دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Roger A. Søraa
سری: AI for Everything
ISBN (شابک) : 9781032074443, 9781003206958
ناشر: CRC Press
سال نشر: 2022
تعداد صفحات: 130
[131]
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 3 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب AI for Diversity به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب هوش مصنوعی برای تنوع نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای بر بسیاری از جنبه های زندگی مردم در سراسر جهان تأثیر می گذارد، از فناوری نسبتاً پیش پا افتاده گرفته تا سیستم های دیجیتال پیشرفته تر که می توانند تصمیمات خود را بگیرند. در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل بالایی دارد، بسته به نحوه طراحی و استفاده از آن، خطرات زیادی نیز دارد. هوش مصنوعی برای تنوع این سوال را مطرح میکند که چگونه فناوری هوش مصنوعی میتواند منجر به شامل یا حذف گروههای مختلف در جامعه شود. روشی که دادهها انتخاب میشوند، آموزش داده میشوند، استفاده میشوند و در جوامع گنجانده میشوند، میتواند پیامدهای ناگواری داشته باشد، مگر اینکه به طور انتقادی خطرات سیستمهای کنترل نشده را بررسی کنیم و میتواند منجر به نتایج زنستیزانه، همجنسگرا هراسی، نژادپرستی، پیری، ترنس هراسی یا تواناییگرایانه شود. این کتاب خواننده را تشویق میکند تا یک قدم به عقب بردارد تا ببیند چگونه هوش مصنوعی بر گروههای مختلف مردم تأثیر میگذارد و چگونه استراتژیهای آگاهی از تنوع میتواند بر هوش مصنوعی تأثیر بگذارد.
Artificial intelligence (AI) is increasingly impacting many aspects of people’s lives across the globe, from relatively mundane technology to more advanced digital systems that can make their own decisions. While AI has great potential, it also holds great peril depending on how it is designed and used. AI for Diversity questions how AI technology can lead to inclusion or exclusion for diverse groups in society. The way data is selected, trained, used, and embedded into societies can have unfortunate consequences unless we critically investigate the dangers of systems left unchecked, and can lead to misogynistic, homophobic, racist, ageist, transphobic, or ableist outcomes. This book encourages the reader to take a step back to see how AI is impacting diverse groups of people and how diversity-awareness strategies can impact AI.
Cover Half Title Series Page Title Page Copyright Page Table of Contents Preface Who is this Book not for? Acknowledgments Abbreviation List Chapter 1: Opening the Black Box of AI What Is AI? AI Machine Learning in Practice What Is Diversity? Why AI for Diversity—A Socio-Technical Approach Societal Implications of AI Bias Summary References Chapter 2: Gendered AI: Performativity, Expectations, and Sexism Vantage Points for Understanding Gender AI’s Understanding of Gender Sexist AIs? Robots and Gender AI and Sex Summary References Chapter 3: Queering AI: Gender Expression, Identity, and Binaries AI’s Potential for Discrimination Predicting Gender and Sexuality Categorizing and Exclusion Summary References Chapter 4: AI and Race: Recognition, Bias, and Systemic Issues AI’s Phrenological Turn Facial Recognition Bias Bias in Law Enforcement Systems AI Is Not Color Blind Summary References Chapter 5: Bodies and AI: Health, Aging, and Disabilities Artificial Health or Intelligent Health? (Re)defining the ‘Elderly’ Sensory Monitoring Caring from a Distance Mental Health Issues COVID, AI, and Healthcare Diversity AI and Disabilities Death with AI—Heaven Is a Place on Earth? Summary Note References Chapter 6: AI and Class: Work, Education, and Sustainability Computer Says No-Money, No-Go Top-Down Control in the Workplace Class-Based Access to Education (Un)sustainable AI East Asian AI AI in Africa Summary References Chapter 7: Intersectionality and Responsible AI Intersectional Issues with AI Toward Sociotechnical Diversity in AI? Pathways Toward Responsible AI? Further Resources Summary References Index