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皮尤全球权威调查研究所发布了一份报告算法,采访了成千上万的专家,点,7大主题讨论生活的所有算法的影响。人报告旨在客观地反映当前视图未来时代的算法,结果只有38%的受访者具体预测算法的积极影响将超过它的负面影响,而37%的人认为负面的比正面的;。25%的人表示算法的总体影响仍将在50%到50%之间?
算法无处不在,对于未来,你的希望。算法是解决一个问题或指令来完成这个任务。公式算法,数学公式和算法。计算机代码或算法。互联网上运行算法来完成所有的在线搜索算法。与算法、电子邮件只知道发去。智能手机应用程序只不过是算法。计算机和视频游戏的故事写算法。如果没有算法,在线约会,推荐本书系统和旅游网站将无法运行。GP年代地图系统通过算法让人从A到B。人工智能(AI)算法。人们看到社会媒体的算法是在他们的眼睛。事实上,人们在互联网上可以看到一切都是该算法的结果。表格每做一个排序,需要使用算法,现在大部分的金融交易完成后通过算法。算法是帮助各种各样的设备响应语音命令识别面部、排序、照片、创建和开车。算法以满足黑客攻击、网络攻击和破坏加密代码。
自学习算法和编程算法一直在上升,许多算法在未来将由算法。算法通常使用当你完成这个任务是优雅而非常有价值的工具。算法主要是无形的,难以置信的提高人类生活方式。然而,有时算法的良好的发展应用程序,但可能会导致意想不到的后果
最近的一些例子包括:。公司和各国政府正在创建、掌握和分析大量数据,算法使用越来越流行。
有些人称之为算法年龄(岁的算法,并预测未来相关机器学习和深度学习算法,来实现社会的进步以前所未有的速度。在最后的2016 U。S。总统选举中,针对网络工具在这次选举中扮演重要的角色,有很多的分析指出,这些工具将会是一个对未来革命的影响。但XPrize基金会的首席执行官彼得·迪亚曼蒂斯帝预测技术的发展将使选举在树荫下技术内容。
迪曼蒂斯说,计算和嵌入在快速发展的物联网系统和设备代理,人工智能和人工智能将影响选民的超级跟踪和形状,和超级个性化广告,并将创建一种全新的方式来扭曲现实,解决永恒的虚假信息
主题1:算法将无处不在
主题2:该算法时代的好处
主题3:当数据和预测建模的重要性,成为第一个人的本性和人类的判断将会消失
主题4:偏差算法组织体系
主题5:分类算法将深化不同群体之间的差异
主题六:失业率将会上升
问题7:需要推广的算法知识,加强算法和监管透明度。斯坦福大学Aneesh Aneesh这样的分析师预测,在未来,现在“官僚等级制度”将成为一个新的水平的“治理”(algocratic治理),算法将负责公共和私人活动。
哈佛大学杀伤力企业等描述未来的“信息文明”,在信息文明将会出现一种“资本主义”(监测资本主义),组织人类的经济行为。说明算法在未来十年的潜在影响是什么态度,皮尤研究中心和伦科技大学的专家、学者、从业人员和政府领导人大规模调查
有1302人回答这个问题:?
在接下来的十年中,个人和社会网络的算法整体影响是积极的还是消极的。
从特定的发现,38%的受访者预测算法的积极影响将超过它的负面影响,而37%的人认为负面的比正面的;。25%的人表示算法的总体影响仍将在50%到50%之间。我们的参与者被要求解释他们的答案,其中大部分是写一个详细的阐述,并对这一趋势提供了见解。
我们允许受访者使用匿名回复;。在匿名的多数回复。
这些发现并不代表所有可能的问题的观点,但他们都是基于当前趋势揭示了宝贵的手表下面,我们将简要摘要,答案出现在七个关键主题。
介绍后,我们将引用受访者的观点的一部分,并深入讨论他们对每个话题的看法。主题1:算法无处不在
受访者之间的一个统一的视图,它是算法的影响,公众通常是不可见的,而且效果会在下一个十年的增长。这一观点的代表人物是Sertain StreamFuzion总统和巴里Chudakov创始人。他说:。
“如果每个算法突然停止工作,我们知道现在世界各地。“事实是,我们有世界和机器学习算法。现在的问题是,如何更好地理解和管理这些算法。”算法是一种新的人类决策的决定,几乎在任何领域,我们可以想象从看电影(Affectiva情感识别)买房子(值
Com)无人驾驶汽车(谷歌)?德勤的预测,全球100家最大的企业软件公司,80年将在2016年底前将该算法将认知技术整合到他们的产品?
