طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟ هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آنها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد. برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.
طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟ هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آنها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد. برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
