近年來，人工智能（AI）和機器學習（ML）的應用已經相當普及，比如 AlphaGo 就成為了人類棋手的一位勁敵。此外科學家們將之用于探索暗物質、營銷人員借此來制定最佳廣告策略、還有許多研究人員希望它能夠攻克 COVID-19 這樣的流行病。好消息是，為了進一步降低機器學習的訪問和參與門檻，搜索巨頭谷歌已經發起了一個名叫 AI Explorables 的新項目。

Hidden Bias（來自：Google）

　　對于大多數人來說，有關機器學習的大量文獻可能都過于深奧。有鑒于此，谷歌希望通過 AI Explorables 項目和一系列交互式的解析，幫助人們更好地理解機器學習的核心概念。

　　目前谷歌已經發布了兩種基本概念的解釋，分別是“隱藏偏差”和“公正性衡量”。

Measuring Fairness

　　在接下來的幾個月，這家科技巨頭還會講解更多的概念，比如反饋循環對系統偏差的影響、解釋系統為達成特定目標所采取的邏輯步驟、隱私問題的處理、及其在 AI 系統中的含義等。

　　綜上所述，借助 AI Explorables，人工智能研究可以更加易于訪問和包容。感興趣的朋友，可移步至谷歌 PAIR 主頁了解更多內容。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌发布AI Explorables 进一步降低机器学习的参与门槛的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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