Отзывы на Машина «Пожарная», стреляет водой, русская озвучка, световые и звуковые эффекты
Назад к товару1 215 ₽
25 отзывовСначала с высокой оценкойВарианты: Пожарная
Машинка хорошая, все работает, мигает, орет сирена, лестница выдвигается. Единственное не очень понравилось, что на дне есть маленькие колёсики, которые не дают катать машинку самому, если их даже закрыть крышкой, то машина ездит только на задних колёсиках. Но в принципе это не критично
Дмитриева Татьяна Николаевна, 10 марта 2020Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Машина отличная, все как в описании! Сын в восторге
Постникова Лариса Валерьевна, 23 февраляОтзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
После месяца использования всё в порядке, работает.
Любченко Наталья Геннадьевна, 30 январяОтзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Отличная машина за свои деньги-700₽ по опту.
Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Классная машинка, вода заливается и брызгается, звук и свет работает. Правда прямо не катается на автомате, по кругу только. Но дети очень рады. Отличная игрушка за такую цену.
Огай Наталия Романовна, 20 декабря 2022Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Очень классная машинка все работает
Аноним, 20 декабря 2022Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Купил внуку на Новый год. Товар понравился.
Игорь Бобов, 15 декабря 2022 Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Игрушка очень понравилась.
Селянина Ольга, 24 ноября 2022Отзыв полезен? Мигает, сирена работает, реагирует на препятствия, тушит ли она что-то не скажу, тк мои ребята 2и 4 года трубочку быстро оторвалиВарианты: Пожарная
Машинка оказалось меньше чем я себе представляла, ну вроде выглядит ничего. Коробку ещё не распаковала так как это подарок ребёнку на новый год
Дарья Брацук, 17 ноября 2021Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Отличная машина, ребенку понравилось. Всё работает. Единственный минус для родителей, что нельзя регулировать звук.
Татьяна Комова, 31 октября 2021Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
класс игрушка, ребенок в восторге, все сигналы работают, воду еще не наливали. игрушка мне самой понравилась ))) рекомендую!!!!
Варианты: Пожарная
потрясающая игрушка!!! Ребенок с ней не расстаётся.
Костикова ксения, 24 июня 2020Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Машина хороша. Но при покупке обратите внимание, что эта машина двигается сама, катать будет трудно (но она и не должна этого делать). Звук громкий, четкий. Лестница выдвигается, все в порядке. Брызгает вода при нажатии на кнопку, это очень нравится ребенку))
Анна Николаевна, 22 июня 2020Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Игрушка крутая,звук громкий и реалистичный. Машинка ездит сама,но можно закрыть крутящиеся колесики крышкой и катать самостоятельно. Клапан с водой работает,все отлично. Однозначно стоит своих денег
Литвинская Анастасия, 2 января 2020Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Машина не плохая, но моего сына ( поклонника пожарных машин ) она не впечатлила ,
Анегденко Оксана Валерьевна, 8 августа 2019Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
работает от батареек, есть распылитель воды, очень реалистично
Замураева Дарья Алексеевна, 1 июля 2019Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Машина хорошая, пользуется хорошим спросом, дети очень довольны.
Растопчин Сергей Михайлович, 13 мая 2018Отзыв полезен? Заказывали несколько раз. Закажем еще. Рекомендуем всем.Варианты: Пожарная
Очень понравилась игрушка! Буду заказывать снова
Елена, 20 октября 2017Варианты: Пожарная
Достаточно интересный и реалистичный вариант для пожарной игрушечной машины. Машина работает от трех батареек, сама ездит (возить самому ребенку ее не получится, так как снизу по середине выступающие колесики) и воспроизводит правдоподобную музыкальную сирену. Верхняя лестница выдвигается вперед, приподнимается вверх. Есть кнопка для распыления воды, которая заранее заливается в клапан. Игрушка больше подойдет для детей от 3 лет.
Бумагина Мария Николаевна, 19 октября 2017Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Бушуева Ядвига Сергеевна, 19 февраляОтзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Екатерина, 10 декабря 2022Отзыв полезен?Варианты: Пожарная ТМ «Автоград»
Екатерина Шеметова, 11 ноября 2022Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
На вид очень хорошая, пака не распечатывали это подарок по этому 4 звезды
luda876cmail. [email protected], 6 декабря 2021Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Постоянно вылетает «шланг», два раза брызнешь и опять вставляешь его на место.
Разногузова Светлана, 23 июля 2021Отзыв полезен?Варианты: Пожарная
Сразу же отвалиоась лестница,в остальном игрушка не плохая
Вялитова Светлана Александровна, 27 апреля 2018Отзыв полезен?
Мигает, сирена работает, реагирует на препятствия, тушит ли она что-то не скажу, тк мои ребята 2и 4 года трубочку быстро оторвали
Заказывали несколько раз. Закажем еще. Рекомендуем всем.
