A fekete dobozos mesterséges intelligencia modellek felépítése során arra törekszünk, hogy egy közelítő függvényt dolgozzunk ki az adott probléma megoldására. Ezért a fekete doboz AI megalkotása után, a létrehozott modell a tudás alapját képezi, nem pedig az adatokat. Ennek alapján az XAI, segít feltárni a fekete dobozos mesterséges intelligencia-modellek által kinyert, tudományos ismereteket, amelyek a diszciplína különböző ágaiban, újszerű koncepciók felfedezéséhez vezethetnek.
Több ok is hozzájárul a fekete dobozos mesterséges intelligencia rendszerek nem megfelelő eredményéhez; korlátozott/elfogult képzési adatok, kiugró értékek, ellentmondásos adatok, vagy a modell túlillesztése. Ezért meg kell érteni, hogy mit tanultak meg, ezek a rendszerek, és miért hoznak ilyen döntéseket, elsősorban akkor, ha azok közvetlenül befolyásolják az emberek életét. Ennek érdekében a cél, hogy az XAI segítségével megértsük, majd hibát keressük és javítsuk a black-box AI rendszert, hogy fokozzuk edzettségét, növeljük a biztonságot és a felhasználói bizalmat, valamint minimalizáljuk és megelőzzük a hibás viselkedést, az elfogultságot, az igazságtalanságot és a diszkriminációt. A hasonló teljesítményű modellek összehasonlításakor, az XAI segít a kiválasztásban azáltal, hogy feltárja azokat a jellemzőket, amelyek alapján a modellek döntéseiket meghozták. Ezenkívül az XAI, a végső cél proxyfüggvényeként is szolgálhat, mivel az algoritmus optimalizálható egy nem teljes célfüggvényre is. Pl.: egy konvencionális AI optimalizálása, a koleszterinszint szabályozására az adherencia (célzott terápiás együttműködés) valószínűségének figyelmen kívül hagyásával. A mély tanulásban kimutatták, hogy az emberek nem tudják megfigyelni a villámgyors képi változást, így a modell rossz osztály címkét állít elő. Éppen ellenkezőleg, az emberek számára teljesen felismerhetetlen képek is, nagymértékű biztonsággal felismerhetők, az új DL-modellek segítségével. A tisztességtelen döntések meghozatalának lehetősége, egy másfajta aggodalomra ad okot, a fekete dobozos mesterséges intelligencia rendszerekkel kapcsolatban. Ez akkor történhet meg, ha a rendszereket olyan adatok felhasználásával fejlesztik ki, amelyek emberi elfogultságot és előítéleteket mutatnak. Ezért a magyarázatok előállítása és a feketedobozos rendszerek értelmezhetőségének javítása, segít a bizalom növelésében, mert így megérthető lesz a modell döntései mögött meghúzódó indoklás, és megtudhatjuk, hogy a rendszer azt szolgálja-e, amire tervezték, és hogy mire képezték ki. A megmagyarázhatóságtól, az értelmezhetőségig. Az értelmezés esetében, az absztrakt fogalmak a tartományi ismeretek szempontjából hasznos meglátásokká alakulnak, pl. egy neurális hálózat rétegei közötti összefüggések azonosítására, a nyelvelemzésre és nyelvi ismeretekre. A magyarázat olyan információkat nyújt, amelyek betekintést nyújtanak a felhasználók számára (a megcélzott közönség számára, egy szükséglet kielégítéséhez), hogy egy modell hogyan jutott el a döntéshez (a direkt betekintések, milyen mértékben értelmesek, a célközönség tárgyköri ismereteihez). Ezeket a betekintéseket, olyan célközönség számára biztosítjuk, mint a célterület szakértői (orvosok), vagy végfelhasználók (a modelldöntés által érintett felhasználók), és modellező szakértők (adatkutatók). https://www.youtube.com/watch?v=wGWVKkYEHBE https://oxfordsummerschools.com/courses/oxford/artificial-intelligence/ https://www.youtube.com/watch?v=2CXFpWTxS3M https://www.rocketcenter.com/SpaceCamp/Camp https://www.youtube.com/watch?v=T4itpRI2fyg https://www.youtube.com/watch?v=OczrdOqAs-k
