Samenvatting
Samenvatting van alle colleges Media en Digitale Samenleving
Deze samenvatting bevat notities van alle colleges (inclusief zelfstudie en Q&A-sessies). Overzichtelijk gestructureerd in een complete samenvatting.
[Meer zien]Voorbeeld 4 van de 44 pagina's
Voorbeeld 4 van de 44 pagina's
In winkelwagen1 beoordeling
Door: witsenmeeusen • 2 jaar geleden
Voorbeeld van de inhoud
MEDIA & DIGITALE SAMENLEVINGKEUZEVAK: MEDIA EN DIGITALE SAMENLEVING
LES 1: INTRODUCTIE EN ARTIFICIËLE INTELIGENTIE
Informatie examen:
- Multiple choice (cesuur 12/20)
- Open vraag
- Vier Q&A sessie: 2 punten verdienen: goede vraag indienen ! geen deelpunten !
Veel opportuniteiten keerzijde: kwetsbare doelgroepen (cyberpesten, online anti-sociaal gedrag, …)
technologie begint vroeger en vroeger: kinderen niet altijd mee
Thema’s:
- Artificiële inteligentie
- Online desinformatie en polarisatie
- Online haatspraak: cyberpesten, commentaren
- Personalisatie: persoonlijke data welke doeleinden?
DEEL 1: ARTIFICIËLE INTELIGENTIE
- Toekomst =
Vb simulatie van kruispunt en interactie in verkeer lijkt niet veilig
Technologie tot een niveau brengen dit = perfect veilig
kan niets misgaan
- Vandaag =
Nog niet zo ver
Google auto’s: rijden autonoom
! maar werken in eenvoudige omgevingen ( centrum van antwerpen)
- Techniek is al vrij goed
1. Internet of things
2. Artificiële inteligentie
Iets nieuws = grote verwachtingen nemen toe: piek bereikt teleurstelling
A.I. is nog in begin van grafiek
1. INTERNET OF THINGS
- Sensoren in omgeving + communicatie methodes
veel informatie op centrale plek bij elkaar brengen
- = conclusies trekken (I.O.T)
- Eerste bankautomaat = Internet of things device (werkte met sensors)
- Evolutie: meer objecten met internet of things geconecteerd dan mensen
- Bepaalde techniek = hot? Dan kopen technische spelers bepaalde bedrijven op
- Internet of things = big business
data = meer kennis = processen optimaliseren = voordeel
bv bedrijven die in verleden gekozen hebben te investeren in I.O.T zijn nu goed bezig (anderen halen het niet)
wat zit erachter?
A. SENSOREN
bv: google glasses: zenuwen aansturen
kennen we al heel lang: bv temperatuur sensoren
toch sterke evolutie
o Accuraatheid
o Grootte van sensoren
o Hoeveelheid energieverbruik
alles wordt kleiner, verbruikt minder energie, …)
B. COMMUNICATIE
alledag: bluetooth en wifi
1
, MEDIA & DIGITALE SAMENLEVING
veel meer dan dat: nieuwe methodes, minder energie, …
gsm = verbonden met centrale server van alle andere gsm’s (= I.O.T)
radiogolven: verschillende frecuenties: in stukjes + verkocht (aan bv politie)
Ook verkocht aan I.O.T = heeeel weinig: dus heel bewust mee bezig zijn
verandering: niet alle data centraal => maar tussenstations
veel sneller (direct communiceren)
2. ARTIFICIËLE INTELIGENTIE
=
A. A.I = computer doet dingen maar er is geen onderscheid tussen doet computer dat of ik? Bv aantwoorden lijken echt
B. Machine learning = computer kan zelf op basis van data zijn gedrag laten leren
C. Deep learning = complexe structuren
Menselijke brein is inspiratie
= neuronen + netwerkjes
bepaalde prikkel: neuronn al dat niet getriggerd
rij per rij: neuronen verbonden met andere rij: geen heel snel van laag naar hoog niveau
krijgen allemaal een gewichtje: getal = hoe belangrijk bepaalde input is voor wat je wil bereiken
aanpassingen maken door gewichtjes aan te passen = wat er uit komt dichter benaderen (gebeurt een aantal miljoen keer)
CHALLENGES?
1) Technische challenges
Accuraatheid van algoritme
bv google auto: als iets verspringt = detectie
zeldzaam ongeval: mag niet gebeuren
laatste percentages ook oplossen
Speed van algoritme
bv atarispel (gameboy): 15 min voordat menselijk brein het spel onder controle heeft
computer heeft 924 uur nodig (groot verschil)
als achtergrond verandert van groen naar blauw computer moet helemaal van nul beginnen
Kleinere chips nodig: hoe kleiner hoe minder energie
Connectivity: niet in 1 device denken auto’s ook informatie buurauto’s nodig
Data-kwaliteit: sensor info niet altijd zelfde
bv foto overdag ’s nachts
= verandering in kwaliteit = groot probleem
Distributie: elke drone denkt onafhankelijk en toch vaak globaal
2) Pitfalls
Met iets nieuws werken = doen we niet graag
Niet omdat techniek niet goed is (wrs beter) maar omdat dingen veranderen
Dingen die we zelf doen afgeven aan een machine = moeilijk
Kleine stapjes zetten: menselijk brein is er niet klaar voor
3) Misuse
Nieuwe techniek =. Nieuw misbruik
Deep fake = beelden van obama waarin hij dingen zegt waar hij totaal niet achter staat
4) Bias/explainability
= Vooroordelen aan computer voeden
Dataset niet representatief voor data (vb gelaatsherkenning: blanke man sneller dan zwarte vrouw dataset bevat meer
blanke mannen dus is niet representatief = nefast gevolg)
Data is van vroeger: in geschiedenis zaken gebeurd die je eigenlijk niet wil
Manipulaties in data beslissingen niet meer correct
Oplossing? Risico-analyse doen
!!!!
