Как на самом деле функционируют автономные системы искусственного интеллекта (и почему люди не мо... скачать в хорошем качестве

Как на самом деле функционируют автономные системы искусственного интеллекта (и почему люди не мо...

Присоединяйтесь к Insight Jam сегодня! — https://insightjam.com Действительно ли автономные системы ИИ независимы, или они руководствуются человеческими правилами, которые мы не можем позволить себе игнорировать? Почему 95% реализаций генеративного ИИ потерпели неудачу, и что это говорит о человеческом контроле? Наши эксперты по управлению ИИ раскрывают неприятную правду: машины не несут моральной или юридической ответственности. Её несут люди. От исследования Массачусетского технологического института, показывающего 95% отказов генеративного ИИ, до концепции NIST для ответственного ИИ, эти лидеры показывают, почему ответственность не может исчезнуть в разрыве между решениями человека и машины. Узнайте, почему внедрение технологий терпит неудачу в 70% случаев (подсказка: дело не в технологиях), как эксперты должны проверять входные данные модели, а не просто переопределять прогнозы, что означают Q-обучение и защитные барьеры для автономных систем, таких как беспилотные автомобили, и почему концепция «голова-сердце-руки» важнее технических спецификаций. Речь идёт о системах поддержки принятия решений, моделях риска и обеспечении того, чтобы люди оставались неотъемлемой частью результатов ИИ, а не просто штампами. • УЧАСТНИКИ • Рагхаван Челлаппан   / raghavan-chellappan-847aa73   — технический директор ByteSafe Азмат Паша   / azmathpasha   — технический директор Metawave Digital Д-р Атиф Фарид Мохаммад   / atifmfarid   — директор по искусственному интеллекту Healable Кит Маккормик   / keithmccormick   — профессор аналитики, Университет Вирджинии, празднующий двухсотлетие со дня рождения Притиш Навлакхе   / pritishnawlakhe   — адъюнкт-профессор Джорджтаунского университета Сорен Каплан   / sorenkaplan   — управляющий директор InnovationPoint • ГЛАВЫ • 0:00 Кто отвечает за решения ИИ? 1:22 Почему внедрения ИИ высокого уровня часто не работают 2:53 Обучение людей работе с агентами 4:36 Управление изменениями, а не технологии 6:29 Как эксперты должны оценивать входные данные модели 8:07 Ограничения, Q-Learning и правило 80/20