”。算法提供了“一个更好的标准与人类认知本身”,他们也提升到另一个相同的认知思考:我们如何思考。
该算法认为,改变世界,这是什么意思。“主要的积极结果是一个更好的理解如何做出理性决策,从而更好地了解自己。毕竟,该算法是通过反复试验,通过试验和观察,根据数学公式,可用于很难判断的选择和问题,尤其是在直觉很难得出结论。“第二,算法可以带来积极的结果是连通性。一切都是或可与所有他人。有人类操作通过使用连接的算法,和思维的基本过程,现在管理、监视和测量。
我们的车可以告诉我们慢下来?我们的电视电影可以推荐给我们。杂货店可以推荐给我们健康的肉类和蔬菜吃晚饭
“主要的负面影响可以归结为一个简单的,但是没有很好的解决方案的问题:我们如何看待和理解彻底的编程算法的含义在日常行为和决策。我们不仅需要创建技术解决方案,在构建商业模式,之前公司和市场,更希望看到这些解决方案的后果,特别是它们的局限性。”
Chudakov补充说,在未来十年及以后,”通过扩展数据收集和分析,以及由此产生的信息的应用程序,一个聪明的或思考操作层(智力或思维操纵的一层)将被创建并添加到前面的操作过程或对象产生的结果,随着信息工具和预测动态更广泛采用,我们的生活将越来越受其自然的结论的过程。”。主题2:一个光明的未来
许多受访者指出,该算法可以帮助理解大量的数据,并指出这将激发科学突破在日常生活中,一个新的方便的方式和人类在日常生活能力,更好的将患者所需的信息的能力
他们执行的任务在人类看起来很棒,并将继续大大提高人类智能,帮助伟大的事情。持这一观点的代表是加拿大国家研究委员会的研究员斯蒂芬?唐斯他列出了以下更改:。一些例子:。银行。今天,银行基于非常不完整的数据提供贷款。
事实上,许多的人有资格获得贷款今天不能得到未来。然而,许多人——可以说是很多人——在未来能够获得贷款,因为银行拒绝使用诸如种族、社会经济背景、等因素评估拟合优度的邮政编码。此外,随着越来越多的数据(和更多的银行和客户之间互动关系),银行可以降低风险,以提供更多的贷款,同时提供一系列服务,个人指导,帮助个人的财务状况 。医疗保健机构。
卫生保健是一个重要的和不断增长的消费,不是因为人们的健康越来越差(事实上,社会作为一个整体,相反),但由于需要支持越来越多的复杂系统,包括处方、保险、医疗设施等。,需要大量的开销。新技术将使医疗机构大多数负载转移到个人(个人支持系统)的帮助下更好地管理人类的健康,协调和管理自己的个人健康,减少系统负载。随着整体医疗成本的下降,并提供一个单一付款人医疗保险为整个人口变得越来越可行,我们已经知道这有益和有效的影响人们的健康。政府。相当大的一部分,政府职能是基于监督监测、自动化生产和运输系统和传感器网络部署,它将不再需要。
这包括我们今天与政府的许多日常(通常是不愉快的)交互,从交通法律、民事纠纷的不公平待遇等商业和法律的过程
一个简单的例子:美国是最持久的政治问题之一,为了对持有人,遏制不公平造成的。算法创建分类的选举在很大程度上可以消除不公平(和公众把分裂并存有争议的选举,可以修改完美的结果)
另从其他匿名受访者回答:。”算法自动地发现知识,比传统的方法
”。“算法可以足够快来压缩数据库,缓解当前减缓进步的繁文缛节和官僚主义
”。“我们将会看到更少的污染,改善人类健康,减少经济浪费
”。
“算法具有平等获取信息的可能性。”
“算法的效率将导致更多的创造力和自我表达。”算法可以减少交通问题;他们可以识别交通堵塞,替代路径规划
”。“无人驾驶汽车每年可以大大减少交通事故的数量,并提高多数人的生活质量
” 。“更有针对性的提供新闻、服务和广告
