К итогам минувшего Международного авиасалона в Бахрейне (BIAS) в 2018 можно отнести: Более 5 млрд. долл. BIAS 2022 – 6-й Международный авиасалон в Бахрейне состоится 09-11 ноября 2022 г., Бахрейн, Манама.
Selcaday, лайтстики, биасы. Что это такое? Рассказываем в материале RTVI
usable — Bias is designed to be as comfortable to work with as possible: when application is started, its state (saved upon previous session shutdown) is restored: size and position of the window on the screen, last active data entry, etc. Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Addressing bias in AI is crucial to ensuring fairness, transparency, and accountability in automated decision-making systems.
Evaluating News: Biased News
In response, the Milli Majlis of Azerbaijan issued a statement denouncing the European Parliament resolution as biased and lacking objectivity. Bias) (Я слышал, что Биас есть и в Франции). “If a news consumer doesn’t see their particular bias in a story accounted for — not necessarily validated, but at least accounted for in a story — they are going to assume that the reporter or the publication is biased,” McBride said. How do you tell when news is biased.
What Is News Bias?
Stories on the front page of the newspaper are thought to be more important than stories buried in the back. Many television and radio newscasts run stories that draw ratings first and leave the less appealing for later. Coverage of the Republican National Convention begins on page 26. Bias by photos, captions, and camera angles Pictures can make a person look good, bad, silly, etc. On TV, images, captions, and narration of a TV anchor or reporter can be sources of bias.
Is this a good photo of First Lady Melania Trump? While the photo may support the headline, Melania Trump has not said whether or not she is happy in her role.
The rise of social media has undermined the economic model of traditional media. The number of people who rely upon social media has increased and the number who rely on print news has decreased.
Messages are prioritized and rewarded based on their virality and shareability rather than their truth, [47] promoting radical, shocking click-bait content. Some of the main concerns with social media lie with the spread of deliberately false information and the spread of hate and extremism. Social scientist experts explain the growth of misinformation and hate as a result of the increase in echo chambers. Because social media is tailored to your interests and your selected friends, it is an easy outlet for political echo chambers.
GCF Global encourages online users to avoid echo chambers by interacting with different people and perspectives along with avoiding the temptation of confirmation bias. Although they would both show negative emotions towards the incidents they differed in the narratives they were pushing. There was also a decrease in any conversation that was considered proactive. Those initialized with Left-leaning sources, on the other hand, tend to drift toward the political center: they are exposed to more conservative content and even start spreading it.
In the US, algorithmic amplification favored right-leaning news sources. The selection of metaphors and analogies, or the inclusion of personal information in one situation but not another can introduce bias, such as a gender bias. Commentators on the right and the left routinely equate it with Stalinism, Nazism and Socialism, among other dreaded isms. In the United States, of late, another false equation has emerged.
That would be the groundless association of secularism with atheism.
Тем, кто верит в их интеллектуальность, стоит напомнить, что эти программы не умнее Элизы. Вейценбаум наряду с Хьюбертом Дрейфусом и Джоном Серлем вошел в историю ИИ как один из основных критиков утверждений о возможности создания искусственного мозга и тем более искусственного сознания, сравнимого с человеческим по своим возможностям. В переведенной на русский язык в 1982 году книге «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» Вейценбаум предупреждал об ошибочности отождествления естественного и искусственного разума, основываясь на сравнительном анализе фундаментальных представлений психологии и на наличии принципиальных различий между человеческим мышлением и информационными процессами в компьютере.
А возвращаясь к AI bias заметим, что более тридцати лет назад Вейценбаум писал о том, что предвзятость программы может быть следствием ошибочно использованных данных и особенностей кода этой самой программы. Если код не тривиален, скажем, не формула записанная на Fortran, то такой код так или иначе отражает представления программиста о внешнем мире, поэтому не следует слепо доверять машинным результатам. А в далеко не тривиальных по своей сложности приложениях глубинного обучения алгоритмическая пристрастность тем более возможна. Она возникает в тех случаях, когда система отражает внутренние ценности ее авторов, на этапах кодирования, сбора и селекции данных, используемых для тренировки алгоритмов.
