Все системы искусственного интеллекта (ИИ) допускают ошибки. Эти ошибки неожиданны и часто отличаются от типичных человеческих ошибок. Ошибки ИИ должны быть исправлены без ущерба для существующих навыков и, желательно, без прямого человеческого участия. Развитие устойчивых больших систем ИИ для анализа больших данных требует технологий и методов быстрой коррекции и усвоения новых навыков. Лектор опишет проблему и покажет, что сейчас умеют ученые и чему должны научиться как можно скорее.
Лектор: Александр Горбань — доктор физико-математических наук, профессор прикладной математики, директор центра искусственного интеллекта, анализа данных и моделирования, Университет Лестера, Великобритания, и главный научный сотрудник, руководитель созданной в рамках программы «мегагранты» лаборатории перспективных методов анализа многомерных данных Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского.
