Introducere
Învățarea automată sau Machine Learning (ML), termenul original din limba engleză utilizat mult mai des, este un subset al inteligenței artificiale (Artificial Intelligence – AI), axat pe construirea de sisteme care pot învăța – sau își pot îmbunătăți performanțele – în funcție de datele pe care le procesează. Inteligența artificială este un termen vast care se referă la sisteme sau mașini care imită inteligența umană.
Termenii învățare automată și inteligență artificială sunt adesea puși în discuție împreună și utilizați uneori în mod interschimbabil, dar nu înseamnă același lucru. O diferență importantă este aceea că, deși toate sistemele ML sunt AI, nu toate sistemele AI sunt ML.
Astăzi, sistemele de învățare automată lucrează peste tot în jurul nostru. Atunci când interacționăm cu băncile, cumpărăm online sau utilizăm mediile de socializare, algoritmii ML intră în joc pentru a ne crea o experiență eficientă, lină și sigură.
Sistemele ML și tehnologia aferentă se dezvoltă rapid, deși suntem abia la începutul utilizării capacităților sale. Sunt deja folosite pentru a lua decizii care pot schimba viața celor implicați:
- care solicitanți de locuri de muncă sunt angajați,
- care solicitanți de ipoteci primesc un împrumut bancar,
- care deținuți sunt eliberați condiționat etc.
Astfel de decizii afectează drepturile omului, adesea ale celor mai vulnerabili oameni din societate.
Glosar de termeni
- Algoritm
Un algoritm este o secvență de operații logice specificată formal care oferă instrucțiuni pas cu pas pentru calculatoare să acționeze asupra datelor și astfel să automatizeze deciziile. În termeni mai simpli, este „un set de reguli pe care le urmează un computer pentru a rezolva o problemă”. - Big Data
Cantități mari și eterogene de date care au fost colectate fără un proiect experimental strict. Big Data devine din ce în ce mai frecventă datorită proliferării stocării digitale, ușurinței mai mari de colecționare a datelor (de exemplu, prin intermediul telefoanelor mobile) și gradului mai mare de interconectare între dispozitivele noastre (adică internetul). - Date de instruire
Datele de intrare într-un algoritm de învățare automată în procesul de populare (de exemplu, antrenament) a modelului de învățare automată astfel încât modelul instruit să reprezinte modelele conținute în datele de instruire. - Discriminare
Orice distincție, excludere sau preferință făcută pe bază de rasă, culoare, sex, religie, opinie politică, origine națională sau socială, care are ca efect anularea sau afectarea egalității de șanse sau de tratament. - Transparență
Capacitatea de a „ști când și cum un sistem de învățare automată funcționează bine sau rău”.
- Drepturile omului
Drepturile omului sunt drepturi inerente tuturor ființelor umane, indiferent de naționalitatea, locul de reședință, sexul, originea națională sau etnică, culoarea, religia, limba sau orice alt statut. Cu toții avem dreptul în mod egal la drepturile noastre umane fără discriminare. Aceste drepturi sunt toate interdependente, interdependente și indivizibile. Drepturile universale ale omului sunt adesea exprimate și garantate prin lege, sub formă de tratate, drept internațional, principii generale și alte surse de drept internațional. Legea internațională privind drepturile omului stabilește obligațiile guvernelor de a acționa în anumite moduri sau de a se abține de la anumite acte pentru a promova și proteja drepturile omului și libertățile fundamentale ale indivizilor sau grupurilor. - Inteligență artificială
Știința de a face mașinile inteligente. - Învățare automată
Învățarea automată este o formă de inteligență artificială care permite unui sistem să învețe din datele prelucrate nu numai din programarea explicită. Cu toate acestea, învățarea automată nu este un proces simplu. Învățarea automată utilizează o varietate de algoritmi care învață în mod iterativ din date pentru a îmbunătăți, pentru a descrie date și pentru a prezice rezultate.
