Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 3, Septembrie 2023
21 mai 2023

Etica în inteligența artificială: provocări și perspective

de | postat în: Arhiva, Numărul 3, Științe formale, Volumul 2 | 1

Lucrarea subliniază importanța dezbaterilor etice în domeniul Inteligenței Artificiale (IA) și explorează provocările și dilemele legate de capacitățile avansate ale sistemelor de IA, normele etice necesare pentru ghidarea dezvoltării și utilizării IA, și perspectivele viitoare în domeniul eticii în IA, inclusiv interacțiunea între oameni și mașini inteligente în viitor. Aceast aspect este esențial în a atrage atenția impactului pe care IA o are asupra societății și a provocărilor etice pe care le ridică, oferind o analiză riguroasă și echilibrată care încurajează reflectarea și dezbaterea continuă în acest domeniu în continuă expansiune.

Revista Cunoașterea Științifică, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023
6 dec. 2022

Aplicații ale AI, machine learning, deep learning și big data în domeniul militar

de | postat în: Arhiva, Numărul 1, Științe formale, Volumul 2 | 0

AI ar putea influența în mod decisiv securitatea și pacea internațională nu neapărat prin superinteligență sau „roboți ucigași”, ci prin riscurile inerente încrederii în algoritmi generați de computer pentru a face alegeri pe care mai demult obișnuiau oamenii să le facă. Cercetările viitoare ar trebui să se concentreze pe aplicații specifice ale AI, deoarece AI nu este o armă sau un sistem de arme, ci o tehnologie care poate îmbunătăți alte tehnologii.  Nu sunt de neglijat însă multiplele provocări și riscuri comune ale unei game de aplicații AI, relevante pentru securitatea internațională, precum biases (cognitive biases – părtinire cognitivă și lack of complete data – lipsa datelor complete), data sharing (partajarea datelor) și poisoning (otrăvire), responsabile pentru uriașul potențial de percepții greșite ce pot duce la neînțelegeri greu de cuantificat.

Revista Cunoașterea Științifică, Volumul 1, Numărul 2, Decembrie 2022
8 sept. 2022

Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)

de | postat în: Numărul 2, Științe formale | 0

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. Din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domenii de aplicații, inclusiv mineritul utilizării web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica. Spre deosebire de mineritul secvenței, învățarea regulilor de asociere nu ia în considerare, de obicei, ordinea elementelor fie într-o tranzacție, fie între tranzacții.

Revista Cunoașterea Științifică, Volumul 1, Numărul 1, Septembrie 2022
21 iul. 2022

Ontologii de intreprindere în tehnologia blockchain

de | postat în: Arhiva, Numărul 1, Științe formale, Volumul 1 | 0

Ontologia de intreprindere face o distincție clară între nivelul datalogic, infolog și esențial al tranzacțiilor cu blockchain și contractele inteligente. Metodologia OntoClean analizează ontologiile bazate pe proprietăți formale, independente de domenii ale claselor (metaproprietăți), fiind prima încercare de a formaliza noțiunile de analiză ontologică pentru sistemele informatice. Noțiunile sunt extrase din ontologia filosofică. În webul semantic, o proprietate este o relație binară. Distincția dintre proprietate și clasă este subtilă. Astfel, o metaproprietate este o proprietate a unei proprietăți sau a unei clase.

1 2 3

Articles published according to the current editorial policy

CC BY 4.0