AI Inteligență artificială regândind managementul riscului - HAAS Avocats

cu contribuția lui Quentin Jacob, inginer cercetător de date:
Inteligență artificială, AI, algoritmi, învățare automată, învățare profundă, rețele neuronale ... atât de mulți termeni care sunt în creștere, dar că uneori avem probleme conceptualizării. În fața acestei observații, este necesară o scurtă trecere în revistă a conceptelor esențiale. În timp ce definițiile viitoare nu se pretind a fi exhaustive, ele vor viza introducerea și informarea dezvoltării viitoare cu privire la inteligența artificială și mecanismele legale de răspundere.

1. INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ: B.A.BA

Algoritm: set de reguli enunțate fără ambiguități pentru a rezolva o problemă sau a obține un rezultat.
(Exemplu: o rețetă de gătit, tehnica de multiplicare cu reținere)

Inteligență artificială (AI): set de tehnici și teorii implementate pentru a crea mașini capabile să simuleze inteligența umană.
Se concretizează prin „construirea de programe de calculator care se dedică sarcinilor care, pentru moment, sunt îndeplinite mai satisfăcător de către ființele umane, deoarece necesită procese mentale de nivel înalt, cum ar fi: învățarea perceptivă, organizarea memoriei și raționamentul critic” 1].

Învățare automată: subset de inteligență artificială. Set de algoritmi capabili a învăța prin exemplu (de aici și interesul de a colecta date masive și creșterea actuală a acestor algoritmi). Oamenii nu mai trebuie să stabilească reguli de decizie precise, sunt învățați de mașină prin încercări și erori.

Avantajele și dezavantajele învățării automate în comparație cu inteligența artificială tradițională:

AVANTAJE

Permite să conducă la algoritmi puternici în domenii în care regulile de decizie sunt greu de exprimat pentru un om.

De exemplu: recunoașterea imaginii. Care sunt regulile folosite de un om pentru a recunoaște o față? Greu de spus, lăsați mașina să învețe.

---