Despre biasul inteligenței artificiale
tl;dr: Învățarea automată caută modele în date. Dar inteligența artificială poate fi „părtinitoare” – adică găsiți modele care sunt incorecte. De exemplu, un sistem de detectare a cancerului de piele bazat pe fotografii ar putea acorda o atenție deosebită imaginilor realizate în cabinetul unui medic. Învățarea automată nu înțelege: algoritmii săi identifică doar modele în numere, iar dacă datele nu sunt reprezentative, va […]