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歐沁品牌精選德國schunk雄克機械手技術資料
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目前HyQReal基本上還只是一個試驗臺，它需要做各種各樣的工作，以確保它能在像波士頓動力的Spot Mini等機器人已經取得優(yōu)異成績的條件下不斷發(fā)展。而且像機械臂或貨物附件這樣的工程設計并沒有那么令人耳目一新。
盡管如此，在一個幾年前似乎還*未開拓的領域里看到競爭還是很令人興奮的。
人工智能（AI）可能是數字時代顛覆性的技術，因為企業(yè)正在研究如何利用機器學習（ML）和其它人工智能工具來挖掘客戶洞察，發(fā)現人才和保護企業(yè)網絡。雖然IT部門可以快速推出大量技術并從中受益，但有證據表明，*信息官在實施人工智能時應該格外小心，包括采用涉及到濃厚道德因素的技術。
為什么呢？因為人工智能頗受偏見問題的困擾。有這樣一個例子，亞馬遜廢棄了一個招聘工具，因為它未能對從事軟件開發(fā)工作和其它崗位的女性做出公正的評價。還有一個例子，麻省理工學院和多倫多大學的研究人員發(fā)現，亞馬遜的面部識別軟件將女性（尤其是皮膚黝黑的女性）誤認為男性。
人工智能中存在很多偏見
亞馬遜并不是的例子，因為人工智能問題已經出現在其它公司和其它高風險領域。臉書的程序經理在測試公司的Portal視頻聊天設備時遇到了算法歧視。ProPublica表明，美國各地用來預測未來罪犯的軟件對非洲裔美國人存在偏見。加州大學伯克利分校對金融科技所做的研究發(fā)現，拉丁美洲和/或非洲裔美國人在使用了面對面決策和算法的抵押中要支付更高的利息。
同樣值得關注的是與邊緣情況有關的歧視，這種偏見十分隱秘。在“替代性歧視”中，郵政編碼可能會成為種族的替代品；詞語的選擇則可能成為性別的替代品；如果你加入一個討論基因突變的臉書小組，那么你的健康保險成本很可能會增加，即便這樣的信號尚未明確編入算法中。
很明顯，人工智能受到能對物理世界產生影響的數字化偏見的困擾。畢竟，算法是“人類設計的產物”，它繼承了人類的偏見，紐約大學AI Now研究所的聯合創(chuàng)始人Kate Crawford這樣說道。IEEE Spectrum稱，這種偏見可以持續(xù)數十年。
因此，IT越來越關注“可解釋的”人工智能。他們渴望得到能明確表達結果的算法，這些算法在理想情況下能滿足監(jiān)管機構和企業(yè)高管的需求。但由于存在固有的偏見，也許他們真正需要的是“文明人工智能”，或者*不偏不倚地運作的算法。
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