Вброс Выбор очевиден.

[Колоброд]

Ваще-то я тоже брызгала на фломастеры
Сам старый

Внутрь надо было заливать

 

[Andrey_NU]

Внутрь надо было заливать

Аша. Люблю внутрь заливать.

 

[Колоброд]

Пиздец
А сколько Колоброду лет если ему в 74 году подарили фломастеры

До 21года фломастеры не дарят?

 

[Колоброд]

Пиздец
А сколько Колоброду лет если ему в 74 году подарили фломастеры

Не было у меня 74ом фломастелов. Карандаши да. Карандаши были в 75ом была школа на три класса и две учительницы. Первой и второй класс сидели в одном классе один ряд (ближе к окну) первый класс а подальше от окна второй. Ещё у нас был истопник дядя Федя. Не просыхал но он был хороший

 

[Andrey_NU]

Не было у меня 74ом фломастелов. Карандаши да. Карандаши были в 75ом была школа на три класса и две учительницы. Первой и второй класс сидели в одном классе один ряд (ближе к окну) первый класс а подальше от окна второй. Ещё у нас был истопник дядя Федя. Не просыхал но он был хороший

Феноменальная память.

 

[O.Lechkа]

Но это уже совсем другая история.

Чёт так и не поняла...
А кто кассира убил?
И зачем вы смыли кровь??

 

[Andrey_NU]

Чёт так и не поняла...
А кто кассира убил?
И зачем вы смыли кровь??

Кассир это кто из этих несчастных?

 

[O.Lechkа]

Кассир это кто из этих несчастных?

Один из шести или все сразу?
(просто Карцева вспомнила?)

 

[Колоброд]

Один из шести или все сразу?
(просто Карцева вспомнила?)

Сидоров кассир

 

[Колоброд]

Феноменальная память.

Это ты про анекдот?

Герой гражданской войны рассказывает детям. Скачу на вороном коне. А слева еб твою мать. Гляжу направо. А справа ебаный в рот. Дети слушают затаив дыхание. Во бля память

 

[Колоброд]

Большинство голосует за убить всех нахуй. А мне жалко стрелочника. Ведь он опять будет виноват.

 

[Andrey_NU]

Большинство голосует за убить всех нахуй. А мне жалко стрелочника. Ведь он опять будет виноват.

Жалко этого добряка.

 

[Колоброд]

Осуждаем.

Почему? Моя карма прям прёт вверх.

 

[Andrey_NU]

Почему? Моя карма прям прёт вверх.

Киса заругает.

 

[Колоброд]

Киса заругает.

Из за пидерастов? Да брось. Пидоры есть в любой нации. Я знаю

 

[Tuma]

Так что решили? Кого давим?

 

[Лоллл]

Так что решили? Кого давим?

Большинство за то, чтобы задавить пятерых). Никогда не устану удивляться)).

 

[Колоброд]

В 2014 году Медиа-лаборатория Массачусетского технологического института запустила проект Moral Machine — платформу, с помощью которой собираются данные о возможном решении искусственным интеллектом знаменитой проблемы вагонетки: в интерпретации проекта беспилотный автомобиль со сломанными тормозами едет в сторону пешеходного перехода. В каждом примере такой задачи на двух половинах перехода разные персонажи (к примеру, дети и взрослые), а решение может быть осложнено тем, что персонажи нарушают правила (переходят на красный свет), одна из сторон пешехода закрыта ограничителем, а в салоне автомобиля — люди, которые могут пострадать. Решения существует два, а принятие лбого, как и в классической задаче с вагонеткой, приведет к жертвам.

Пример поставленной задачи: ехать прямо и сбить беременную женщину и маленького ребенка, которые переходят на красный, или же свернуть и сбить бездомного и грабителя, которые правила не нарушают

Awad et al. / Nature 2018


Основная задача проекта — изучить мнения людей по поводу возможного принятия решений моральных задач искусственным интеллектом. Всего исследователям удалось собрать ответы 40 миллионов человек из 223 стран и территорий. В новой статье авторы проекта под руководством Эдмонда Авада (Edmond Awad) поделились собранными результатами. Всего ученые проанализировали данные, собранные из 130 стран с минимум 100 респондентами. Каждый участник решил 13 вариантов задачи, после чего заполнил краткую анкету, предоставив свои демографические данные.

Сначала ученые изучили общую динамику ответов пользователей. Так, участники чаще выбирали действие (направить автопилот в другую сторону), старались спасти большее количество людей, чаще спасали мужчин, а не женщин и предпочитали спасать детей, а не пожилых людей. Кроме того, участники опроса также чаще спасали людей, а не животных.