88%
12%
0%
0%
0%
ArtCity170S | Швейная машина | Brother
Обзор
Простая в использовании, легкая и портативная швейная машина ArtCity170S – отличная помощница для начинающих.ArtCity170S помогает в переделке и ремонте простых швейных изделий. 17 встроенных строчек обеспечивают множеством вариантов выполнения поставленных задач. Кроме того, благодаря легкому и прочному корпусу ArtCity170S удобна в переноске и прослужит долгие годы.
Здесь, в компании Brother, мы вкладываем более, чем 100-летний опыт в каждую машину, которую мы производим, будь то машина для бизнеса или хобби.
ArtCity170S разработана таким образом, чтобы обеспечить надежность и функциональность, которые вам необходимы.
Если вам понадобится помощь или совет в настройке вашей машины, посетите сайт support.brother.com, а также взгляните на страницу аксессуаров, чтобы убедиться в том, что вы располагаете всеми принадлежностями для того, чтобы начать работу.
Ключевые особенности
- 17 встроенных строчек
- Нитевдеватель
- Обметывание петли в 4 приема
- Яркое LED освещение
- Автоматическая намотка шпульки
- Функция «Свободный рукав»
Комплектация
- Лапка для строчки «зигзаг» «J»
- Лапка для обметывания петель «А»
- Лапка для вшивания молнии «I»
- Шпулька
- Набор игл
- Отвертка
- Педаль
Функции
Количество строчек17
Тип челнока
Горизонтальный
Обметывание петель
в 4 приема
Освещение
LED
Намотка шпульки
Автоматическая
Натяжение верхней нити
Ручная настройка
Максимальная длина стежка
4 мм
Максимальная ширина строчки
5 мм
Отсек для аксессуаров
Да
Функция «Свободный рукав»
Да
Характеристики
Характеристики
| Размер машины | Малый |
|---|---|
| Шитье | |
| Уровень квалификации | Начальный уровень |
| Отделение для аксессуаров | Да |
|---|---|
| Тип челнока | Горизонтальный |
| Тип оборудования | Электромеханическое |
| Установка шпульки | Горизонтальная установка шпульки |
| Освещение | LED |
| Количество игл | 1 |
| Потребляемая мощность (Вт) | 50 |
|---|
| Петли | 1 (в 4 операции) |
|---|---|
| Широкий стол-приставка | Дополнительно |
| Свободный рукав | Да |
| Максимальная скорость шитья (стежков в минуту) | 750 |
| Количество швейных строчек *включая петли | 17 |
| Длина стежка (мм) | 4 |
| Ширина строчки (мм) | 5 |
| Рабочее поле (см) | 15,8 |
| Гарантия | Гарантийный срок — 1 год *В случае коммерческого использования гарантия не предоставляется, кроме машин серии PR/VR |
|---|
| Настраиваемое натяжение нити | Ручное |
|---|---|
| Намотка шпульки | Да |
| Система заправки нити | Стандартная |
| Размеры машины (мм) | 392 x 148 x 306 |
|---|---|
| Вес (кг) | 4. 7 |
Аксессуары
-
Широкий стол WT13
Расширьте область для шитья или стежки в вашей машине, установив широкий стол.
Узнать больше -
Шпульки и зажимы для шпулек для швейных машин Brother
Дополнительные шпульки позволят вам наматывать на них ваши любимые цвета ниток. А зажимы предотвращают разматывание ниток.
Узнать больше -
Шпульки для швейных машин Brother 10 шт
Дополнительные шпульки позволят вам наматывать на них ваши любимые цвета ниток. Нет необходимости покупать отдельно нижнюю нить, и это значительно экономит ваше время, когда в следующий раз вам потребуется определенный цвет.
Узнать больше -
Лапка для настрачивания тесьмы F021N
Для настрачивания тесьмы, лент и других декоративных элементов.
Узнать больше -
Прозрачная лапка F023N
Применяется дл облегчения шитья в случаях, когда неоходимо видеть шов и метки на изделии.
Узнать больше -
Лапка для настрачивания шнуров F024N
Эта лапка позволяет настрачивать до 3-х шнуров или декоративных нитей за раз. Шнуры располагаются и удерживаются в направляющей в лапке и пришиваются с помощью строчки зигзаг или другой декоративной строчки.
Узнать больше -
Лапка для бахромы F025N
Лапка для бахромы – хороший инструмент для создания 3D петель, бахромы, текстурной поверхности и необычной отделки с помощью простой строчки зигзаг.
Узнать больше -
Открытая лапка (пластиковая) F027N
Открытая лапка идеальна для пришивания аппликаций. Прозрачный пластик предоставляет полный обзор в области иглы во время шитья.
Узнать больше -
Лапка для защипов (с 5 канавками) F037N
С помощью этой лапки шейте идеально ровные защипы.
Узнать больше -
Открытая лапка (металлическая) F060
Открытая лапка используется для пришивания аппликаций.
Узнать больше -
Скользящая лапка F007N
Легко скользит по поверхности сложных материалов, одновременно улучшая качество строчки на таких материалах, как кожа, винил, силиконовые и велькро ленты.
