論文の概要: A Framework for Democratizing AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00818v1
- Date: Wed, 1 Jan 2020 17:30:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 09:11:23.508321
- Title: A Framework for Democratizing AI
- Title（参考訳）: AIを民主化するフレームワーク
- Authors: Shakkeel Ahmed, Ravi S. Mula, Soma S. Dhavala
- Abstract要約: 機械学習と人工知能は第四次産業革命の不可欠な部分である。
AIの民主化は多面的な問題であり、科学、技術、政策の進歩が必要である。
さまざまなソリューションに単一のインターフェースを提供する、意見に富んだTextttmlsquareフレームワークを導入します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine Learning and Artificial Intelligence are considered an integral part
of the Fourth Industrial Revolution. Their impact, and far-reaching
consequences, while acknowledged, are yet to be comprehended. These
technologies are very specialized, and few organizations and select highly
trained professionals have the wherewithal, in terms of money, manpower, and
might, to chart the future. However, concentration of power can lead to
marginalization, causing severe inequalities. Regulatory agencies and
governments across the globe are creating national policies, and laws around
these technologies to protect the rights of the digital citizens, as well as to
empower them. Even private, not-for-profit organizations are also contributing
to democratizing the technologies by making them \emph{accessible} and
\emph{affordable}. However, accessibility and affordability are all but a few
of the facets of democratizing the field. Others include, but not limited to,
\emph{portability}, \emph{explainability}, \emph{credibility}, \emph{fairness},
among others. As one can imagine, democratizing AI is a multi-faceted problem,
and it requires advancements in science, technology and policy. At
\texttt{mlsquare}, we are developing scientific tools in this space.
Specifically, we introduce an opinionated, extensible, \texttt{Python}
framework that provides a single point of interface to a variety of solutions
in each of the categories mentioned above. We present the design details, APIs
of the framework, reference implementations, road map for development, and
guidelines for contributions.
- Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能は第四次産業革命の不可欠な部分と考えられている。
彼らの影響、そして大きな影響は認識されているものの、まだ理解されていない。
これらの技術は非常に専門的であり、将来をグラフ化するためにお金、人力、潜在的に、高度に訓練された組織や専門家は少ない。
しかし、パワーの集中は限界化を招き、深刻な不平等を引き起こす。
世界中の規制機関や政府は、デジタル市民の権利を保護し、権限を付与するために、これらの技術に関する国家政策や法律を作成している。
民間の非営利組織でさえも、それらを \emph{ Accessible} と \emph{affordable} にすることで、テクノロジーの民主化に貢献している。
しかし、アクセシビリティとアベイラビリティは、この分野を民主化するいくつかの側面に過ぎません。
その他には、 \emph{portability}, \emph{explainability}, \emph{credibility}, \emph{fairness} などがある。
想像できるように、AIの民主化は多面的な問題であり、科学、技術、政策の進歩が必要である。
texttt{mlsquare}では、この分野の科学的ツールを開発しています。
具体的には、上述したカテゴリのそれぞれにおいて、さまざまなソリューションに対する単一のインターフェースポイントを提供する、意見に富んだ拡張可能な、‘texttt{Python} フレームワークを導入します。
設計の詳細、フレームワークのAPI、リファレンス実装、開発のためのロードマップ、コントリビューションのためのガイドラインを示します。
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