Loading...
«Уровень развития технологий высок, сам рынок технологий только формируется. Многие крупные компании предпочитают “in-house решения”, есть большое количество стартапов и научных групп», — рассказал Иван Оселедец, генеральный директор Института AIRI, профессор Сколтеха.
Залог эффективности модели искусственного интеллекта — качественные и разнообразные данные. Нельзя просто «скормить» нейросети данные, для начала их необходимо обработать. Иногда в больших данных встречается ложная информация. Если нейросеть обучится на таких данных, то она будет использовать их в своем контенте и вводить людей в заблуждение.
Также можно использовать итеративный подход: то есть начинать с более простых моделей, постепенно их усложняя. Благодаря этому будет проще исправлять ошибки и корректировать курс развития проекта.
Соответствие проекта этическим нормам очень важно для людей: о том, что этика искусственного интеллекта чаще воспринимается как гарантия безопасности для человека, сообщают 24% респондентов ВЦИОМ.
При создании успешного и нужного обществу ИИ-проекта нужно учесть огромное количество самых разных аспектов: от формирования цели инициативы до учета этических аспектов работы искусственного интеллекта. Учет всех факторов требует большого количества времени и сил, но позволяет достичь целей, которые поставили перед собой разработчики. Ответственный подход к разработке ИИ-проектов позволит достичь наилучших результатов в использовании искусственного интеллекта.
Подробнее — в канале «Тест Тьюринга» (Дзен, vc.ru).
Материал подготовлен совместно с Национальным центром развития искусственного интеллекта — ai.gov.ru.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.