”。“使用该算法从社交媒体收集数据并单击跟踪,更多的基于证据的社会科学
”。”位置,以防止犯罪,提高警务工作更加积极主动
”。“欠发达地区减少,国际商务沟通
”。”算法来减少决策、采购、运输、和其他的消费行为。”
“机器人将会根据你的指令来购买股票。数字代理会找到你所需要的材料。”
“任何错误可以纠正。这意味着该算法只能随着时间的流逝变得更能满足人类的需要。”。
研究参与者被严重同意:加速代码取决于很多的积极影响将继续推广的传播算法,然而,与所有伟大的技术革命,这一趋势也有黑暗的一面大多数的参与者指出他们的担忧。
主要问题体现在报告以下这五个主题,每个主题都包含一个主题。主题3:当数据和预测模型是主导,人类和人类的判断将丢失。
算法的进步能够使技术企业和政府收集、存储、分类和分析大量的数据集。
专家指出,在调查中,该算法主要是为了优化效率和提高盈利能力和写作,为数据建模和分析潜在的社会影响,没有太多的考虑
这些受访者认为,在这个过程中,人类被视为一个“输入”,而不是真正的思考,感觉,生活变化。他们说,这是创建一个有缺陷的,只有一个逻辑驱动器的社会,随着进化过程,也就是说,在开始编码算法,人类可能会放弃社会的循环,从而决定了机器。代表观点:。克莱姆森大学人文计算(人类-集中计算)专业,助理教授巴特Knijnenburg答道:“算法将带来便利和利润首先,导致对某些人的歧视,并摧毁别人积累的经验。
算法的目标是为了满足一些人的偏好,但不一定每个人的偏好。
提出的算法在本质上,是我们的口味和偏好。我最大的担忧是,除非我们使算法能够“自我实现”(自我实现),否则,人们遵循的建议的算法变得太简单,太简单了(也就是说,人类将很难超越这些算法提供建议),与此同时,人们会逐渐将这些算法转化为明确哲学家,用户将成为一个特殊的消费容易项目“僵尸” 。这将是非常方便人们遵循一个算法的建议(或难以超越这样的建议),该算法成为一个自我实现的预言,用户输入一个僵尸特别容易消费项目。一个匿名的未来学家说,“自从工业革命开始以来,发生这样的事。
当你设计一个人力资源系统的效率或盈利能力进行了优化,你比人类的劳动力。现在客观蔓延到我们的健康和社会服务?当你移除包含人类系统的人性,人类已经成为一个受害者?另一个匿名受访者写道:“我们不能捕捉用来代表一个人,他的需要,欲望,每个数据元素的希望和愿望?
那些数据收集?收集什么?数据点代表了男人,如果他知道,或者同意服务条款,因为他们没有一个选择?谁从数据赚钱。普通人如何知道他/她的数据如何被使用。为了什么目的。在这个过程中,没有透明度,监督已成为一场闹剧。
所有这些都是隐藏的
? 我总是相信数据应该用来丰富和/或保护人民,而不是个人。
? 这是我们的经济系统的基本性质。其他受访者反馈这一主题:。潜力是巨大的,但误用和滥用的可能性,有意或无意地可能性更大。
? 企业追求利润最大化,而不是社会效益最大化。
? 更糟的是,追求利润,他们将重新包装为社会利益的努力。
? 我们正在接近的波峰和波谷的边是一种新的控制,市场营销,几乎完全缺乏道德的隐私。
事实上,我们今天所看到的是像“差别定价”并不帮助消费者,只有帮助销售公司法治、社会正义和可预见的损害经济,个体人类将栅栏围起来像一头公牛。算法放大数据代沟和隔离带来的负面影响。主题4:算法系统组织的偏见。两种观点在一起在这里。创造者是算法(作者),即使他们试图宽容、客观和中立,但他们仍然在创建成立了自己的观点和价值观。另一个是,算法采用的数据集都有自己的局限性和缺陷
甚至包含数十亿消息数据集,也可以是难以完全捕获的多样性丰富的人们的生活和经验。此外,数据集本身并不完美,因为它们不包含每个人的输入或每个人的代表性样本。这两个主题反映在这些问题的答案:。
