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 discutiremos cómo deberíamos hacerlo en el escenario en TSesiones C: Robótica + IA
¿Qué significa realmente la explicabilidad? ¿Necesitamos comenzar desde cero? ¿Cómo evitamos exponer datos y métodos patentados? ¿Habrá un éxito 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 cada uno de la academia y la industria privada.
Trevor Darrell es profesor en el departamento de informática de Berkeley y ayuda a dirigir 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 a través de Facebook, Pinterest, Twitter y Microsoft, y ha visto de primera mano cómo la IA se desarrolla de forma privada, y cómo los sesgos y los procesos defectuosos pueden conducir a resultados preocupantes. Cofundó Fiddler como un esfuerzo para abordar los problemas de equidad y transparencia al proporcionar un marco de IA explicable para la empresa.
Moderar y participar en la discusión será SRI International's Karen Myers, directora del Centro de Inteligencia Artificial del equipo de investigación y una desarrolladora de IA se centró en la colaboración, la automatización y los sistemas de múltiples agentes.
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