Узнать больше -
Лапка для обметочных операций F015N
Используется для оверлочной строчки и других видов обработки края. Используйте краеобметочные строчки в вашей машине и увидите, как эта лапка изменит внешний вид и функциональность изделия!
Узнать больше -
Лапка с линейкой F035N
Линейка на лапке используется во время шитья в качестве направляющей для строчки. Идеальна для прошивания аккуратных внешних швов.
Узнать больше -
Лапка для вшивания молнии и шнуров F036N
Легко вшивайте молнии и шнуры с помощью этой регулируемой лапки. Ее положение можно отрегулировать точно по краю молнии/шнура, не захватывая выпуклые части.
Узнать больше -
Лапка для шитья по краю F056
Для простого соединения двух деталей или притачивания кружев и бейки. Сшивайте детали с зазором для создания открытого шва с декоративной строчкой.
Узнать больше -
Лапка с линейкой F063
Используйте для прошивания по прямым или изогнутым линиям для получения аккуратных строчек.
Узнать больше -
Лапка для втачивания потайной молнии F080
Для легкого вшивания потайных молний. Нет необходимости в проутюживании кромок молнии перед шитьем! Просто прижмите пальцем зубчики молнии и выровняйте паз лапки с краем кромки.
Узнать больше -
Лапка для подшивочных операций F003
Лапку для подшивочных операций рекомендуется использовать для узкой подгибки на легких материалах путем двойного сложения по краю и прошивания прямой строчки по внутреннему краю сгиба.
Узнать больше -
Лапка 1/4” для квилтинга F001N
Разработана для создания швов с припусками 1/4 или 1/8 дюйма (6.4 или 3.2 мм), часто используемых в квилтинге и в соединении деталей пэчворка.
Узнать больше -
Лапка для квилтинга F005N
Используется для стежки или шитья со свободной подачей материала.
Узнать больше -
Направляющая F016N
Регулируемая направляющая может использоваться для прошивания параллельных рядов строчек с точно заданным интервалом.
Узнать больше -
Открытая лапка для квилтинга F061
Открытая лапка для квилтинга благодаря пружинному механизму приподнимается или опускается во время перемещения в зависимости от толщины материала.
Узнать больше -
Шагающая лапка F034N
Шагающая лапка ‒ это движущаяся система подачи, которая удерживает и продвигает материал между верхним транспортером лапки и нижним траспортером машины для лучшего управления как сложными, так и многослойными материалами.
Узнать больше -
Фиксатор для свободной подачи материала FMG2
Фиксатор сохраняет натяжение ткани и помогает при шитье со свободной подачей материала.
Узнать больше -
Лапка для присбаривания F012N
Лапка для присбаривания может быть использована для легкой сборки ткани, а также для пристрачивания собранного края к плоскому материалу быстро и легко.
Узнать больше -
Окантовыватель F014N
Конструкция этой лапки будет складывать и правильно размещать предварительно вырезанную косую бейку для простой обработки края.
Узнать больше -
Лапка для ракушечного шва F029N
Лапка образует узкую подгибку для декоративной отделки края. Лапка для ракушечного шва похожа на лапку для узкой подгибки, но предназначена для создания ракушечных швов на прозрачных и легких тканях.
Узнать больше -
Лапка для прямой строчки F011N
Используется исключительно для прокладывания идеально ровной строчки по тонким или легким тканям. Благодаря наличию единственного отверстия для иглы тонкая ткань не застревает в зубчиках транспортера.
Узнать больше -
Лапка 1/4” для квилтинга с направляющей F057
Для прошивания строчек с точным припуском на шов равным 1/4 или 1/8 дюйма (6.4 или 3.2 мм).
