{"id":32781,"date":"2019-10-31T21:48:54","date_gmt":"2019-10-31T18:48:54","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta\/"},"modified":"2019-10-31T21:48:54","modified_gmt":"2019-10-31T18:48:54","slug":"o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta","title":{"rendered":"Tehisintellekti kallutatusest","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Tehisintellekti kallutatusest\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/05a731677e1231acceff953db8e1e26a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"tldr\">l\u00fchidalt kokkuv\u00f5ttes:<\/h2>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Masin\u00f5pe otsib andmetes mustreid. Kuid tehisintellekt v\u00f5ib olla \u201eeelarvamusega\u201d \u2014 see t\u00e4hendab, et ta leiab vale mustrid. N\u00e4iteks v\u00f5ib nahav\u00e4hi tuvastamise s\u00fcsteem fotode p\u00f5hjal p\u00f6\u00f6rata erilist t\u00e4helepanu arstiruumis tehtud pildile. Masin\u00f5pe ei <em>m\u00f5ista<\/em>: tema algoritmid tuvastavad ainult mustreid numbrite seast, ja kui andmed ei ole esinduslikud, siis on ka tulemused sellised. Kuid selliste vigade tuvastamine v\u00f5ib olla keeruline masin\u00f5ppe enda mehhanismide t\u00f5ttu. <noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/li>\n<li>K\u00f5ige ilmsem ja hirmutavam probleemivaldkond on inimeste erinevus. On palju p\u00f5hjuseid, miks inimandmete objektiivsus v\u00f5ib juba andmete kogumise etapis kaduda. Kuid ei tasu arvata, et see probleem puudutab ainult inimesi: samasuguseid keerukusi kogevad s\u00fcsteemid ka n\u00e4iteks laos \u00fcleujutuse tuvastamisel v\u00f5i rikki l\u00e4inud gaasiturbina \u00e4ra tundmisel. \u00dched s\u00fcsteemid v\u00f5ivad omada eelarvamusi nahav\u00e4rvi suhtes, teised aga eelistavad Siemens'i andureid. <\/li>\n<li>Sarnased probleemid ei ole masin\u00f5ppe jaoks midagi uut ja need ei ole iseloomulikud ainult sellele. Vale oletusi tehakse k\u00f5ikides keerulistes struktuurides ning m\u00f5ista, miks mingisugune otsus tehti, on alati keeruline. Selle vastu tuleb v\u00f5idelda s\u00fcsteemselt: luua t\u00f6\u00f6riistu ja protsesse kontrollimiseks ning harida kasutajaid, et nad ei j\u00e4rgiks pimesi tehisintellekti soovitusi. Masin\u00f5pe t\u00f5epoolest teeb m\u00f5ned asjad meist palju paremini \u2014 kuid n\u00e4iteks koerad on palju t\u00f5husamad kui inimesed narkootikumide avastamisel, mis ei ole siiski p\u00f5hjus neid tunnistajatena kaasata v\u00f5i otsuseid nende tunnistustes p\u00f5hineda. Ja koerad, muide, on oluliselt nutikam kui \u00fckski masin\u00f5ppes\u00fcsteem. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Masin\u00f5pe on t\u00e4na \u00fcks olulisemaid ja p\u00f5hialuseid tehnoloogilisi suundi. See on \u00fcks peamisi viise, kuidas tehnoloogia hakkab j\u00e4rgmisel k\u00fcmnendil maailma muutma. M\u00f5ned aspektid nendest muudatustest tekitavad muret. N\u00e4iteks masin\u00f5ppe potentsiaalne m\u00f5ju t\u00f6\u00f6j\u00f5uturule v\u00f5i selle kasutamine eetikast k\u00f5rvale kaldumise eesm\u00e4rgil (n\u00e4iteks autoritaarsete re\u017eiimide poolt). On veel \u00fcks probleem, millele see postitus keskendub: <strong>tehisintellekti eelarvamused<\/strong>. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>See on keeruline lugu. <\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Tehisintellekti kallutatusest\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/d692fbfff47614758ab1d8e1516b2742.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<em>Google'i tehisintellekt suudab leida kassipoegi. See uudis aastast 2012 oli siis midagi erilist.<\/em><\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"chto-takoe-predvzyatost-ii\">Mis on \"tehisintellekti eelarvamused\"?<\/h2>\n<p><\/p>\n<blockquote><p><em>\"Toored andmed\" on \u00fchtlasi oks\u00fc\u00fcmoron ja halb idee; andmed tuleb korralikult ja hoolikalt ette valmistada.