6.1: Ключові слова та визначення

Last updated
Save as PDF

Page ID: 53449

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Алгоритм — сукупність логічних правил, що використовуються для організації та дії на тілі даних для вирішення проблеми або для досягнення мети, яка зазвичай виконується машиною. Алгоритм, як правило, моделюється, навчається на тілі даних, а потім коригується під час вивчення результатів. Оскільки алгоритми, як правило, обробляються комп'ютерами і слідують логічним інструкціям, люди часто думають про них як нейтральні або безцінні, але рішення, прийняті людьми, коли вони розробляють і налаштовують алгоритм, і дані, на яких навчається алгоритм, можуть вводити людські упередження, які можуть бути ускладнені в масштаб. Люди, які взаємодіють з алгоритмом, також можуть знайти способи впливу на результати, як коли маркетолог знаходить способи підштовхнути веб-сайт у результатах пошуку за допомогою пошукової оптимізації (SEO).

Алгоритмічне правосуддя — застосування принципів соціальної справедливості та прикладної етики до проектування, розгортання, регулювання та постійного використання алгоритмічних систем для зменшення потенціалу шкоди. Алгоритмічне правосуддя сприяє обізнаності та чутливості серед кодерів та широкої громадськості щодо того, як практика збору даних, машинне навчання, штучний інтелект та алгоритми можуть кодувати та посилювати нерівність та дискримінацію.

Алгоритмічна грамотність — підмножина інформаційної грамотності, алгоритмічна грамотність — критичне усвідомлення того, що таке алгоритми, як вони взаємодіють з поведінковими даними людини в інформаційних системах, розуміння соціальних та етичних питань, пов'язаних з їх використанням.

Штучний інтелект (AI) — галузь інформатики, яка розробляє способи для комп'ютерів імітувати людську розумну поведінку, здатну інтерпретувати та поглинати нову інформацію для покращення вирішення проблем та розпізнавати закономірності. Приклади включають навчальних роботів, розпізнавання мовлення, розпізнавання обличчя та ідентифікації таких об'єктів, як дорожні знаки, дерева та люди, необхідні для самостійного керування автомобілями. AI спирається на можливості машинного навчання та навчальні дані. Люди беруть участь у створенні або зборі наборів навчальних даних (наприклад, працевлаштування низькооплачуваних робітників за кордоном для ідентифікації об'єктів на екранах комп'ютерів для надання даних для автономної навігації транспортних засобів). Упередженість може бути вбудована в машинне навчання (наприклад, за допомогою наборів даних кримінального правосуддя для оцінки ризиків у предиктивній поліції). Машини можна навчити вчитися на досвіді, але здоровий глузд та розпізнавання контексту важкі, тим самим обмежуючи здатність комп'ютерних програм виконувати такі завдання, як відрізнення мови ненависті від розмовного гумору чи сарказму.

Економіка уваги - оскільки наша увага є обмеженим ресурсом, і кожна людина має лише стільки його, компанії (як платформи, так і люди, які використовують платформи для продажу, розваги чи переконування) намагаються залучати та утримувати увагу людей. Це винагороджує клікбейт та впливає на розробку алгоритмів та платформ, щоб максимізувати час, проведений в Інтернеті.

Великі дані - сукупність технологічних можливостей, розроблених в останні роки, які при використанні в комбінації дозволяють безперервно збирати та обробляти великі обсяги дрібнозернистих і вичерпних даних, отриманих з декількох джерел, для безперервного об'єднання та аналізу.

Дані вичерпання - інформація випадково генерується, коли люди використовують комп'ютери, переносять стільникові телефони, або їх поведінку захопили за допомогою спостереження, що стає цінним, коли їх купують, поєднують та аналізують дуже детально на високій швидкості.

Машинне навчання — використання алгоритмів, наборів даних та статистичного моделювання для побудови моделей, які можуть розпізнавати закономірності для прогнозування та інтерпретації нових даних. Мета машинного навчання полягає в тому, щоб дозволити комп'ютерам автоматизувати створення аналітичних моделей, щоб комп'ютери могли вчитися на даних з невеликим втручанням людини.

Персоналізація - процес відображення результатів пошуку або зміни поведінки онлайн-платформи, щоб відповідати вираженим або передбачуваним уподобанням особи, встановленим шляхом створення цифрових профілів та використання цих даних для прогнозування того, чи буде людина діяти на алгоритмічно підібрана інформація. Цей процес керує цілеспрямованою цифровою рекламою і звинувачується в загостренні інформаційних розломів, сприяючи політичній поляризації та потоку дезінформації. За іронією долі вважати інформацію «особистою» означає, що вона приватна, але персоналізація систематично позбавляє своїх цілей конфіденційності.

Платформа - неоднозначний термін, який означає як програмне забезпечення, що використовується на персональних комп'ютерах, так і програмне забезпечення, розгорнуте в Інтернеті для надання послуг, таких як веб-пошук, обмін відео, покупки або соціальна взаємодія. Часто ці системи використовують власні алгоритми для опосередковування потоку інформації, дозволяючи третім сторонам розробляти додатки, рекламу та контент, тим самим стаючи цифровими просторами для індивідуального виконання ідентичності в Інтернеті, переконування на основі даних (комерційне, а також політичне) та формування групи через соціальну взаємодію. У цьому звіті ми використовуємо цей термін для позначення «інтернет-гігантів», таких як Google, YouTube, Instagram та Facebook та інші, згадані студентами на наших сесіях фокус-груп.