Узнать больше
Файлы
ФЛОРЕНЦИЯ И МАШИНА | ОФИЦИАЛЬНЫЙ ВЕБ-САЙТ
- ГЛАВА 1
- ГЛАВА 2
- ГЛАВА 3
- ГЛАВА 4
- ГЛАВА 5
- ГЛАВА 6
- ГЛАВА 7
- ГЛАВА 8
- ГЛАВА 9
- ГЛАВА 10
- ГЛАВА 11
- ГЛАВА 12
- ГЛАВА 13
- ГЛАВА 14
ЖИВОЙ
| 28/05/2023 | Музыка – это ответ 2023 | Рио-де-Жанейро, Бразилия | БИЛЕТЫ | В пути |
06. 04.2023 | Ответ на музыку 2023 | Сан-Паулу , Бразилия | БИЛЕТЫ | В пути |
| 16/06/2023 | Lido Sounds Festival 2022 | Линц, AT | TICKE TS | Going |
| 18.06.2023 | Пула Арена | Пула, Хорватия | БИЛЕТЫ | В пути |
| 22/06/2023 | IDays Milano 2023 | Милан, Италия 900 69 | БИЛЕТЫ | В поход |
| 26.06.2023 | Парк Масгрейв | Cork, IR | БИЛЕТЫ | Going |
| 27.06.2023 | Замок и сады Malahide | Co. Dublin, IR | БИЛЕТЫ | В пути |
| 28.06.2023 | Парк Ормо | Белфаст, Ирландия | БИЛЕТЫ | В пути |
| 07.02.2023 | Фестиваль Ejekt 2023 90 069 | Афины, Греция | БИЛЕТЫ | В пути |
| 07.06.2023 | Bilbao BBK Live 2023 | Bilbao, ES | БИЛЕТЫ | Going |
07. 08.2023 | Фестиваль Южного океана 9006 9 | Malmö, SE | БИЛЕТЫ | В пути |
| 08.10.2023 | Sziget Festival 2023 | Будапешт III. Kerület, HU | БИЛЕТЫ | В пути |
| 08.11.2023 | Summer Well Festival 2023 | Буфтя, Румыния | ТИЦ КЭЦ | Идущие |
| 08.13.2023 | Бордмастеры 2023 | Ньюквей, Великобритания | БИЛЕТЫ | Собираюсь |
| 19.08.2023 | Lowlands Festival 2023 | Biddinghuizen, NL | БИЛЕТЫ | Going |
| 20.08.2023 | Pukkelpop 2023 | Хасселт, Бельгия | БИЛЕТЫ | В пути |
| 25.08.2023 | Zürich Openair 2023 | Цюрих, Швейц. | БИЛЕТЫ | В пути |
| 09.01.2023 | Мео Калорама 2023 | Lisboa, PT | БИЛЕТЫ | В пути |
09. 02.2023 | Кала Михас 2023 | Малага, ES | БИЛЕТЫ | В пути |
Когда машинное обучение выходит из-под контроля
Кратко об идее
Проблема
Предложения, основанные на машинном обучении, множатся, создавая всевозможные новые риски для компаний, которые разрабатывают и используют их или предоставляют данные для их обучения. Это потому, что такие системы не всегда делают этичный или точный выбор.
Причины
Во-первых, системы часто принимают решения на основе вероятностей. Во-вторых, их среда может развиваться непредвиденным образом. В-третьих, их сложность затрудняет определение того, допустили ли они ошибку и почему.
Решения
Руководители должны решить, позволить ли системе постоянно развиваться или вводить заблокированные версии через определенные промежутки времени.
Кроме того, они должны надлежащим образом тестировать предложение до и после его развертывания и постоянно отслеживать его, как только оно появится на рынке.
Обучение на испанском языке
Ler em português
Что происходит, когда машинное обучение — компьютерные программы, которые поглощают новую информацию, а затем меняют способ принятия решений — приводит к потерям инвестиций, предвзятому найму или кредитованию или автомобильным авариям? Должны ли компании позволить своим умным продуктам и услугам развиваться автономно, или они должны «заблокировать» свои алгоритмы и периодически обновлять их? Если фирмы решат сделать последнее, когда и как часто должны происходить эти обновления? И как компании должны оценивать и снижать риски, связанные с тем или иным выбором?
В деловом мире, поскольку искусственный интеллект на основе машинного обучения проникает во все больше и больше предложений и процессов, руководители и советы директоров должны быть готовы ответить на такие вопросы.
В этой статье, основанной на нашей работе в области законодательства в области здравоохранения, этики, регулирования и машинного обучения, мы представляем ключевые концепции для понимания и управления потенциальными недостатками этой передовой технологии.
Что делает машинное обучение рискованным? болеет — и постоянно адаптироваться в ответ на новые данные. Но эти алгоритмы не всегда работают гладко. Они не всегда делают этичный или точный выбор. На это есть три фундаментальные причины.
Во-первых, алгоритмы обычно полагаются на вероятность того, что кто-то, скажем, не выплатит кредит или заболеет. Поскольку они делают так много прогнозов, вполне вероятно, что или окажутся неверными, просто потому, что всегда есть шанс, что они окажутся ошибочными. Вероятность ошибок зависит от множества факторов, включая количество и качество данных, используемых для обучения алгоритмов, конкретный тип выбранного метода машинного обучения (например, глубокое обучение, использующее сложные математические модели, по сравнению с деревьями классификации).
которые полагаются на правила принятия решений), и использует ли система только объяснимых алгоритмов (это означает, что люди могут описать, как они пришли к своим решениям), что может не позволить максимизировать точность.
Во-вторых, среда, в которой работает машинное обучение, может сама развиваться или отличаться от того, для чего были разработаны алгоритмы. Хотя это может происходить по-разному, двумя из наиболее частых являются дрейф концепций и ковариативный сдвиг.
В первом случае взаимосвязь между входными данными, которые использует система, и ее выходными данными не является стабильной во времени или может быть определена неправильно. Рассмотрим алгоритм машинного обучения для торговли акциями. Если он был обучен с использованием данных только за период низкой волатильности рынка и высоких темпов экономического роста, он может плохо работать, когда экономика вступает в рецессию или испытывает потрясения — скажем, во время кризиса, подобного Covid-19.
