Tere eetris on portaal tehnoloogia kommentaari esitab Kristjan Port. Südasuvel laiendas telefonide ja arvutite poolest tuntud Apple pakutavate toodete ja teenuste nimistut lumivalge pangakaardiga. Tehnoloogia kesksete toodete ja teenuste profiiliga ettevõtte samm, finantseerimist ja arvelduste territooriumile tuli paljudele üllatusena. Kuigi firma profiil oli juba pikemat aega võtnud üha omordsemaid kultuure. Üllatus võibki olla teguriks, mis aitab tasahilju toimunud muutuste tagant ära tunda uue oleku. Umbes nagu lapsevanem ei märka võsu sirgumist. Aga aeg-ajalt külla tulevad onud või tädid imestavad, kui palju on vahepeal muutunud. Appleon. Modernse kliendi vajadustele orienteeritud teenusettevõtte. Sellise pildi puhul on teenuste ja toodete maksete korraldamine ju igati loomulik arengus on. Pealegi pole Apple'i seadme ülekannet operaatoriga krediidihaldur. Apple'i nime ja disainiga kaardi väljastaja on pangandusettevõtted kolm ainsaks. Pangale on kasulik hästi prinditud toode, jaan. Apple'i jaoks on oluline kasvatada oma toodete ja teenuste. Kasutajate lojaalsust pakkudes neile rohkem väärtuseid. Loomulikult ei unustanud raha teenuse pealt ka natukene monti saada. Traditsiooniliste IT-ettevõtete sulandumine igapäevaelukudumist sa iseloomustab käesolevat aega ja lähimat tulevikku kui Apple, vaid näide, kuidas kunagisest arvutitootjast on saanud telekomimeediat. Sellise hariduse, meelelahutuse ja nüüd siis pangandusega seondub kaubamärk ning kõlakate järgi võib-olla veel autotranspordi ja kunagi miks mitte siis Mõttuse büroo Brend. Ühtlasid toovad IT-ettevõtete ka vanadesse tegevusvaldkondadesse arvutamise põhiseid uuendusi milledest kõige moodsamaks võib pidada kõik masinõppe ja tehisintellektiga seonduvat. Novembri alguses säutsus Taani tuntud IT-arendaja David Haine Mayer Hansson kerge pahameelega et kuigi tal on abikaasaga ühine pangakonto ja kogu vara jagatud omanduses, pakkus Apple'i krediitkaarditeenust Talle naisega võrreldes paarkümmend korda kopsakam krediiti. Otsus oli üllatav ja trotsisid loogikat, kuna laenuasutuste vahel rakendatav krediidireiting. On naisel koguni parem. Tärkas kahtlus, et Apple'i uus finantsteenust diskrimineerib naisi. Aine Mayer Hanssoni nimi tekitas isenesest paraja säutsu, laine. Aga see taagast Rumpas või muutis Morkaaniks. Apple'i omaaegse kaasasutaja Steve Wozniacki samasisuline teada on, kuna temale pakuti abikaasast 10 korra kopsaka rahatagavara. Bobi krediitkaardiuudis. Naiste võimalikust diskrimineerimisest jõudis rahvusvahelisse meediasse. Nädalavahetusel avaldas kolmansaks Twitteris ametliku teate nende süsteemi objektiivsusest ja igasugusest sooga seotud info puudumisest. Krediidi määr arvutavates algoritmidest. Ühtlasi anti mõista, et nad ei tea, millest taoline vahe võis tekkida mida võib pidada veel üheks uue ajastu sümptomiks. Krediidimäärade hindamisel kasutatakse suuri ajaloolise andmemassiive, milles näiteks sugu ei peagi olema eraldi välja toodud. Ilmutab ennast ostude, ametite palkade ja muude analüüsi kasutada andmete kaudu. Ja ajalugu ei varja naiste diskrimineerimist. New Yorgis finantsteenustele järelevalvet teostav amet asus panga algoritme kontrollima. Võimalik, et nad ei Leian midagi imelikku, kui vastav töö on antud tehisintellekti kätte. Selle sisemine talitlus, võib-olla otsese tekkeahela äratundmist ületavalt liiga kompleksne. Abstraktne juhul kui vaidluskoha tekkeks põhjust ei leita pole ju ka midagi parandada ega ette kirjutada. Ja inimesed Peavad saatusliku otsusega lihtsalt kodunema. Uudset olukorda kirjeldab Belgi surmtõsisel näide, milles teisi Elekt elustab suure täpsusega, kui kaua inimesel elada jäänud ja keegi ei saa aru, kuidas masin seda teeb. Ühes USA tervishoiuasutuses sõideti tehisintellektisüsteemile 400000 patsiendi kokku 1,7 miljonit kardiogrammi sooviga tuvastada südameprobleemidega haigete suremusriski. Kuna olemasolevate südamepiltide omanik. Ja saatus oli teada, otsis masinad registreerimise järel aasta jooksul surnute eristamise tunnuseid. Sisestatava ann aines jagati kaheks puhtad toorelt südameelektrilisest aktiivsusest või siis täiendatud andmed patsiendi vanuse ja sooga. Esimeseks üllatuseks oli tulemused olid paremad ilma täiendava infota kasutades puhast elektriliste signaalide massiivi. Varasemat näite konteksti meenutades polnud soo ega vanusetunnuste lisamine seega vajalik. Teise üllatusena tegi Masina arstidega võrreldes tõepärasemaid ennustusi kui inimestest ekspertide vastav näitaja oli kusagil 0,68. Kaheksa vahel siis tehisintellekti hinnangute keskmine oli 0,85. Kolmandaks peab kasutama üllatusest tugevamat sõna sest keegi ei saa aru, kuidas masin nii täpseid otsuseid teeb. Siit siis küsimus. Mida teed, kui taoline masin lubab? Sulle, et elada on jäänud alla aastal. Aga mida teed, kui sama masina annab sulle kehva krediidiskoori? Taimset viimase puhul rünnatakse masinat. Kuula varasemaid portaale R2-e-L2.