Предпочтения участников в сторону определенного решения

Awad et al. / Nature 2018


Затем ученые подробно рассмотрели ответы участников из разных стран. В зависимости от ответов ученые выделили три культурных кластера. В первый «западный» кластер попали жители Северной Америки и некоторых европейских стран — приверженцы католицизма и православия. Во второй «восточный» кластер попали жители азиатских стран и стран Ближнего Востока. Наконец, в третий «южный» кластер попали жители латинской и центральной Америки и жители бывших французских колоний.

Для каждого кластера был характерен свой паттерн принятия решений. К примеру, жители «южного» кластера чаще других спасали женщин и чаще предпочитали спасать людей более высокого статуса (бизнесменов, а не бездомных), участники из «восточного» кластера чаще спасали тех, кто не нарушает ПДД, а «западный» кластер чаще других предпочитал бездействие.

Предпочтения участников из «западного», «восточного» и «южного» кластеров

Awad et al. / Nature 2018



Кроме того, различия в принятии решений нашли и на уровне стран. К примеру, в Финляндии и Японии тщательно следят за соблюдением ПДД: именно поэтому жители этих стран решали пожертвовать нарушителями чаще, чем страны с более «мягкими» ПДД (например, Нигерия). Кроме того, жители стран с низкими показателями экономического неравенства (например, той же Финляндии) не показывали предпочтений в спасении либо бизнесменов, либо бездомных.

 

[Колоброд]

В 2014 году Медиа-лаборатория Массачусетского технологического института запустила проект Moral Machine — платформу, с помощью которой собираются данные о возможном решении искусственным интеллектом знаменитой проблемы вагонетки: в интерпретации проекта беспилотный автомобиль со сломанными тормозами едет в сторону пешеходного перехода. В каждом примере такой задачи на двух половинах перехода разные персонажи (к примеру, дети и взрослые), а решение может быть осложнено тем, что персонажи нарушают правила (переходят на красный свет), одна из сторон пешехода закрыта ограничителем, а в салоне автомобиля — люди, которые могут пострадать. Решения существует два, а принятие лбого, как и в классической задаче с вагонеткой, приведет к жертвам.

Пример поставленной задачи: ехать прямо и сбить беременную женщину и маленького ребенка, которые переходят на красный, или же свернуть и сбить бездомного и грабителя, которые правила не нарушают

Awad et al. / Nature 2018


Основная задача проекта — изучить мнения людей по поводу возможного принятия решений моральных задач искусственным интеллектом. Всего исследователям удалось собрать ответы 40 миллионов человек из 223 стран и территорий. В новой статье авторы проекта под руководством Эдмонда Авада (Edmond Awad) поделились собранными результатами. Всего ученые проанализировали данные, собранные из 130 стран с минимум 100 респондентами. Каждый участник решил 13 вариантов задачи, после чего заполнил краткую анкету, предоставив свои демографические данные.

Сначала ученые изучили общую динамику ответов пользователей. Так, участники чаще выбирали действие (направить автопилот в другую сторону), старались спасти большее количество людей, чаще спасали мужчин, а не женщин и предпочитали спасать детей, а не пожилых людей. Кроме того, участники опроса также чаще спасали людей, а не животных.

Предпочтения участников в сторону определенного решения

Awad et al. / Nature 2018


Затем ученые подробно рассмотрели ответы участников из разных стран. В зависимости от ответов ученые выделили три культурных кластера. В первый «западный» кластер попали жители Северной Америки и некоторых европейских стран — приверженцы католицизма и православия. Во второй «восточный» кластер попали жители азиатских стран и стран Ближнего Востока. Наконец, в третий «южный» кластер попали жители латинской и центральной Америки и жители бывших французских колоний.

Для каждого кластера был характерен свой паттерн принятия решений. К примеру, жители «южного» кластера чаще других спасали женщин и чаще предпочитали спасать людей более высокого статуса (бизнесменов, а не бездомных), участники из «восточного» кластера чаще спасали тех, кто не нарушает ПДД, а «западный» кластер чаще других предпочитал бездействие.

Предпочтения участников из «западного», «восточного» и «южного» кластеров

Awad et al. / Nature 2018



Кроме того, различия в принятии решений нашли и на уровне стран. К примеру, в Финляндии и Японии тщательно следят за соблюдением ПДД: именно поэтому жители этих стран решали пожертвовать нарушителями чаще, чем страны с более «мягкими» ПДД (например, Нигерия). Кроме того, жители стран с низкими показателями экономического неравенства (например, той же Финляндии) не показывали предпочтений в спасении либо бизнесменов, либо бездомных.

Мораль собакой быть не выгодно выгодно быть ребенком. Переходя дорогу не будьте как собаки, будьте как дети.

 

[Lusi22]

Проблема в том, что собак и детей проблематично уложить на рельсы и заставить лежать неподвижно) у них в жжепе по два шила. Хотя под колесами автомобилей они частые гости.