<\/em> \u2014Jeffrey Baker <\/p><\/blockquote>\n<p>Umbes 2013. aastaks, et luua s\u00fcsteem, mis n\u00e4iteks tuvastaks fotosid kassi, pidi te kirjeldama loogilisi samme. Kuidas leida pildilt nurgad, tuvastada silmad, anal\u00fc\u00fcsida tekstuure karva olemasolu osas, lugeda jalgu ja nii edasi. Siis k\u00f5iki komponente kokku koguma \u2014 ja avastama, et see ei t\u00f6\u00f6ta. Umbes nagu mehaaniline hobune \u2014 teoreetiliselt on see v\u00f5imalik, kuid praktikas liiga keeruline kirjeldada. Tulemuseks on sadades (v\u00f5i isegi tuhandetes) k\u00e4sitsi kirjutatud reegleid. Ja mitte \u00fchtegi t\u00f6\u00f6tavat mudelit. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Masin\u00f5ppe tulekuga oleme l\u00f5petanud \u201ek\u00e4sitsi\u201d reeglite kasutamise, et tuvastada teatud objekti. Selle asemel v\u00f5tame tuhat n\u00e4idist \u201esellest\u201d, X, tuhat n\u00e4idist \u201eteisest\u201d, Y, ja laseme arvutil koostada mudeli nende statistilise anal\u00fc\u00fcsi p\u00f5hjal. Seej\u00e4rel anname sellele mudelile mingi andmekhte, ja see m\u00e4\u00e4rab, kas see sobib m\u00f5ne \u00fche komplekti kategooriatesse. Masin\u00f5pe genereerib mudeli andmete p\u00f5hjal, mitte inimeselt, kes selle kirjutab. Tulemused on muljetavaldavad, eriti pildituvastuse ja mustrite valdkonnas, ja just seet\u00f5ttu on kogu tehnoloogia t\u00f6\u00f6stus praegu masin\u00f5ppele (ML) \u00fcleminekul. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aga mitte k\u00f5ik ei ole nii lihtne. Tegelikus maailmas sisaldavad teie tuhanded n\u00e4idised X v\u00f5i Y ka A, B, J, L, O, R ja isegi L. Need v\u00f5ivad olla eba\u00fchtlaselt jaotatud ning m\u00f5ned neist v\u00f5ivad esineda nii sageli, et s\u00fcsteem p\u00f6\u00f6rab neile rohkem t\u00e4helepanu kui objektidele, mis teid t\u00f5eliselt huvitavad.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Mida see praktikas t\u00e4hendab? Minu lemmikn\u00e4ide on see, kui pildituvastuss\u00fcsteemid <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/aiweirdness.com\/post\/171451900302\/do-neural-nets-dream-of-electric-sheep\">vaatavad rohtuseid m\u00e4gesid ja \u00fctlevad: \u201elammas\u201d<\/a><\/noindex>. On selge, miks: enamus n\u00e4idisfoto testid \u201elammas\u201d on tehtud niitudel, kus nad elavad, ja nendel piltidel v\u00f5tab rohi n\u00e4htavasti palju rohkem ruumi kui v\u00e4ikesed valged karvased olendid, ning just rohule peetakse s\u00fcsteemi j\u00e4rgi k\u00f5ige olulisemaks. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>On ka t\u00f5sisemaid n\u00e4iteid. Hiljutine \u2014 \u00fcks <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.medpagetoday.com\/dermatology\/generaldermatology\/70513\">projekt<\/a><\/noindex> nahav\u00e4hi avastamisest piltidel. Selgus, et dermatoloogid sageli fotografeerivad joonlaua koos nahav\u00e4hi ilmingutega, et fikseerida moodustiste suurus. Tervisliku naha n\u00e4idispiltidel ei ole joonlauasid. Tehisintellekti s\u00fcsteemi jaoks on need joonlauad (t\u00e4psemalt, pikslid, mida meie m\u00e4\u00e4rame kui \u201ejoonlaud\u201d) saanud \u00fcheks erinevuseks n\u00e4idiste kogumite vahel ja m\u00f5nikord on need olulisemad kui v\u00e4ike l\u00f6\u00f6ve nahal. Nii juhtus, et s\u00fcsteem, mis oli loodud nahav\u00e4hi tuvastamiseks, m\u00f5nikord tuvastas selle asemel joonlauad. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Siin on peamine punkt see, et s\u00fcsteemil ei ole semantilist arusaamist sellest, millele ta vaatab. Me vaatame pikslite kogumit ja n\u00e4eme seal lammast, nahka v\u00f5i joonluseid, aga s\u00fcsteem n\u00e4eb ainult numbrirea. Ta ei n\u00e4e kolmem\u00f5\u00f5tmelist ruumi, ei n\u00e4e ei objekte, ei tekstuure, ega lammaste. Ta n\u00e4eb lihtsalt mustreid andmetes. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Sellise probleemi diagnoosimise keerukus seisneb selles, et n\u00e4rviv\u00f5rk (mudel, mille teie masin\u00f5pe genereeris) koosneb tuhandetest, isegi sadadest tuhandetest s\u00f5lmedest. Pole lihtsat viisi, kuidas mudelisse sisse vaadata ja n\u00e4ha, kuidas ta otsuseid teeb. Sellise viis, et k\u00f5ik reeglid k\u00e4sitsi kirja panna ilma masin\u00f5ppe kasutamiseta, t\u00e4hendaks, et protsess on piisavalt lihtne. Inimesed muretsevad, et masin\u00f5pe on muutunud mingiks 'mustaks karbiks'. (Selgitan hiljem, miks see v\u00f5rdlus on siiski \u00fclepingutatud.) <\/p>\n<p><\/p>\n<p>See on, \u00fcldiselt \u00f6eldes, tehisintellekti v\u00f5i masin\u00f5ppe s\u00fcsteemide kallutatuse probleem: andmete mustrite leidmiseks loodud s\u00fcsteem v\u00f5ib leida vale mustreid ja te v\u00f5ite seda t\u00e4helepanemata j\u00e4tta. See on tehnoloogia p\u00f5hijoon ja see on selge k\u00f5igile, kes sellega teaduslikes ringkondades ja suurtes tehnoloogiaettev\u00f5tetes t\u00f6\u00f6tavad. Kuid selle tagaj\u00e4rjed on keerulised ja meie v\u00f5imalikud lahendused nendele tagaj\u00e4rgidele samuti. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>R\u00e4\u00e4gime esmalt tagaj\u00e4rgedest. <\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Tehisintellekti kallutatusest\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/43748412bd82ae53a9c2e47afec9c655.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<em>AI v\u00f5ib meie jaoks varjatult otsustada, toetudes paljudele m\u00e4rkamatutele signaalidele, milliste inimeste kategooriate kasuks.<\/em><\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"scenarii-predvzyatosti-ii\">AI eelarvamuse stsenaariumid<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>K\u00f5ige ilmsem ja hirmutavam on see probleem, mis v\u00f5ib ilmneda, kui jutt on inimeste mitmekesisusest. Hiljuti <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.reuters.com\/article\/us-amazon-com-jobs-automation-insight\/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G\">levitus kuulujutt<\/a><\/noindex>, et Amazon p\u00fc\u00fcdis luua masin\u00f5ppe s\u00fcsteemi kandidaatide esmasteks valimiseks. Kuna Amazonis on rohkem mehi, on ka \u201eeduka v\u00e4rbamise\u201c n\u00e4idised sageli meessoost ja s\u00fcsteemi pakutud CV-des oli rohkem mehi. Amazon m\u00e4rkas seda ja otsustas s\u00fcsteemi tootmisesse mitte lasta. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Selle n\u00e4ite k\u00f5ige olulisem aspekt on see, et s\u00fcsteem, kuulujuttude kohaselt, eelistas meessoost kandidaate, hoolimata sellest, et soost ei olnud CV-des m\u00e4rgitud.<strong> S\u00fcsteem tuvastas teisi mustreid \u201eeduka v\u00e4rbamise\u201d n\u00e4idetes: n\u00e4iteks v\u00f5ivad naised kasutada saavutuste kirjeldamisel erilisi s\u00f5nu v\u00f5i neil v\u00f5ivad olla erilised hobid. Loomulikult ei teadnud s\u00fcsteem, mis on \u201ehoki\u201d, kes on \u201einimesed\u201d ega mis on \u201eedu\u201d \u2014 see tegi vaid tekstianal\u00fc\u00fcsile p\u00f5hinevat statistilist anal\u00fc\u00fcsi.<\/strong> Kuid mustrid, mida ta n\u00e4gi, j\u00e4\u00e4ks t\u00f5en\u00e4oliselt inimese jaoks m\u00e4rkamata, ja m\u00f5ned neist (n\u00e4iteks, et erineva sooga inimesed kirjeldavad edu erinevalt) v\u00f5ivad olla meile keerulised isegi siis, kui me neid vaatame. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Edasi l\u00e4heb halvemaks. Masin\u00f5ppe s\u00fcsteem, mis tunneb v\u00e4ga h\u00e4sti \u00e4ra nahav\u00e4hi heleda naha peal, v\u00f5ib tumeda naha puhul t\u00f6\u00f6tada halvemini v\u00f5i vastupidi. See ei pruugi olla eelarvamuste t\u00f5ttu, vaid sellep\u00e4rast, et t\u00f5en\u00e4oliselt peate ehitama teise nahatooni jaoks eraldi mudeli, valides teised omadused.<strong> Masin\u00f5ppe s\u00fcsteemid ei ole asendatavad isegi nii kitsas valdkonnas nagu piltide tuvastamine.<\/strong> Te peate seadistama s\u00fcsteemi, m\u00f5nikord lihtsalt katsete ja eksimuste abil, et sellel oleks hea v\u00f5ime m\u00e4rgata huvipakkuvaid omadusi teie andmetes, kuni saavutate soovitud t\u00e4psuse. Kuid te v\u00f5ite mitte m\u00e4rgata, et s\u00fcsteem on \u00fches grupis 98% t\u00e4pne ja teises vaid 91% (kuigi see on t\u00e4psem kui inimanal\u00fc\u00fcs). <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Olen seni peamiselt kasutanud n\u00e4iteid, mis puudutavad inimesi ja nende omadusi. See teema ongi arutelu keskmes. Kuid oluline on m\u00f5ista, et inimeste suhtes kalduvus on vaid osa probleemist. Me kavatseme kasutada masin\u00f5pet paljude asjade jaoks ja andmete valimi viga puudutab k\u00f5iki neid. Teisest k\u00fcljest, kui t\u00f6\u00f6tate inimestega, v\u00f5ib andmete kallutatus olla nendega mitteseostatav. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Selle m\u00f5istmiseks p\u00f6\u00f6rdume tagasi nahav\u00e4hi n\u00e4ite juurde ja vaatleme kolme h\u00fcpoteetilist v\u00f5imalust s\u00fcsteemi rikke jaoks. <\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li>Inimeste eba\u00fchtlane jaotumine: tasakaalustamata arv naha erinevate toonide fotosid, mis viib valepositiivsete v\u00f5i vale negatiivsete tulemusteni, mis on seotud pigmenteerumisega. <\/li>\n<li>Andmed, mille p\u00f5hjal s\u00fcsteem treenitakse, sisaldavad sageli esinevat ja ebamugavalt jaotatud omadust, mis ei ole seotud inimestega ja ei oma diagnostilist v\u00e4\u00e4rtust: joonlauda nahav\u00e4hi ilmingute fotodel v\u00f5i rohtu lampide piltidel. Sellisel juhul v\u00f5ib tulemus erineda, kui s\u00fcsteem leiab pildilt pikslite seas midagi, mida inimsilmapaistab \"joonlaud\". <\/li>\n<li>Andmed sisaldavad kolmandate osapoolte omadust, mida inimene ei saa isegi otsides n\u00e4ha. <\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<p>Mida see t\u00e4hendab? Me teame a priori, et andmed v\u00f5ivad esindada erinevaid inimr\u00fchmi erinevalt ning v\u00e4hemalt saame kavandada sarnaste erandite otsimist. Teisis\u00f5nu, on palju sotsiaalseid p\u00f5hjuseid oletada, et inimr\u00fchmade kohta k\u00e4ivad andmed sisaldavad juba teatud eelarvamusi. Kui vaatame fotot joonlauast, n\u00e4eme seda joonlauda \u2014 me lihtsalt ignoreerisime seda varem, teades, et sellel ei ole t\u00e4htsust, ja unustades, et s\u00fcsteemile ei ole midagi teada.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aga mis juhtub, kui k\u00f5ik teie haigete nahaga fotod on tehtud kontoris, kus kasutatakse h\u00f5\u00f5glampe, ja terved fotod fluorescentse valguse k\u00e4es? Mis siis, kui p\u00e4rast terve naha pildistamist uuendasite oma telefonil operatsioonis\u00fcsteemi, ja Apple v\u00f5i Google muutsid veidi m\u00fcra v\u00e4hendamise algoritmi? Inimene ei pruugi seda m\u00e4rgata, olenemata sellest, kui palju ta selliseid erisusi otsib. Aga masin\u00f5ppe s\u00fcsteem n\u00e4eb seda kohe ja kasutab \u00e4ra. Ta ei tea sellest midagi. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Kuigi me r\u00e4\u00e4kisime vale korrelatsioonidest, v\u00f5ib selguda, et andmed on t\u00e4psed ja tulemused \u00f5iged, kuid te ei soovi neid kasutada eetiliselt, \u00f5iguslikult v\u00f5i juhtimislikel p\u00f5hjustel. M\u00f5nedes jurisdiktsioonides, n\u00e4iteks, ei tohi naistele anda kindlustussoodustusi, vaatamata sellele, et naised v\u00f5ivad olla turvalisemad autojuhid. Me v\u00f5ime kergesti ette kujutada s\u00fcsteemi, mis ajaloolisi andmeid anal\u00fc\u00fcsite, annaks naisenimedele madalama riskikoefitsiendi. Okei, eemaldame nimed valimist. Kuid pidage meeles Amazoniga seotud n\u00e4idet: s\u00fcsteem v\u00f5ib m\u00e4\u00e4rata soo teiste tegurite p\u00f5hjal (kuigi ta ei tea, mis soo on, ega ka mis auto on), ja te ei m\u00e4rkagi, kuni regulaator tagantj\u00e4rele anal\u00fc\u00fcsib teie pakutavaid tariife ja m\u00e4\u00e4rab teile trahvi. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>L\u00f5puks eeldatakse sageli, et kasutame selliseid s\u00fcsteeme ainult projektide jaoks, mis on seotud inimeste ja sotsiaalsete suhtlemistega. See ei ole t\u00f5si. Kui tegelete gaasiturbinate tootmisega, soovite t\u00f5en\u00e4oliselt rakendada masin\u00f5pet teie tootega seotud telemeetriale, mida edastab k\u00fcmned v\u00f5i sadakond sensoreid (audio-, video-, temperatuurit ja muid andureid, mis genereerivad andmeid, mida on v\u00e4ga lihtne kohandada masin\u00f5ppemudeli loomiseks). H\u00fcpoteetiliselt v\u00f5iks \u00f6elda: \u201eSiin on andmed tuhandest rikki l\u00e4inud turbina kohta, mis kogutud nende rikke eel\u00f5htul, ja siin on andmed tuhande turbina kohta, mis ei ole rikki l\u00e4inud. Looge mudel, et n\u00e4idata, milles on nende vahel erinevused.\u201c Kujutage n\u00fc\u00fcd ette, et Siemens'i andurid asuvad 75% halbadest turbiinidest ja vaid 12% headest (rikete vahel pole seost). S\u00fcsteem loob mudeli, et leida Siemensi anduritega turbiine. Ups!<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Tehisintellekti kallutatusest\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/e8097e4913756fdf04826a6628bc6836.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nPilt \u2014 Moritz Hardt, UC Berkeley<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"upravlenie-predvzyatostyu-ii\">AI kallutatuse juhtimine<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Mis me sellega teha saame? Probleemile l\u00e4heneda kolmest k\u00fcljest:<\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li>Meetodiline t\u00e4psus andmete kogumisel ja haldamisel s\u00fcsteemi koolitamiseks.<\/li>\n<li>Tehnilised t\u00f6\u00f6riistad mudeli k\u00e4itumise anal\u00fc\u00fcsimiseks ja diagnoosimiseks.<\/li>\n<li>Koolitus, haridus ja ettevaatus m\u00f5istlikult masin\u00f5ppe rakendamisel toodetes.<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<p>Moli\u00e8re'i teoses \u201eKodanik aadli seas\u201d on nali: \u00fchele mehele r\u00e4\u00e4giti, et kirjandus jaguneb proosaks ja luuleks, ja ta avastab imetledes, et on terve elu r\u00e4\u00e4kinud proosat, teadmata sellest. T\u00f5en\u00e4oliselt tunnevad statistikud end t\u00e4nap\u00e4eval just nii: nad on ise sellest m\u00e4rkamata p\u00fchendunud oma karj\u00e4\u00e4rid tehisintellektile ja valimiveale. Valimivea otsimine ja selle p\u00e4rast muretsemine ei ole uus probleem, me peame lihtsalt s\u00fcsteemselt sellele l\u00e4henema. Nagu eespool mainitud, on m\u00f5nel juhul t\u00f5epoolest lihtsam tegeleda probleemidega, mis on seotud inimeste andmetega. Me eeldame eelduslikult, et meil v\u00f5ivad olla eelarvamused erinevate inimr\u00fchmade suhtes, kuid eelarvamust Siemens'i andurite kohta on meil raske isegi ette kujutada.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Uues on see, et inimesed ei tegele enam statistilise anal\u00fc\u00fcsiga otseselt. Seda teeb masinad, mis loovad suured keerukad mudelid, mis on raskesti m\u00f5istetavad. L\u00e4bipaistvuse k\u00fcsimus on \u00fcks peamisi aspekte kallutatuse probleemis. Me kardame, et s\u00fcsteem ei ole lihtsalt kallutatud, vaid et pole mingit v\u00f5imalust seda kallutust avastada, ja et masin\u00f5pe erineb teistest automatiseerimise vormidest, mis, nagu eeldatakse, koosnevad selgetest loogilistest sammudest, mida saab kontrollida. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Siin on kaks probleemi. Me v\u00f5ime siiski teha mingisugust masin\u00f5ppe s\u00fcsteemide auditi. Ja auditi teostamine mistahes teise s\u00fcsteemi puhul ei ole sugugi lihtsam.