深度学习应用实践60讲学习心得

深度学习应用实践60讲学习心得要做到公平,一直是件难事。在许多人能做出多种选择的体系中,公平通常不可能实现。肯尼斯·阿罗(Kenneth Arrow)是诺贝尔经济学奖得主,他提出了阿罗不可能定理(Arrow Paradox),即,排名投票系统本质上不可能做到公平。更准确地说,这条定理是指,如果一个投票系统试图对三个或以上的候选人进行排名,就不可能同时优化投票公平性的不同方面。这有点像老话说的“快,

深度学习应用实践60讲学习心得

要做到公平,一直是件难事。在许多人能做出多种选择的体系中,公平通常不可能实现。肯尼斯·阿罗(Kenneth Arrow)是诺贝尔经济学奖得主,他提出了阿罗不可能定理(Arrow Paradox),即,排名投票系统本质上不可能做到公平。更准确地说,这条定理是指,如果一个投票系统试图对三个或以上的候选人进行排名,就不可能同时优化投票公平性的不同方面。这有点像老话说的“快,便宜,好——两个任意挑”,因为无法同时满足全部三项。从数学角度来看,对三个以上候选人进行排序时,无论是确保每张投票都有相同的权重,或保证每个结果都有相等的出现机会,还是采用其他公正排名的标准,都必然会对公平的某些方面造成损害。

每一种搜索算法也是在进行排序选择,对于它所排序的一些信息来源来说,同样自来就不公平。无论是哪个搜索引擎,Bing也好,Ask也罢,抑或谷歌乃至还未发明出来的搜索引擎,返回的排序结果不可能满足公平的所有维度。在某些方面它有所偏倚,就像投票系统会偏向某些方向一样。

尽管如此,我们仍然想要公平和中立。在当今生活中,搜索既是一个不可或缺的服务,也是一个非常大的业务领域。新闻、商务和个人身份都经由搜索引擎过滤,自由原则也要间接通过搜索引擎来体现。搜索引擎的权力可能被滥用。这在中国已经发生,而我们也能够在理论上想象这种可能。如果一个搜索算法本身就是有偏好的,那么是否有办法能让它变得更中立呢


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