麻省理工学院的教学系统实验室,贾斯汀帝国的执行主任说:“算法主要由白人和亚洲设计,数据也被选择的特权,他们的起点将和消费者的利益。大多数人都在一个特权地位会发现这些新工具更方便,安全的和有用的。新技术的危险将会一直是社会最弱势的人的经验,例如,广告,广告算法提供保释债券获得的广告就假定读者是犯罪;。
贷款申请广告会给那些正在寻找代理,这些都与人类有关
? 软件工程师达德利爱尔兰说:“让我重复,是所有训练数据包含偏见。它们中的大多数都是种族或阶级。
? 套用,康德从数据集中是弯曲的木头,没有一条直线。
? 其他受访者反馈这一主题:。
? 算法,根据定义,是人性,基于数据总量和一般的假设。
? 人写算法,即使是那些基于数据的算法,是一种代表的不是一个子集的人口。如果你从一个不平等的地方,使用该算法来寻找一个人/系统可能结果,你肯定会把不平等。我们会被视为一个同质的物种,这显然是一个错误。结果可能是有害的偏见和制度化的决定,他们会说:电脑做出决定,所以我们不得不接受。
算法将反映人们偏见的想法垃圾,垃圾中的垃圾(垃圾)。生活的许多方面会受到影响,但是很少有人会帮助。监督将是非常困难的或不可能的。主题5:将深化部门分类算法
许多受访者的答案提出两个相关社会分歧意见。首先,他们预测,辅助未来将扩大数字精英的算法(主要是最丰富的,新信息生态系统想要得到)和那些几乎没有连接或参与之间的差距。
其次,他们说,由于社会和政治分裂算法分类算法驱动会导致人们重复和加强媒体和政治内容。
两个说明性的回答:。适合的主人推瑞恩?海斯评论道:“二十年前,我们谈到了“数字鸿沟”,也就是说,人们在家里有一台电脑。家里没有电脑,或者你可以上网和不能访问互联网。
但是,从现在起未来十年,一个强大的人工智能传感器和处理能力,和大量的数据网络增强的人类,他的能力和认知世界,那些没有这些工具或不同的人们不知道如何使用这些工具。
人们将永恒的自我之间的差距,这种能力会弱在许多方面会更容易受到更大的伤害
? 波士顿学院访问学者亚当Gismondi写道:“我担心用户隔离到一个不同的意识形态,人类的同情心可能受损。
? 面对反对的观点,如果我们能(主动或被动)避免冲突与他人不同的观点,这将对我们的社会有负面影响。
? 主要专注于社交媒体公司在未来几年内增加什么功能是更有说服力,因为在信息流动的结构,他们有很大的权力。
? 其他受访者反馈这个问题,请参阅完整的报告在一个更全面的版本):。如果当前经济秩序继续下去,所以我不能看到的增长数据驱动算法除了在社会上最富有的人,对别人没有任何好处。社会不平等可能会变得更丰富。
? 主要风险在于,不太普通用户,尤其是那些专注于一个或两个网站或平台的用户,不会发展的导航和选择设备,他们将处于劣势。使选择更有效的算法。
积极影响将增加利润,组织可以避免风险和降低成本
负面影响将算法被认为是低风险或利润。
效率和效益的命令被高估了。在我们的生活中是很重要的保留一些混乱。主题六:失业率将会上升?人工智能的普及会引起广泛的失业和由此产生的各种不良后果
一个匿名的CEO说,“如果工作可以有效地表达的算法,所以很容易由机器所做的工作
? 我见过的负面趋势——算法的兴起,人类将在许多位置和被机器取代/电脑在工作。那么,人类的命运。
? ”。
? 其他受访者反馈这一主题:。人工智能和机器人可能会打破劳动力市场导致人类几百的失业。
? 他们更聪明、更有效、更有效率,成本更低,所以企业和企业应当向这个方向发展。自动化能力爆发,这不是正确的从业者和资本将会增加,等等?