Алгоритмическая пристрастность возникает не только вследствие имеющихся культурных, социальных и институциональных представлений, но и из-за возможных технических ограничений. Существование алгоритмической предвзятости находится в противоречии с интуитивным представлением, а в некоторых случаях с мистической убежденностью в объективности результатов, полученных в результате обработки данных на компьютере. Хорошее введение в тематику, связанную с алгоритмическими пристрастностями, можно найти в статье The Foundations of Algorithmic Bias [9]. В статье «Вот почему возникают ИИ-привязанности и почему с ними сложно бороться» [10] , опубликованной в феврале 2019 года в MIT Review, выделяются три момента, способствующие возникновению AI bias.
Однако, как не странно, их не связывают когнитивными предвзятостями, хотя нетрудно заметить, что в корне всех трех лежат именно они. Постановка задачи Framing the problem. Проблема состоит в том, что методами машинного обучения обычно хочется опередить нечто, не имеющее строгого определения. Скажем банк хочет определить кредитные качества заемщика, но это весьма размытое понятие и результат работы модели будет зависеть от того, как разработчики, в силу своих личных представлений, смогут это качество формализовать.
Сбор данных для обучения Collecting the data. На данном этапе может быть два источника предвзятости: данные могут быть не репрезентативны или же могут содержать предрассудки. Известный прецедент, когда система лучше различала светлокожих по сравнению с темнокожими, был связан с тем, что в исходных данных светлокожих было больше. А не менее известная ошибка в автоматизированных рекрутинговых службах, которые отдавали предпочтения мужской половине, была связаны с тем, что они были обучены на данных, страдающих мужским шовинизмом.
Подготовка данных Preparing the data. Когнитивная предвзятость может просочиться при выборе тех атрибутов, которые алгоритм будет использовать при оценке заемщика или кандидата на работу. Никто не может дать гарантии объективности избранного набора атрибутов. Бороться с AI bias «в лоб» практически невозможно, в той же статье в MIT Review называются основные причины этого: Нет понятных методов для исправления модели.
Если, например, модель страдает гендерной предвзятостью, то недостаточно просто удалить слово «женщина», поскольку есть еще огромное количество гендерноориентированных слов.
Осталось еще несколько спорных моментов, которые стоит прояснить. Есть 2 режима неправильной работы ламп - горячий недостаточное напряжение смещения, лампа пропускает больше электронов, чем нужно и быстро перегревается и холодный слишком сильное напряжение смещения, всё наоборот. Здесь довольно легко запутаться, поэтому внесем ясность. В горячем режиме сигнал начинает перегружаться раньше, чем обычно, мощность усилителя падает, звук менее объёмный, лампа быстро перегревается и изнашивается. Побочный эффект горячего режима - усилитель звучит громче, кажется что он лучше пробивает, но при этом теряет в объёме. Надо понимать, что это может быть едва заметно. В холодном режиме усилитель звучит стерильно, звук быстро затихает. Этот режим также снижает срок службы ламп, но не так радикально как горячий.
При правильно настроенном напряжении ваш усилитель должен работать именно так, как это планировал его производитель - с идеальным сочетанием объёма и обертонов. Есть ребята, которые специально разгоняют свои усилители, заставляя их работать в экстремальных режимах. Примерно тем же занимаются компьютерные оверклокеры. Если им нравится такой звук и устраивает, что лампы нужно менять чаще - что же, их право. Главное если вы не крутой электронщик - не пытайтесь это повторить. Один важный момент - если ваш усилитель звучит недостаточно объёмно или слишком трудно перегружается, смена ламп и настройка биаса могут помочь. Однако, если этого не произошло, вместо того, чтобы разгонять усилитель при помощи экстремальных режимов стоит подумать о том, чтобы купить другой усилитель, который изначально вам будет нравиться без всяких настроек. Если же вы техник-маньяк, помните. Есть причины почему они должны работать с определенными параметрами.
Работа вне этих параметров может испортить и сам усилитель и лично ваше здоровье, ну а гарантия, как вы догадались, действовать перестаёт. Я надеюсь, что эта статься пролила свет на недопонимание и некоторые заблуждения относительно ламп и биаса. Этот предмет до сих пор остается поводом для горячих споров. Для одних решают цифры. Главное, что если вам что-то не нравится - меняйте это. Если это звучит хорошо - играйте на нём, ппока оно звучит хорошо. Ваш звук в ваших руках и сердцах. Важно: эта статья ни в коем случае не должна побудить вас залезть в усилитель самостоятельно. Лампы - опасная для жизни вещь.
