Hace 7 años | Por --524982-- a telegraph.co.uk
Publicado hace 7 años por --524982-- a telegraph.co.uk

Científicos computacionales del University College London y de la Universidad de Sheffield en el Reino Unido han desarrollado un algoritmo que no sólo valora las pruebas legales sino también las consideraciones morales. (Artículo científico: "Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective" https://peerj.com/articles/cs-93/ )

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DeepMind,la plataforma de Inteligencia Artificial de Google ya puede aprender por sí misma sin intervención humana (eng)
DeepMind,la plataforma de Inteligencia Artificial de Google ya puede aprender por sí misma sin intervención humana (eng)

Hace 7 años | Por --524982-- a thenextweb.com

Azucena1980

Dredd...

jm22381

#2 Un juez Dredd robótico para juzgar corruptos... y que si les encuentra culpables les corte la cabeza y lo emitan como reality en Telecinco!!!

D

que le pongan uno a la Fiscalía defensora

D

que no sólo valora las pruebas legales sino también las consideraciones morales.
La moral de quien? La mía, la de Aznar? La de Belen Esteban o la de yisus?

gassganso

#5 Yo iba a decir que ese 21% eran sentencias del Tribunal Supremo. Lo que demostraría que la máquina realmente acertó el 100%

D

A algún psoepepero le habrá dado una buen arcada al leerlo...

D

Predice los veredictos con un 79% de exactitud, pero teniendo en cuenta que una gran parte de ellos pueden estar influidos por la personalidad del juez, no ser justos o ser simplemente erróneos.

Es decir, que casi prefiero que a los corruptos los juzgue la máquina esta.

ur_quan_master

Set x= ;

if (acusado in x) return inocente;
else return pringado;

D

#9 Te sobra un else, si la función retorna en la primera evaluación la segunda jamás se ejecutará

ur_quan_master

#10 era para que se entendiese cry cry cry ...
a que te lo escribo en prolog!? lol

miembro(X, [XY]).
miembro(X, [YZ]) :- miembro(X,Z).
miembro(X,[]):- fail.
:- inocente(Acusado,[Borbón, pepero, banquero, cura, militar]).

D

#11 En brainfuck o eres un Junior

C

#9 Mas completo

Set x= ;

if (acusado in x) return inocente;
else if (acusado in return culpable; //USA justice
else if (acusado is varón and victima is mujer } return A la hoguera mediática y crucifíquenlo; //Spain justice

return pringado;

ur_quan_master

#13 Si metes la clase FiscalDefensor ya lo bordas.

D

#14 Si vais a hacer un buen algoritmo ius-pepero tenéis que meter la variable Barberá a lo grande.

D

Que lo pongan aquí. En serio, que lo pongan aquí. Una inteligencia artificial juzgando imparcialmente... ¡¡un sueño!!

diegoelsalao

#12 el problema son las revisiones ya se encargarían de actualizarla cada 4 años

D

#16 if (Res==ImputadoPartidoPopular) else

diegoelsalao

#19 jajajja

D

#12 Chaval, pero si aquí somos de lo más imparcial que hay en análisis noticiero: estamos la mitad de gente normal y la mitad de amebas.

e

Mujeradora. Cuantas penas de muerte por kiki nos esperan...

t

O dicho de otra manera, que la caga en 1 de cada 5 juicios. Psé, tampoco creo que sea como para dar saltos de alegría.

capitan__nemo

El otro dia vi algo de esto y hablaban de casos de algun tribunal de nueva york, en que habian utilizado algoritmos para determinar la posible futura reincidencia de los acusados, en que hacian recogida de datos sesgados.
http://www.arte.tv/guide/es/069472-006-A/futuremag-algoritmos-para-predecir-el-avenir (min 17)

La fiabilidad del algoritmo reside en la fiabilidad de sus datos.

capitan__nemo

Y como siempre, si conoces los detalles y el sistema del algoritmo, le puedes hacer el cycle beating (como hacia volkswagen con el sistema vulnerable euro5, ¿hicieron lobby para dejarle las graves vulnerabilidades al sistema?).

Como hacia el viejo jefe de Minority Report con el sistema de predicción de los precogs para colarles el asesinato de la madre de los precogs Ann Lively