? 现代西方社会是基于一种社会模式,提供的资金换取劳动对经济增长。
? 如果劳动不再是一个交换的一部分的影响是巨大的。
? 没有工作,人口的增长,减少对普通民众自主运作的需求。它是温暖的。
我预测算法几乎完全取代员工,取代人类的选择长远来看,这对人类可能是一件好事,不再需要做低价值的工作,可重复性,可以激励他们创造更多的价值。我希望各国实施最低生活保障工资和K - 12更多的免费教育,来应对这种情况。
否则最聪明的人会利用网络资源快速超过平均个人层面,最富有的人之一将使用自己的经济实力来获得更多的政治优势
主题7:算法知识的普及,加强算法和监管透明度。调查对象对个人和社会应该如何应对生活的算法(算法化)提出了很多不同的想法?他们认为公共教育中加入知识算法在公共生活中的作用,同时,他们还指出,创建和发展的算法,没有解释的社会,认为他们应该以某种方式负责?代表的意见如下:?行业分析师苏珊Etlinger Altimeter group,她说:“我们想知道一个产品,如食物或衣服,他们在哪里,以及如何产生,我们也应该质疑我们的数据和决策是如何画?供应链的信息是什么?有一个明确的管理和审计跟踪。的假设是基于部分信息的来源有缺陷或基准。数据是否得到了充分的训练。是否有适当的利益相关者的参与,是否从错误中学习的经验。所有这一切的目的是,在未来十年,我们的管理组织的管理方式需要改变
创建和能力去改变现实只存在于少数人了解这项技术。因此,为了确保我们能够正确使用算法,为了钱或为人类的福利,或者两者都是,我们都需要有组织的管理和问责制。说起来容易做起来难,但是如果说最好的大脑在工业和学术界需要一起解决这个问题,现在是时候应该做的。”。克里斯Kutarna发现时代(发现)的时代,也是一个成员的作者马丁在牛津大学,他写道:“算法是一种启发式的形成,是一个规则的选择和决定,所以我们不需要经常处理感官输入。这种策略与人类以及我们的整个社会制度和数据环境演化的复杂性。清楚地意识到我们的假设和简化启发式是我们的情报和影响变得成熟的重要站点。区别现在显然是启发式方法,编程能力增加,人类思维之外,机器上执行这个简化平台的能力也与日俱增
我们需要一些时间来培养智慧和道德为了理解和指导的能力
? 在此期间,我们真的不知道如何使用安全程度的能力。最重要的是提高社会意识,即谁、什么、在哪里应用这些技能。”
? 其他受访者反馈这一主题:。“没有资本早,不想吹过滤泡沫,剖析和相关的负面影响
? 政府/国际组织几乎是无能为力。”
? “监督机制可能包括更严格的访问协议,签署数字管理伦理被任命为信息管理员;个人信息电话在线跟踪;选择退出功能;设置访问时间,禁止未经许可卖给第三方。”
? “除非更多的努力使真正的读和写信息的能力成为基础教育的一部分,否则将会有两个类,可以使用该算法,算法使用。”。“电脑用户需要更多理解和掌握电脑的使用,他们使用习惯也需要而言,这应该是一个电脑在21世纪素质教育的核心
? ”。“找到一个框架,允许透明度和评估结果将是至关重要的。还需要有一个广泛的理解“价值链”,和理解数据是关键驱动因素,及其训练算法是有价值的
? ”。
? ”算法问责制是一个大项目,需要理论家和实践者,律师、社会科学家、记者、和他人的智慧。
? 这是紧急情况下,一个全球业务,相关专家也需要支持。”
? “最后,软件将面临改革的法律责任,因为从现在起,程序员可以从谋杀。“意外后果定律表明,算法越来越多的社会层面和技术层面的复杂性会导致不可预见的灾难性事件发生——可能完全从我们的期望
? “最后,我们将开发现有的机制,给消费者更多的控制,它应该导致更多的理解和信任。。。这个驱动是不可避免的,也是必要的,从长远来看,将我们所有人受益。”。“我们需要某种形式的彩虹联盟设置规则,以避免和组认为第一印象的偏见影响结果
? ”。“算法太复杂,完全透明或完全安全
这些因素将继续影响我们的文化的方向
? ”。“我预计元算法的研究和开发,以抵消算法的负面影响
? ”。关于这个主题的一些匿名受访者表示:
? “黄金法则:有黄金的人会制定规则。”
? “坏人似乎远比好。”
? “抵抗是徒劳的。”
“算法是想卖给你的东西(商品、服务、意识形态)的定义,并促进这种扭曲了结果。”。”算法当然是有用的,但除非人类知识和政治意愿的结合,也可能不是足够好
”