- A cselekményszálak fordulatos vibrálása, karnyújtásnyira tart mindenkitől, akit követsz, és soha nem ismerhetsz meg igazán senkit. Elég információt kapsz ahhoz, hogy meg tudd ítélni, melyik szürke árnyalatban tevékenykednek, a megoldásra váró, javíthatatlan kulcsszereplők. Smiley, mindig egy lépéssel a néző előtt jár kutatásai során, és az időzítés része, amikor rácsodálkozik elméje működésére, mialatt a puzzle minden darabja a helyére kerül. Idegtépő, a brit titkosszolgálaton belüli szovjet agyagkocka, megtalálására irányuló nyomozás. https://www.rogerebert.com/reviews/tinker-tailor-soldier-spy-2011 https://www.goodreads.com/book/show/10073506-tinker-tailor-soldier-spy https://www.youtube.com/watch?v=5h5mJ9JKByI
A MI-ába beadott adatok is hazugságok, így az MI is hazudik. Ugyan az az MI működése, mint a emberi elme működése, mert az emberi elmébe is hazug adatokat vittek be különböző módszerekkel. Aki magára figyel, az sok mindenre rá fog jönni, sok hazugságra, és sok igazságra. Az MI nem érti a magyar nyelvet, és nem is fogja megérteni, mivel a magyar nyelvet nem lehet elmével, logikával megérteni. A nők, és férfiak sem értik meg a magyar nyelvet. Aki magára figyel, azt nevezzük szkítának, homónak, és ők kezdik a magyar nyelvet megérteni, de teljesen csak akkor értik meg a magyar nyelvet, ha a páros víz szert is végigviszik a gyökértársukkal, másként így kapják meg az örök élet tudását.
Az első laboratóriumi emberek: Emberi őssejtekből növesztett embriók
Méh nélkül, szülők nélkül csak kémcsőben: a kutatóknak sikerült látszólag ép emberi embriókat növeszteni őssejtekből.
Nagy-Britanniában Magdalena Zernicka-Goetz a Cambridge-i Egyetem kutatólaboratóriumában és Yaqub Hanna az izraeli Weizmann Intézetben -egymástól függetlenül- neveltek olyan emberi embriókat a laboratóriumban amelyek a 14 napos valódi magzatokhoz hasonlíthatók az összes lényeges szövettípussal – méh nélkül, „szülők”, nélkül, csak a „kémcsőben” lévő őssejtekből.
Múlt héten egy bostoni konferencián a Nemzetközi Őssejtkutatási Társaság éves találkozóján Zernicka-Goetz előadásában először mutatta be a módszerét.
Ő genetikailag megváltoztatja az emberi őssejteket azért hogy teljes embriót hozzon létre és ne csak egyes emberi szövettípusokat. Ezek a „transzgének” azok, amelyek más géneket képesek be- vagy kikapcsolni, ezzel elindítva egy konkrét fejlődési programot.
Yaqub Hanna laboratóriumában viszont nem végeznek genetikai módosításokat az emberi őssejteken, de ugyanazt érik el, bizonyos gének aktiválódnak és az őssejt végrehajtja az embrionális fejlődési programot. Az így létrejött szintetikus embriók a körülbelül 13-14 napos emberi embriók tulajdonságaival és szerkezetével rendelkeznek.
Hannát nem csak az embrionális fejlődés tanulmányozása érdekli az „őssejt-eredetű embriómodellek” segítségével. Terápiás szempontból hasznos szöveteket akar termeszteni.
A mesterséges embriók még nem eléggé fejlettek ahhoz, hogy létrejöhessenek olyan szervek, mint a szív vagy az agy. De az egérkísérletekben, amelyekről Hanna és Zernicka-Goetz is beszámolt tavaly, ezt már sikerült elérni.
Hanna csapata az előzetes publikációban azt is jelzi, hogy ez az emberi őssejtekkel is lehetségesnek tűnik.
Nem tudtam hetekig elérni az oldalt/web-helyet. Csak nekem nem ment, vagy ez általános probléma volt? És ha mások sem értéke el, akkor ennek mi volt az oka?
