谷歌發布AI Explorables 進一步降低機器學習的參與門檻
近年來,人工智能(AI)和機器學習(ML)的應用已經相當普及,比如AlphaGo就成為了人類棋手的一位勁敵。此外科學家們將之用於探索暗物質、營銷人員藉此來製定最佳廣告策略、還有許多研究人員希望它能夠攻克COVID-19這樣的流行病。好消息是,為了進一步降低機器學習的訪問和參與門檻,搜索巨頭谷歌已經發起了一個名叫AI Explorables的新項目。
Hidden Bias(來自:Google)
對於大多數人來說,有關機器學習的大量文獻可能都過於深奧。有鑑於此,谷歌希望通過AI Explorables 項目和一系列交互式的解析,幫助人們更好地理解機器學習的核心概念。
目前谷歌已經發布了兩種基本概念的解釋,分別是“隱藏偏差”和“公正性衡量”。
Measuring Fairness
在接下來的幾個月,這家科技巨頭還會講解更多的概念,比如反饋循環對系統偏差的影響、解釋系統為達成特定目標所採取的邏輯步驟、隱私問題的處理、及其在AI系統中的含義等。
綜上所述,借助AI Explorables,人工智能研究可以更加易於訪問和包容。感興趣的朋友,可移步至谷歌PAIR 主頁了解更多內容。