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构建强健的人工智能:原因及方式(54页).pdf

上传人: 云闲 编号:87437 2021-01-01 54页 1.50MB

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本文主要讨论了为何需要鲁棒的AI系统以及如何实现鲁棒的AI系统。文章指出,高风险的应用场景需要鲁棒的AI系统来应对未知未知的情况。作者提出了多种方法来提高AI系统的鲁棒性,包括从生物学中学习鲁棒性、对已知的未知进行鲁棒性处理、对未知的未知进行鲁棒性处理等。文章还提到了一些具体的技术,如概率模型、风险敏感目标优化、检测模型弱点、使用大模型、学习因果模型、使用模型组合等。总的来说,文章强调了在高风险的应用场景中,需要鲁棒的AI系统来应对未知未知的情况,并提出了多种方法来实现这一目标。
为什么高风险AI应用需要鲁棒AI系统? 如何使AI系统对未知未知现象具有鲁棒性? 鲁棒AI有哪些有效方法?
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