Искажение оценки информации в нейромаркетинге: понимание проблемы
Программная система БИАС предназначена для сбора, хранения и предоставления web-доступа к информации, представляющей собой. К итогам минувшего Международного авиасалона в Бахрейне (BIAS) в 2018 можно отнести: Более 5 млрд. долл. это систематическое искажение или предубеждение, которое может влиять на принятие решений или оценку ситуации.
Bias in AI: What it is, Types, Examples & 6 Ways to Fix it in 2024
Кроме того, есть такое понятие, как биас врекер от англ. Как выбрать своего биаса, если группа очень большая Бывает, что группы в к-попе достигают до 10 или более участников, и выбрать биас становится сложно. В таких случаях лучше посмотреть концерты или реалити-шоу, где участники демонстрируют свою индивидуальность, и выбрать того, кто больше всего подходит вашим личным предпочтениям. Как называют старшего участника группы и почему важно знать его В каждой группе в к-попе есть лидер, который обычно является старшим участником коллектива, это своего рода староста. Лидеры обычно отвечают за многие аспекты внутри группы, от координации графика до составления песен. Важно знать, кто из участников является лидером, чтобы понимать, кто более ответственный и уважаемый.
Quillette included several alt-right figures, KKK members, Proud Boys, and Neo-Nazis in their list of conservatives being oppressed by media. Media Bias Fact Check later updated Quillette on July 19, 2019 and has rated them Questionable based on promotion of racial pseudoscience as well as moving away from right-center to right bias. Blue Lives Matter is rated correctly with "right bias".
В контексте принятия решений биас может влиять на нашу способность анализировать информацию объективно и приводить к неправильным или несбалансированным результатам. Понимание существования биаса и его влияния может помочь нам развить критическое мышление и принимать более обоснованные решения. Однако необходимо отметить, что биас не всегда негативен.
News is a right-wing conspiracy and pseudoscience website that routinely publishes false information. News is a part of the Natural News Network. This website lacks transparency and does not disclose ownership. According to Politifact , the Natural News Network, known for spreading health misinformation, has rebranded itself as a pro-Trump outlet to circumvent a Facebook ban. Read our profile on the United States government and media.
Что такое ульт биас
They store user preferences for site usage so that you do not need to reconfigure the site each time you visit it. Advertising Cookies These cookies direct advertising according to the interests of each user so as to direct advertising campaigns, taking into account the tastes of users, and they also limit the number of times you see the ad, helping to measure the effectiveness of advertising and the success of the website organisation. Required cookies They allow you to browse the website and use its applications as well as to access secure areas of the website.
One result of SecondEyes is that Israeli official statements are often quickly cleared and make it on air on the principle that that they are to be trusted at face value, seemingly rubber-stamped for broadcast, while statements and claims from Palestinians, and not just Hamas, are delayed or never reported.
CNN staff who spoke to the Guardian were quick to praise thorough and hard-hitting reporting by correspondents on the ground. But on the CNN channel available in the US, they are frequently less visible and at times marginalised by hours of interviews with Israeli officials and supporters of the war in Gaza who were given free rein to make their case, often unchallenged and sometimes with presenters making supportive statements. Meanwhile, Palestinian voices and views were far less frequently heard and more rigorously challenged.
By the time the interview aired on 19 November, more than 13,000 people had been killed in Gaza, most of them civilians. In one segment, Tapper acknowledged the death and suffering of innocent Palestinians in Gaza but appeared to defend the scale of the Israeli attack on Gaza. Sidner then put it to a CNN reporter in Jerusalem, Hadas Gold, that the decapitation of babies would make it impossible for Israel to make peace with Hamas.
Except, as a CNN journalist pointed out, the network did not have such video and, apparently, neither did anyone else. View image in fullscreen Hadas Gold in Lisbon, Portugal, in 2019. Israeli journalists who toured Kfar Aza the day before said they had seen no evidence of such a crime and military officials there had made no mention of it.
View image in fullscreen Damaged houses are marked off with tape in the Kfar Aza kibbutz, Israel, on 14 January. CNN did report on the rolling back of the claims as Israeli officials backtracked, but one staffer said that by then the damage had been done, describing the coverage as a failure of journalism. A CNN spokesperson said the network accurately reported what was being said at the time.
Some CNN staff raised similar issues with reporting on Hamas tunnels in Gaza and claims they led to a sprawling command centre under al-Shifa hospital.
Their findings suggest that the New York Times produce biased weather forecast results depending on the region in which the Giants play. When they played at home in Manhattan, reports of sunny days predicting increased.