пандемия. По мере изменения рынка взаимосвязь между входами и выходами — например, между уровнем заемных средств компании и доходностью ее акций — также может измениться. Подобное несоответствие может произойти с моделями кредитного скоринга на разных этапах бизнес-цикла.
В медицине примером дрейфа понятий является ситуация, когда диагностическая система, основанная на машинном обучении, которая использует изображения кожи в качестве исходных данных для обнаружения рака кожи, не может поставить правильный диагноз из-за взаимосвязи, скажем, между цветом чьей-либо кожи (который может варьируются в зависимости от расы или пребывания на солнце), и решение о диагностике не было адекватно зафиксировано. Такая информация часто отсутствует даже в электронных медицинских картах, используемых для обучения модели машинного обучения.
Ковариатные сдвиги происходят, когда данные, подаваемые в алгоритм во время его использования, отличаются от данных, которые его обучили. Это может произойти, даже если шаблоны, изученные алгоритмом, стабильны и нет дрейфа концепций.
Например, компания-производитель медицинского оборудования может разработать свою систему на основе машинного обучения, используя данные крупных городских больниц. Но как только устройство появится на рынке, медицинские данные, введенные в систему поставщиками медицинских услуг в сельской местности, могут не выглядеть как данные разработки. В городских больницах может быть более высокая концентрация пациентов из определенных социально-демографических групп с сопутствующими заболеваниями, которые обычно не наблюдаются в сельских больницах. Такие несоответствия могут быть обнаружены только тогда, когда устройство делает больше ошибок, находясь на рынке, чем во время тестирования. Учитывая разнообразие рынков и скорость, с которой они меняются, становится все труднее предвидеть, что произойдет в среде, в которой работают системы, и никакие данные не могут отразить все нюансы, происходящие в реальном мире.
Как запрограммировать беспилотный автомобиль, чтобы он ценил жизни трех пожилых людей, скажем, по сравнению с жизнью одного человека средних лет?
Третья причина, по которой машинное обучение может принимать неточные решения, связана со сложностью систем, в которые оно встроено.
Рассмотрим устройство, используемое для диагностики болезни на основе изображений, которые вводят врачи, например IDx-DR, которое идентифицирует заболеваний глаз, таких как диабетическая ретинопатия и макулярный отек, и был первым автономным медицинским устройством на основе машинного обучения, разрешенным для использования Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. Качество любого диагноза зависит от того, насколько четкими являются предоставленные изображения, от конкретного алгоритма, используемого устройством, данных, на которых был обучен алгоритм, от того, получил ли врач, вводящий изображения, соответствующие инструкции и так далее. С таким количеством параметров трудно оценить, могло ли такое устройство совершить ошибку и почему, не говоря уже о том, чтобы быть уверенным в его поведении.
Но неточные решения — не единственный риск машинного обучения. Давайте теперь рассмотрим две другие категории: агентский риск и моральный риск.
Агентский риск
Несовершенство машинного обучения поднимает еще одну важную проблему: риски, связанные с вещами, которые не находятся под контролем конкретного бизнеса или пользователя.
Обычно можно опираться на надежные доказательства, чтобы восстановить обстоятельства, приведшие к аварии. В результате, когда это происходит, руководители могут, по крайней мере, получить полезную оценку степени потенциальной ответственности своей компании. Но поскольку машинное обучение обычно встроено в сложную систему, часто будет неясно, что привело к сбою — какая сторона или «агент» (например, разработчик алгоритма, развертыватель системы или партнер) несет ответственность за это. ошибка и была ли проблема с алгоритмом, с некоторыми данными, предоставленными ему пользователем, или с данными, используемыми для его обучения, которые могли быть получены от нескольких сторонних поставщиков. Изменение окружающей среды и вероятностный характер машинного обучения еще больше усложняют возложение ответственности на конкретного агента.
На самом деле несчастные случаи или неправомерные решения могут иметь место даже без чьей-либо халатности — просто всегда есть вероятность ошибочного решения.
Gregory Reid/Gallery Stock
Руководителям необходимо знать, когда их компании могут столкнуться с ответственностью по действующему законодательству, которое само по себе также может развиваться. Рассмотрим медицинский контекст. Исторически суды рассматривали врачей как лиц, принимающих окончательные решения, и поэтому не решались применять ответственность за качество продукции к производителям медицинского программного обеспечения. Однако это может измениться по мере того, как все больше «черных ящиков» или автономных систем будут ставить диагнозы и давать рекомендации без участия (или с гораздо меньшим участием) врачей в клиниках. Что будет, например, если система машинного обучения порекомендует пациенту нестандартное лечение (например, гораздо более высокую дозу лекарства, чем обычно) и регулирование будет развиваться таким образом, что врач, скорее всего, будет нести ответственность только за любой вред если он или она не последовал рекомендации системы? Такие нормативные изменения могут переложить риски ответственности с врачей на разработчиков медицинских устройств с поддержкой машинного обучения, поставщиков данных, участвующих в разработке алгоритмов, или компаний, участвующих в установке и развертывании алгоритмов.
