,海因茨認為,只有將人工智能的基礎(chǔ)研究放在首位,才能實現(xiàn)這一目標。
“人們經(jīng)常將人工智能視為一個技術(shù)問題,但真正重要的是我們是否能從中獲得社會利益。如果我們要獲得可信賴且在社會中運作良好的人工智能,我們必須確保它以人為中心,”海因茨說。
歐盟及其成員國編寫的一些法律提案是由法律專家編寫的,但人們認為他們?nèi)狈θ斯ぶ悄芊矫娴膶I(yè)知識——海因茨認為這是一個嚴重的問題。
“立法和標準必須以知識為基礎(chǔ)。這是我們研究人員可以做出貢獻的地方,提供有關(guān)當(dāng)前研究前沿的信息,并使有充分根據(jù)的決策成為可能。專家有機會影響這類問題很重要?!?nbsp;
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【本文標簽】 值得信賴的人工智能的重要性 晶光華有源無源晶振 晶光華VCXO壓控晶振 晶光華差分晶振 晶光華石英晶振 晶光華音叉晶振 32.768KHz
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