From this study, Raymond and Taylor found that bias pattern in New York Times weather forecasts was consistent with demand-driven bias. The rise of social media has undermined the economic model of traditional media. The number of people who rely upon social media has increased and the number who rely on print news has decreased.
Messages are prioritized and rewarded based on their virality and shareability rather than their truth, [47] promoting radical, shocking click-bait content. Some of the main concerns with social media lie with the spread of deliberately false information and the spread of hate and extremism. Social scientist experts explain the growth of misinformation and hate as a result of the increase in echo chambers.
Because social media is tailored to your interests and your selected friends, it is an easy outlet for political echo chambers. GCF Global encourages online users to avoid echo chambers by interacting with different people and perspectives along with avoiding the temptation of confirmation bias. Although they would both show negative emotions towards the incidents they differed in the narratives they were pushing.
There was also a decrease in any conversation that was considered proactive. Those initialized with Left-leaning sources, on the other hand, tend to drift toward the political center: they are exposed to more conservative content and even start spreading it. In the US, algorithmic amplification favored right-leaning news sources.
The selection of metaphors and analogies, or the inclusion of personal information in one situation but not another can introduce bias, such as a gender bias.
Постановка задачи Framing the problem. Проблема состоит в том, что методами машинного обучения обычно хочется опередить нечто, не имеющее строгого определения. Скажем банк хочет определить кредитные качества заемщика, но это весьма размытое понятие и результат работы модели будет зависеть от того, как разработчики, в силу своих личных представлений, смогут это качество формализовать. Сбор данных для обучения Collecting the data. На данном этапе может быть два источника предвзятости: данные могут быть не репрезентативны или же могут содержать предрассудки. Известный прецедент, когда система лучше различала светлокожих по сравнению с темнокожими, был связан с тем, что в исходных данных светлокожих было больше. А не менее известная ошибка в автоматизированных рекрутинговых службах, которые отдавали предпочтения мужской половине, была связаны с тем, что они были обучены на данных, страдающих мужским шовинизмом. Подготовка данных Preparing the data. Когнитивная предвзятость может просочиться при выборе тех атрибутов, которые алгоритм будет использовать при оценке заемщика или кандидата на работу.
Никто не может дать гарантии объективности избранного набора атрибутов. Бороться с AI bias «в лоб» практически невозможно, в той же статье в MIT Review называются основные причины этого: Нет понятных методов для исправления модели. Если, например, модель страдает гендерной предвзятостью, то недостаточно просто удалить слово «женщина», поскольку есть еще огромное количество гендерноориентированных слов. Как их все обнаружить? Стандартные практики обучения и модели не принимают в расчет AI-bias. Создатели моделей являются представителями определенных социальных групп, носителями тех или иных социальных взглядов, их самих объективизировать невозможно. А главное, не удается понять, что такое объективность, поскольку компьютерные науки с этим явлением еще не сталкивались. Какие же выводы можно сделать из факта существования феномена AI bias? Вывод первый и самый простой — не верить тем, кого классик советской фантастики Кир Булычев называл птицами-говорунами, а читать классику, в данном случае работы Джозефа Вейценбаума, и к тому же Хьюберта Дрейфуса и Джона Серля. Очень способствует развитию трезвости сознания и пониманию роли человека в сложных системах.
Вывод второй, следующий из первого — системы, построенные на принципах глубинного обучения не обладают ИИ, это ни что иное, как новый и более сложный, чем программирование , способ использования компьютеров в качестве инструмента для анализа данных. Не исключено, что мощности современных и будущих компьютеров позволят предавать условия и методы решения задач еще в каких-то иных, отличных от программирование формах. Сегодня это обучение с учителем, а завтра могут быть и другие подходы к машинному обучению или что-то новое, более совершенное. Вывод третий, возможно самый важный — компьютер был и будет инструментом для расширения интеллектуального потенциала человека, и главная задача заключается не в создании искусственного разума AI, а в развитии систем, которые называют Intelligence amplification усиление интеллекта , Сognitive augmentation когнитивное усиление или Machine augmented intelligence машинное усиление интеллекта. Этот путь хорошо и давно известен.
Our Approach to Media Bias
Как правило, слово «биас» употребляют к тому, кто больше всех нравится из музыкальной группы. Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Bias:: Versatile Information Manager with OnWorks бесплатно. BIAS 2022 – 6-й Международный авиасалон в Бахрейне состоится 09-11 ноября 2022 г., Бахрейн, Манама. Find out what is the full meaning of BIAS on.