Моральный риск
Продукты и услуги, которые принимают решения автономно, также должны будут решать этические дилеммы — требование, которое сопряжено с дополнительными рисками и проблемами регулирования и разработки продуктов. Теперь ученые начали формулировать эти проблемы как проблемы разработки ответственного алгоритма. Они включают головоломку о том, как автоматизировать моральные рассуждения. Должна ли Тесла, например, программировать свои автомобили, чтобы они мыслили в утилитарных терминах затрат и выгод или в кантианских терминах, когда определенные ценности не могут быть уступлены независимо от выгоды? Даже если ответ утилитарен, количественная оценка чрезвычайно сложна: как мы должны запрограммировать машину, чтобы она оценивала жизни трех пожилых людей по сравнению, скажем, с жизнью одного человека средних лет? Как компаниям следует балансировать между, скажем, конфиденциальностью, справедливостью, точностью и безопасностью? Можно ли избежать всех этих рисков?
Моральные риски также включают предубеждения, связанные с демографическими группами.
Например, алгоритмы распознавания лиц с трудом идентифицируют цветных людей; системы классификации поражений кожи, по-видимому, имеют неодинаковую точность в зависимости от расы; Инструменты прогнозирования рецидивизма дают чернокожим и латиноамериканцам ложно высокие оценки, а системы оценки кредитоспособности — несправедливо низкие. При многих широко распространенных коммерческих применениях системы машинного обучения могут считаться несправедливыми по отношению к определенной группе по некоторым параметрам.
Проблема усугубляется многочисленными и, возможно, взаимно несовместимыми способами определения честности и кодирования ее в алгоритмах. Алгоритм кредитования можно откалибровать — это означает, что его решения не зависят от групповой идентичности после контроля уровня риска — и в то же время несоразмерно отказывать в кредитах кредитоспособным меньшинствам. В результате компания может оказаться в ситуации «будь проклят, если ты будешь делать, будь проклят, если ты не будешь».
Если он использует алгоритмы для определения того, кто получает кредит, ему может быть трудно избежать обвинений в дискриминации некоторых групп в соответствии с одним из определений справедливости. Различные культуры также могут принимать разные определения и этические компромиссы — проблема для продуктов с глобальными рынками. Белая книга Европейской комиссии по ИИ от февраля 2020 года указывает на эти проблемы: она призывает к разработке ИИ с «европейскими ценностями», но будет ли такой ИИ легко экспортироваться в регионы с другими ценностями?
Руководителям следует относиться к машинному обучению как к живой сущности, а не как к неодушевленной технологии.
Наконец, все эти проблемы также могут быть вызваны нестабильностью модели. Это ситуация, когда исходные данные, близкие друг к другу, приводят к далеко разнесенным решениям. Нестабильные алгоритмы, скорее всего, будут относиться к очень похожим людям по-разному и, возможно, несправедливо.
Все эти соображения, конечно, не означают, что мы должны вообще избегать машинного обучения.
Вместо этого руководители должны использовать возможности, которые он создает, и при этом должным образом учитывать риски.
Запирать или не запирать?
Если руководители решат использовать машинное обучение, следующий ключевой вопрос: должна ли компания позволить ему постоянно развиваться или вместо этого через определенные промежутки времени вводить только проверенные и заблокированные версии? Снизит ли последний вариант только что описанные риски?
Эта проблема знакома медицинскому миру. До сих пор FDA обычно одобряло только «программное обеспечение как медицинское устройство» (программное обеспечение, которое может выполнять свои медицинские функции без аппаратного обеспечения), чьи алгоритмы заблокированы. Обоснование: агентство не хотело разрешать использование устройств, чьи диагностические процедуры или пути лечения постоянно меняются, чего оно не понимает. Но, как теперь понимают FDA и другие регулирующие органы, блокировка алгоритмов может быть столь же рискованной, потому что она не обязательно устраняет следующие опасности:0316
Неверные решения.
Блокировка не меняет того факта, что алгоритмы машинного обучения обычно основывают решения на предполагаемых вероятностях. Более того, хотя ввод большего количества данных обычно приводит к повышению производительности, это происходит не всегда, и степень улучшения может варьироваться; улучшения в разблокированных алгоритмах могут быть больше или меньше для разных систем и с разными объемами данных. Хотя трудно понять, как точность (или неточность) решений может измениться, когда алгоритм разблокирован, важно попробовать.
Изменения окружающей среды.
Также имеет значение, развивается ли и как среда, в которой система принимает решения. Например, автомобильные автопилоты работают в условиях, которые постоянно меняются в зависимости от поведения других водителей. Системы ценообразования, кредитного скоринга и торговли могут столкнуться с изменением рыночного режима всякий раз, когда деловой цикл вступает в новую фазу. Задача состоит в том, чтобы обеспечить совместную эволюцию системы машинного обучения и среды таким образом, чтобы система могла принимать правильные решения.
Агентские риски.
