A medida que la IA impregna el hogar, el trabajo y la vida pública, es cada vez más importante poder comprender por qué y cómo toma sus decisiones. Sin embargo, la IA explicable no es solo una cuestión de presionar un interruptor; expertos de UC Berkeley, SRI y Fiddler Labs discutirán cómo debemos hacerlo en el escenario de TC Sessions: Robotics+AI el 3 de marzo.
¿Qué significa realmente la explicabilidad? ¿Tenemos que empezar de cero? ¿Cómo evitamos exponer datos y métodos propietarios? ¿Habrá un golpe de rendimiento? ¿De quién será la responsabilidad y quién se asegurará de que se haga correctamente?
En nuestro panel que abordará estas preguntas y más habrá dos expertos, uno de la academia y uno de la industria privada.
Trevor Darrell es profesor en el departamento de Ciencias de la Computación de Berkeley y ayuda a liderar muchos de los laboratorios y proyectos relacionados con la IA de la universidad, especialmente aquellos relacionados con la próxima generación de transporte inteligente. Su grupo de investigación se centra en la percepción y la interacción humano-IA, y anteriormente dirigió un grupo de visión por computadora en el MIT.
Krishna Gade ha pasado en su tiempo por Facebook, Pinterest, Twitter y Microsoft, y ha visto de primera mano cómo se desarrolla la IA de forma privada y cómo los sesgos y los procesos defectuosos pueden conducir a resultados preocupantes. Cofundó Fiddler como un esfuerzo por abordar los problemas de equidad y transparencia al proporcionar un marco de inteligencia artificial explicable para las empresas.
Karen Myers, de SRI International, directora del Centro de Inteligencia Artificial del equipo de investigación y desarrolladora de IA centrada en la colaboración, la automatización y los sistemas multiagente, actuará como moderadora y participará en la discusión.
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