- Ethics and risks: rekening mee houden ( je wil vooruitgaan: dit is balast)
- Juiste team: bias voorkomen? Divers team
+ team opsplitsen:
algoritmes maken
algoritmes nakijken
5) Fear
Geen angst hebben van nieuwe technologie
2
, MEDIA & DIGITALE SAMENLEVING
Vrouw sterft in autonome wagen is dat gevaarlijk?
Kunnen we het zelf beter?
tesla accidenten altijd in nieuws
soms faalt techniek maar wij veel meer
iedereen faalt: eruit leren en vooruitgaan
!!! op goede manier omgaan met technologie
Dus NIET drinken/bellen/slapen in autonome wagen
Pas gedrag aan aan niveau van technologie
!!! nieuwe techniek = investeren: gaat heel belangrijk worden
!!! mensen gaan altijd misbruik maken
!!! data: algoritme staat of valt van data etisch goed benaderen en representatief zijn
!!! heb geen schrik!
3
, MEDIA & DIGITALE SAMENLEVING
LES 2: AI EN ETHIEK
GASTCOLLEGE: ETHICAL AI
Smartphone: vol sensors (bv gps) data uitlezen: terugsturen naar backhand
- Gedrag modeleren uit data: wat ben je aan het doen, wat voor persoon ben je, … gebruiken om gedrag te proberen te veranden:
stoppen met roken, veiliger rijden, …
- ook te gerbuiken voor minder mooie doeleinden
Algortimes: wat komen ze te weten?
- EVENTS: WHAT/WHERE/WHEN
Welk transport: trein, bus, …
Later leren kennen: thuislocatie, werklocatie, …
Inteligentie die begrijpt wat je doet
- MOMENTS: WHY
Waarom?
voorspellen dat je naar werk gaat: want zit in auto
op weg naar winkel
- SEGMENTS: WHO
kinderen?
agressief?
huisdieren?
Al die date gecombineerd door behavioral psycholists
bestaande behavorial change technics: bv iemand die rookT, sigarat opsteken aan bushalte als gewoonte
coaching programma maken = even efficient als persoonlijke coach
Combineren met AI
Ethisch gebeuren is heel belangrijk!
wat is ethical AI NIET?
- “Doing business in an ethical manner”
bedrijf op ethische manier laten handelen ook nodig zonder AI: al eeuwenlang nodig
- Paniekreactie rond algemene general inteligence: superrobot die jobs gaan overnemen
wat wel?
- AI onderzoeker schrijft zelf niet programma, AIgoritme doet dat (heeft niet de opvoeding als persoon) dus onderzoeker zorgen voor
dat algoritme in staat is beslissingen die hij maakt op een etische manier doet (bv mannen en vrouwen gelijk behandelen) = heel
technisch
onderzoekers vanaf start rekening houden met fairness, privacy, …
‘nerds’ maken dit en van hun wordt verwacht: ethisch handelen = complex: cross domain
voorbeelden waar het vandaag vaak misloopt:
- Survayors and tracking: NY bezig met gang database opbouwen: scrapen fotos van social media: potentiel iem die in bende zit
ontmaskeren
- South wales: cameras: via cameras systeem mensen tracken, locaten: zoek deze person als dat goed gebruikt wordt niet per se
slecht
probleem? Via fotos van gezichten geslacht weten: accuracy voor blanke mensen veel hoger dan zwarte mensen (stel cameras
zoeken mensen: mensen foutief classified)
Heel technisch probleem
male vs female: al die systemen die facetracken werken beste voor blanke mannnen – blanke vrouwen – zwarte mannen – zwarte
vrouwen
Ethics heel belangrijk
- Systeem: compass: gebruikt door rechters om dossiers te bekijken + risico bereken, binnen hoeveel jaar nieuwe misdaad (goede
score bv enkelband en slechte score cel)
blanke mensen goede score zwarte all over place
veel meer fouten bij zwarten gemaakt
- Youtube: echo chambers: ergens op klikken , volgende keer nieuwe recomandation, …
aantal mensen die geloven dat aarde plat is enorm gegroeid: hoe hier terecht gekomen? Youtube
als IA onderzoeker iets aan doen?
4
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
√ Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper Student19567. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,89. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 50064 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen