Anandasimhan M. / Sharmila L. / Umamageshwari R.
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
W miarę rozwoju uczenia maszynowego jego rola w podejmowaniu decyzji będzie wykraczać poza optymalizację w kierunku zrozumienia, przewidywania i współpracy. Celem nie jest doskonałe przewidywanie lub zautomatyzowana kontrola, ale mądrzejsze decyzje, które uznają niepewność, szanują ludzką godność i dostosowują się do stale zmieniającego się świata. Opierając uczenie maszynowe na solidnej teorii, refleksji etycznej i praktycznym wglądzie, zbliżamy się do systemów decyzyjnych, które służą nie tylko wydajności, ale także sprawiedliwości, zrównoważonemu rozwojowi i zbiorowemu dobrobytowi.Ponieważ zakres uczenia maszynowego w złożonym procesie decyzyjnym stale się rozszerza, coraz ważniejsze staje się zastanowienie się nad głębszymi konsekwencjami delegowania elementów osądu do systemów obliczeniowych. Decyzje nie są odizolowanymi zdarzeniami technicznymi; są one osadzone w normach kulturowych, strukturach instytucjonalnych i ludzkich doświadczeniach. Systemy uczenia maszynowego, bez względu na to, jak zaawansowane, działają w tych kontekstach i nieuchronnie na nie wpływają. Ta wzajemna relacja oznacza, że wpływ algorytmicznego podejmowania decyzji wykracza poza wzrost wydajności i wpływa na kształtowanie zachowań, zachęt i oczekiwań w społeczeństwach.