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Esiteks, \u00fcks kaasaegse masin\u00f5ppe teadusuuringute suundi on otsida meetodeid, kuidas tuvastada masin\u00f5ppes\u00fcsteemide olulist funktsionaalsust. Samal ajal on masin\u00f5pe (oma praeguses seisus) t\u00e4iesti uus teadusvaldkond, mis kiiresti muutub, nii et ei tasu arvata, et t\u00e4na v\u00f5imatuks peetud asjad ei saa peagi t\u00e4iesti reaalseks. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/openai.com\/\">OpenAI<\/a><\/noindex> \u2014 huvitav n\u00e4ide. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Teiseks, m\u00f5te, et saaks kontrollida ja m\u00f5ista otsuste tegemise protsessi olemasolevates s\u00fcsteemides v\u00f5i organisatsioonides, on teoorias hea, kuid praktikas pigem keskp\u00e4rane. Suure organisatsiooni otsustusprotsesside m\u00f5istmine on \u00e4\u00e4rmiselt keeruline. Ievenkui seal on ametlik otsustusprotsess, ei peegelda see t\u00f5eliselt, kuidas inimesed tegelikult suhtlevad, ja nad endid ei kasuta sageli loogilist s\u00fcsteemset l\u00e4henemist oma otsuste tegemiseks. Nagu \u00fctles mu kolleeg <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vijay_S._Pande\">Vijay Pandey<\/a><\/noindex>, <strong>inimesed on ka mustad kastid<\/strong>. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>V\u00f5tke tuhat inimest mitmest \u00fcksteisega seotud ettev\u00f5ttest ja institutsioonist ning probleem muutub veelgi keerulisemaks. Me teame j\u00e4reldavalt, et \u201eSpace Shuttle\u2019ile\u201d oli saatuslik langeda osadeks tagasiteel, ja m\u00f5ned inimesed NASA\u2019s omasid teavet, mis andis neile alust arvata, et midagi halba v\u00f5ib juhtuda, kuid s\u00fcsteem <em>kokkuv\u00f5ttes<\/em> seda ei teadnud. NASA just l\u00e4bis sarnase auditiprotsessi, kaotades eelmise kosmosesondi, ja ometi kaotas ta veel \u00fche \u2014 v\u00e4ga sarnasel p\u00f5hjusel. Lihtne on v\u00e4ita, et organisatsioonid ja inimesed j\u00e4rgivad selgeid loogilisi reegleid, mida saab kontrollida, m\u00f5ista ja muuta \u2014 kuid kogemus t\u00f5estab vastupidist. See on \"<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%93%D0%BE%D1%81%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD_%D0%A1%D0%A1%D0%A1%D0%A0\">plaani eksitus<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Ma v\u00f5rdlen sageli masin\u00f5pet andmebaasidega, eriti relatsioonilistega \u2014 uue p\u00f5lvkonna tehnoloogia, mis on muutnud informaatika v\u00f5imalusi ja tema \u00fcmber olevaid maailmasid, mis on saanud k\u00f5ikjal osaks ning mida me pidevalt kasutame, m\u00f5istmata seda.<\/strong> Andmebaasidel on samuti probleeme, mis on sarnase olemusega: s\u00fcsteem v\u00f5ib olla \u00fcles ehitatud valele eeldustele v\u00f5i halvale teabele, kuid seda on raske m\u00e4rgata, ning s\u00fcsteemi kasutavad inimesed teevad seda, mida see neile \u00fctleb, k\u00fcsimusi esitamata. On hunnik vanu nalju maksuhaldurite kohta, kes kunagi valesti on kirja pannud teie nime, ja veenda neid vea parandama on oluliselt keerulisem kui tegelikult nime vahetamine. Sellega v\u00f5ib m\u00f5elda erinevalt, kuid pole selge, kuidas paremini: kui tehnilise probleemina SQL-is, v\u00f5i kui vea Oracle'i v\u00e4ljalaskes, v\u00f5i kui b\u00fcrokraatlike institutsioonide eba\u00f5nnestumisena? Kui keeruline on leida viga protsessis, mis viis selleni, et s\u00fcsteemis puudub selline funktsioon nagu tr\u00fckivigade parandamine? Kas seda oleks saanud m\u00f5ista enne, kui inimesed hakkasid kaebama? <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Seda probleemi illustreerivad veelgi paremini lood, kus juhid vananenud andmete t\u00f5ttu navigeerimisseadmest s\u00f5idavad j\u00f5kke. Okei, kaardid peavad olema pidevalt uuendatud. Aga kui palju on TomTom s\u00fc\u00fcdi selles, et teie auto t\u00f5mbab merre?