تمت عملية الاشتراك بنجاح

إغلاق

عذراً، أنت مشترك مسبقاً بالنشرة البريدية

إغلاق
facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger
أصبح بإمكان الآلات اليوم أن تتفوق على البشر في كثير من المهام المعقدة التي تبدو وكأنها صُممت لتتوافق مع قوى العقل البشري، كما في التمييز البصري ولعبة البوكر ولعبة جو. ومع ذلك، يفضل الخبراء عادة الخبرة والحدس على البيانات والإحصاءات في العديد من القرارات المرتفعة الأهمية التي تعتمد بطبيعتها على الأتمتة العقلانية، كتشخيص الأطباء للأمراض، وتحديد القضاة للكفالة. ولعل الصعوبة التي تكمن في فهم الأساليب الإحصائية وفي تصميمها وتطبيقها، هي التي تبرر التردد في تبنيها. لكن في نفس الوقت إنّ استبعاد التطورات الحاصلة في الذكاء الاصطناعي، أمر مكلف.
وانطلاقاً من تلك القيود التي يفرضها العالم الواقعي على المدراء والمهندسين، طورنا إجراءاً بسيطاً لخلق أدوات حساب تحسّن القرارات من نوع نعم/لا، يتألف من ثلاث خطوات. ويمكن لهذه الأدوات الحاسبة أن تساعد القضاة في تحديد المحتجزين، ومفتشي الضرائب في تحديد من يدققون في أمرهم، ومدراء التوظيف في تحديد من يستدعونه لمقابلة عمل. إذ يضع هذا الإجراء بين يدي الممارسين منهجناً من الطراز الرفيع من تقنيات تعلم الآلة بعد تجريدها من أي تعقيد غير ضروري.
لنأخذ قرارات إطلاق السراح المؤقت كمثال للتعرف على كيفية عمل هذه الحاسبات. عندما يحضر المتهمون إلى المحكمة للمرة الأولى، يتوجب على القضاة تقييم

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

جميع الحقوق محفوظة لشركة هارفارد بزنس ببليشنغ، بوسطن، الولايات المتحدة الاميركية - 2021

اترك تعليق

قم بـ تسجيل الدخول لتستطيع التعليق
avatar
  شارك  
التنبيه لـ
error: المحتوى محمي !!