Блокировка алгоритма не устраняет сложность системы, в которую он встроен. Например, по-прежнему могут возникать ошибки, вызванные использованием некачественных данных от сторонних поставщиков для обучения алгоритма или различиями в навыках пользователей. По-прежнему может быть сложно распределить ответственность между поставщиками данных, разработчиками алгоритмов, развертывателями и пользователями
Моральные риски.
Заблокированная система может сохранять несовершенства или искажения, неизвестные ее создателям. При анализе маммограмм на наличие признаков рака молочной железы заблокированный алгоритм не сможет учиться у новых субпопуляций, к которым он применяется. Поскольку средняя плотность груди может различаться в зависимости от расы, это может привести к неправильной диагностике, если система отбирает людей из демографической группы, недостаточно представленной в данных обучения. Точно так же алгоритм оценки кредитоспособности, обученный на социально-экономически обособленной подгруппе населения, может дискриминировать определенных заемщиков почти так же, как это делает незаконная практика красной черты.
Мы хотим, чтобы алгоритмы исправляли такие проблемы как можно скорее, обновляя себя по мере того, как они «наблюдают» больше данных от субпопуляций, которые, возможно, не были хорошо представлены или даже не идентифицированы ранее. И наоборот, устройства, чьи системы машинного обучения не заблокированы, могут со временем нанести вред одной или нескольким группам, если они развиваются, используя в основном данные из другой группы. Более того, определить точку, в которой устройство становится сравнительно хуже в лечении одной группы, может быть сложно.
Набор инструментов для руководителей
Итак, как руководители должны управлять существующими и возникающими рисками машинного обучения? Важными шагами являются разработка соответствующих процессов, повышение сообразительности руководства и совета директоров, постановка правильных вопросов и принятие правильного мышления.
Относитесь к машинному обучению так же, как к человеческому.
Руководителям следует думать о машинном обучении как о живом объекте, а не как о неодушевленной технологии.
Точно так же, как когнитивное тестирование сотрудников не покажет, как они себя поведут, если их добавить в уже существующую команду в бизнесе, лабораторное тестирование не может предсказать производительность систем машинного обучения в реальном мире. Руководители должны требовать полного анализа того, как сотрудники, клиенты или другие пользователи будут применять эти системы и реагировать на их решения. Даже если регулирующие органы не требуют этого, компании могут захотеть подвергнуть свои новые продукты на основе машинного обучения рандомизированным контролируемым испытаниям, чтобы убедиться в их безопасности, эффективности и объективности перед выпуском. Но они также могут захотеть проанализировать решения о продуктах на реальном рынке, где есть разные типы пользователей, чтобы увидеть, различается ли качество решений у них. Кроме того, компаниям следует сравнивать качество решений, принимаемых алгоритмами, с решениями, принимаемыми в тех же ситуациях без их использования в .
Прежде чем развертывать продукты в больших масштабах, особенно те, которые не прошли рандомизированные контролируемые испытания, но не только те, которые не прошли рандомизированные контролируемые испытания, компаниям следует рассмотреть возможность их тестирования на ограниченных рынках, чтобы лучше понять их точность и поведение при воздействии различных факторов, например, когда пользователи не имеют одинакового опыта, данные из источников различаются или среда меняется. Сбои в реальных условиях сигнализируют о необходимости улучшения или отказа от алгоритмов.
Думайте как регулирующий орган и сначала сертифицируйте.
Предприятиям следует разработать планы сертификации предложений машинного обучения до их выхода на рынок. Практика регулирующих органов предлагает хорошую дорожную карту. Например, в 2019 году FDA опубликовало дискуссионный документ, в котором предлагалась новая нормативно-правовая база для модификации программного обеспечения на основе машинного обучения в качестве медицинского устройства.
В нем был изложен подход, который позволил бы постоянно улучшать такое программное обеспечение, сохраняя при этом безопасность пациентов, что включало полную оценку компании или команды, разрабатывающей программное обеспечение, чтобы убедиться, что в ней существует культура организационного совершенства и высокого качества, которая приведет к регулярно тестировать свои устройства машинного обучения. Если компании не примут такие процессы сертификации, они могут быть привлечены к ответственности, например, за недостаточную комплексную проверку.
Многие стартапы предоставляют услуги по подтверждению того, что продукты и процессы не страдают предвзятостью, предубеждениями, стереотипами, несправедливостью и другими ловушками. Профессиональные организации, такие как Институт инженеров по электротехнике и электронике и Международная организация по стандартизации, также разрабатывают стандарты для такой сертификации, а такие компании, как Google, предлагают услуги по этике ИИ, которые исследуют множество аспектов, начиная от данных, используемых для обучения систем, и заканчивая их поведение, их влияние на самочувствие.
Компаниям может потребоваться разработать аналогичные собственные структуры.
Gregory Reid/Gallery Stock
Непрерывный мониторинг.
По мере развития продуктов и услуг на основе машинного обучения и сред, в которых они работают, компании могут обнаружить, что их технологии работают не так, как предполагалось изначально. Поэтому важно, чтобы они установили способы проверки того, что эти технологии ведут себя в соответствующих пределах. Другие сектора могут служить моделями. Инициатива Sentinel FDA использует разрозненные источники данных, такие как электронные медицинские карты, для мониторинга безопасности медицинских продуктов и может заставить их отозвать, если они не проходят проверку. Во многих отношениях программы мониторинга компаний могут быть аналогичны инструментам и процессам профилактического обслуживания, которые в настоящее время используются производственными или энергетическими компаниями или в сфере кибербезопасности. Например, фирмы могут проводить так называемые состязательные атаки на ИИ, подобные тем, которые обычно используются для проверки прочности защиты ИТ-систем.
Задавайте правильные вопросы.
Руководителям и регулирующим органам необходимо изучить следующее:
- Точность и конкурентоспособность. Насколько производительность системы, основанной на машинном обучении, может улучшиться с увеличением объема новых данных от ее использования, если мы не заблокируем алгоритм? Что такие улучшения будут означать для бизнеса? В какой степени потребители поймут преимущества и недостатки заблокированных систем по сравнению с разблокированными?
- Предубеждения. Какие данные использовались для обучения алгоритма? Насколько он репрезентативен для населения, на котором в конечном итоге будет работать алгоритм? Можем ли мы предсказать, будет ли разблокированный алгоритм давать менее предвзятые результаты, чем заблокированный, если мы позволим ему обучаться со временем? Влияют ли ошибки алгоритма на меньшинства или другие группы в частности? Может ли подход непрерывного мониторинга установить «ограничители», которые не позволят алгоритму стать дискриминационным?
- Окружающая среда. Как со временем изменится среда, в которой используется предложение? Существуют ли условия, при которых нельзя позволять машинному обучению принимать решения, и если да, то какие? Как мы можем гарантировать, что поведение предложения будет развиваться соответствующим образом, учитывая, как меняется сама среда? Когда мы должны отказаться от нашего предложения, потому что разрыв между окружающей средой и поведением нашего предложения стал слишком большим? Каковы границы среды, в которой наше предложение может адаптироваться и работать? Насколько надежны и безопасны наши системы машинного обучения на протяжении всего их жизненного цикла?
- Агентство. От каких сторонних компонентов, включая источники данных, зависит поведение наших алгоритмов машинного обучения? Насколько они различаются, когда они используются разными типами людей, например, менее квалифицированными? Какие продукты или услуги других организаций используют наши данные или алгоритмы машинного обучения, что может привести к привлечению нас к ответственности? Должны ли мы позволять другим организациям использовать разработанные нами алгоритмы машинного обучения?
Как со временем изменится среда, в которой используется предложение? Существуют ли условия, при которых нельзя позволять машинному обучению принимать решения, и если да, то какие? Как мы можем гарантировать, что поведение предложения будет развиваться соответствующим образом, учитывая, как меняется сама среда? Когда мы должны отказаться от нашего предложения, потому что разрыв между окружающей средой и поведением нашего предложения стал слишком большим? Каковы границы среды, в которой наше предложение может адаптироваться и работать? Насколько надежны и безопасны наши системы машинного обучения на протяжении всего их жизненного цикла?Разработайте принципы, направленные на снижение рисков вашего бизнеса.
Предприятиям необходимо будет разработать собственные правила, в том числе этические, для управления этими новыми рисками, как это уже сделали некоторые компании, такие как Google и Microsoft. Такие руководящие принципы часто должны быть весьма конкретными (например, в отношении того, какие определения справедливости приняты), чтобы быть полезными, и должны быть адаптированы к рассматриваемым рискам. Если вы используете машинное обучение для принятия решений о найме, было бы неплохо иметь простую, справедливую и прозрачную модель. Если вы используете машинное обучение для прогнозирования цен на товарные фьючерсные контракты, вас могут волновать не столько эти значения, сколько максимальные потенциальные финансовые потери, допустимые для любого решения, которое принимает машинное обучение.
Существуют ли условия, при которых нельзя позволять машинному обучению принимать решения, и если да, то какие?
К счастью, путь к разработке и внедрению принципов не обязательно должен быть одиноким.
Руководителям есть чему поучиться у многолетних усилий таких организаций, как ОЭСР, разработавших первые межправительственные принципы ИИ (принятые в 2019 году многими странами). Принципы ОЭСР способствуют инновационному, надежному и ответственно прозрачному ИИ, который уважает права человека, верховенство закона, разнообразие и демократические ценности и способствует инклюзивному росту, устойчивому развитию и благополучию. Они также подчеркивают надежность, безопасность, защищенность и непрерывное управление рисками систем ИИ на протяжении всего их жизненного цикла.
Недавно запущенная Обсерватория политики в области искусственного интеллекта ОЭСР предоставляет дополнительные полезные ресурсы, такие как всеобъемлющий сборник политик в области искусственного интеллекта по всему миру.
. . .
Машинное обучение имеет огромный потенциал. Но по мере того, как эта технология, наряду с другими формами ИИ, вплетается в нашу экономическую и социальную ткань, риски, которые она представляет, будут возрастать.