<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ma r\u00e4\u00e4gin seda, et jah \u2014 masin\u00f5ppe kallutatus tekitab probleeme. Kuid need probleemid sarnanevad nendele, millega oleme varem silmitsi seisnud, ja neid saab m\u00e4rgata ja lahendada (v\u00f5i mitte) umbes sama h\u00e4sti kui varem. Seega on t\u00f5en\u00e4oline, et stsenaarium, kus AI kallutatus toob kahju, ei juhtu juhtivate teadlastega, kes t\u00f6\u00f6tavad suures organisatsioonis. Pigem kirjutab m\u00f5ni v\u00e4hem oluline tehnoloogiline allt\u00f6\u00f6v\u00f5tja v\u00f5i tarkvarapakkuja midagi kiirustades, kasutades talle arusaamatuid avatud l\u00e4htekoodiga komponente, raamatukogusid ja t\u00f6\u00f6riistu. Ja \u00f5nnetu klient usub toote kirjelduse fraasi \u201etehisintellekt\u201d ning jagab seda k\u00fcsimusi esitamata oma madala palgaga t\u00f6\u00f6tajatele, sundides neid tegema seda, mida AI k\u00e4sib. Just seda juhtus andmebaasidega. See ei ole tehisintellekti probleem, ega ka tarkvara probleem. See on inimtegur.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"zaklyuchenie\">Kokkuv\u00f5te<\/h2>\n<p><\/p>\n<blockquote><p><em>Masin\u00f5pe v\u00f5ib teha k\u00f5ik, mida sa saad \u00f5petada koerale, \u2014 kuid kunagi ei saa olla kindel, mida sa selle koera tegelikult \u00f5petasid.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Mulle tundub tihti, et termin \"tehisintellekt\" takistab meid sellistes vestlustes nagu see. See termin loob vale mulje, et me oleme tegelikult selle loonud \u2014 selle intellekti. Et me oleme teel HAL9000 v\u00f5i Skyneti poole \u2014 millegi poole, mis tegelikult <em>m\u00f5istab<\/em>. Kuid ei. Need on lihtsalt masinad, ja neid on palju \u00f5igem v\u00f5rrelda n\u00e4iteks pesumasinaga. See teeb pesu palju paremini kui inimene, kuid kui sa paned sinna n\u00f5ud asemel pesu, siis see\u2026 peseb need. N\u00f5ud saavad isegi puhtaks. Kuid see ei ole see, milleks sa lootsid, ja see juhtub mitte seet\u00f5ttu, et s\u00fcsteemil oleks mingisuguseid eelarvamusi n\u00f5ude suhtes. Pesumasin ei tea, mis on n\u00f5ud, ega mis on riided \u2014 see on lihtsalt automaatimise n\u00e4ide, mis ei erine p\u00f5him\u00f5tteliselt sellest, kuidas protsesse varem automatiseeriti.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00dcksk\u00f5ik millest jutt on \u2014 olgu need masinad, lennukid v\u00f5i andmebaasid \u2014 need s\u00fcsteemid saavad olema \u00fchtviisi v\u00e4ga v\u00f5imsad ja v\u00e4ga piiratud. Nad s\u00f5ltuvad t\u00e4ielikult sellest, kuidas inimesed neid s\u00fcsteeme kasutavad, millised on nende head v\u00f5i halvad kavatsused ning kui h\u00e4sti nad nende toimimist m\u00f5istavad.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Seega on vale v\u00e4ita, et \"tehisintellekt on matemaatika, seega ei saa tal olla eelarvamusi\". Kuid sama vale on v\u00e4ita, et masin\u00f5pe on \"oma olemuselt subjektiivne\". Masin\u00f5pe leiab mustreid andmetes ja see, milliseid mustreid ta leiab, s\u00f5ltub andmetest, ja need andmed s\u00f5ltuvad meist. Samuti s\u00f5ltub see, mida me nendega teeme. Masin\u00f5pe teeb t\u00f5esti m\u00f5ningaid asju meie jaoks paljuski paremini \u2014 aga koerad on n\u00e4iteks palju t\u00f5husamad uimastite tuvastamisel kui inimesed, mis ei \u00f5igusta nende kaasamist tunnistajatena v\u00f5i kohtuotsuste langetamist nende t\u00f5endite p\u00f5hjal. Ja koerad, muide, on oluliselt nutikam kui \u00fckski masin\u00f5ppe s\u00fcsteem.<\/p>\n<p><strong>T\u00f5lge:<\/strong>\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/en\/users\/757NF\/\">Diana Letskaia<\/a><\/noindex>.<br \/>\n<strong>Toimetamine:<\/strong>\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/teleg.one\/ponchiknews\">Aleksei Ivanov<\/a><\/noindex>.<br \/>\n<strong>Kogukond:<\/strong> <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/teleg.one\/ponchiknews\">@PonchikNews<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Allikas: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/449224\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>tl;dr: \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u00bb \u2014\u00a0\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0436\u0438 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0430\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0431\u0438\u043d\u0435\u0442\u0435. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: \u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u0445, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":24558,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-32781","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-novosti-interneta"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"tl;dr: \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u00bb \u2014 \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0436\u0438 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0430\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0431\u0438\u043d\u0435\u0442\u0435. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: \u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u0445, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 4.9.10\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"et_EE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u041e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"tl;dr: \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u00bb \u2014 \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0436\u0438 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0430\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0431\u0438\u043d\u0435\u0442\u0435. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: \u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u0445, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-10-31T18:48:54+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-10-31T18:48:54+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Tehisintellekti kallutatusest | ProHoster","description":"tl;dr: Masin\u00f5pe otsib andmetes mustreid. Kuid tehisintellekt v\u00f5ib olla \"kallutatud\" \u2014 st tuvastada vale mustreid. N\u00e4iteks v\u00f5ib nahav\u00e4hi tuvastamise s\u00fcsteem fotode j\u00e4rgi p\u00f6\u00f6rata erilist t\u00e4helepanu piltidele, mis on tehtud arsti kabinetis. Masin\u00f5pe ei oska aru saada: selle algoritmid tunnistavad vaid mustreid numbrites ja kui andmed ei ole esinduslikud, siis sellised nad j\u00e4\u00e4vad.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u041e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 | ProHoster","og:description":"tl;dr: \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u00bb \u2014 \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0436\u0438 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0430\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u043c \u043a\u0430\u0431\u0438\u043d\u0435\u0442\u0435. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: \u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u0445, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/novosti-interneta\/o-predvzyatosti-iskusstvennogo-intellekta","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T18:48:54+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T18:48:54+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"32781","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-21 12:30:22","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 02:52:26","updated":"2026-01-21 12:30:22"},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32781","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=32781"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32781\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/24558"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32781"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32781"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32781"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}