stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
למידה בכל מקום ובכל זמן
התפתחות היסטורית

תפיסות מודרניות של למידה בכל מקום, נבנו על חזון ההשפעה של מחשוב בכל מקום, כפי שפורסם על ידי מארק וייזר (1991). מאמרו מתאר עולם של אובייקטים חכמים ומחשוב בכל מקום, ממשקים בין מחשבים, רשתות, ואנשים שונים. בחזונו של וייזר, מחשבים זעירים מוטמעים כמעט בכל חפץ עם תקשורת הדדית ביניהם. לדוגמה, עץ יכול להיות מתויג עם מידע על המאפיינים הבוטאניים שלו; העץ עשוי להציע גם להראות תמונה היסטורית מהקשרו על הזמן שניטע או כדי לתאר את תרומתו לכדור הארץ. אנשים שהולכים ברחוב יכולים לגשת למידע זה על ידי התקן אלחוטי נייד. היום חזון זה מוכר כ- Ubiquitous Computer.
במשך עשורים רבים, הצביעו מחנכים על החשיבות וההכרח של הצבת תלמידים בתרחישי למידה ב"עולם-האמיתי", מתוך תפיסה כי ללא למידה ותרגול בסביבות אותנטיות, יהיה קשה לתלמידים ליישם את הידע שלמדו בספרי הלימוד כדי לפתור בעיות פרקטיות. בהתאם לתפיסות אלה, חוקרים רבים ניסו לפתח סביבות לימודיות שמשלבות קונטקסטים של העולם-האמיתי עם משאבים מהעולם הדיגיטלי, כדי לספק לסטודנטים חוויות למידה עצמאיות בעולם-האמיתי שמלוות בתמיכה פדגוגית מספקת.
התפתחות טכנולוגית גררה התפתחות של צורות למידה חדשות: בשלב ראשון, למידה אלקטרונית המאפשרת למידה מרחוק באמצעות האינטרנט. בשלב הבא, עם התפתחות התקשורת האלחוטית והמכשירים הניידים התפתחה גם למידה ניידת המאפשרת גישה למידע מכל מקום.
מערכות למידה בכל מקום ובעל זמן מספקות תמיכה בתלמיד ובהתנסות הלימודית שלו באמצעות תקשורת אלחוטית, מכשירים ניידים וטכנולוגיות של חישה.
טכנולוגיות חישה כגון: NFC- תקשורת טווח אפס, RFID, QR Codes, GPS מאפשרות למערכות למידה בכל מקום ובכל זמן לעקוב אחרי הקשרים לימודיים שהלומדים פוגשים בעולם-האמיתי ואחרי האינטראקציות של הלומדים עם הסביבה הלימודית הווירטואלית המקוונת.
הטכנולוגיות עצמן יכולות להוות חסמים בפיתוח סביבות לימודיות חכמות. לדוגמה: הפעלת טכנולוגיית QR Codes או תגי RFID מותנית בשיתוף הפעולה של המשתמש ויוצרת מערכת למידה פאסיבית שמופעלת רק כתוצאה מיוזמה של התלמיד. בנוסף, מרבית האובייקטים בעולם-האמיתי לא מצוידים בתגים או קודים, כך שלמערכת אין את האפשרות להעיר את תשומת לבו של הלומד לאובייקטים בסביבתו שרלוונטיים ללמידה.
ההתקדמות הטכנולוגית והפופולריות הגוברת של מציאות רבודה, ראייה ממוחשבת וזיהוי קול מספקים הזדמנויות חדשות להפוך את הסביבה הלימודית של למידה בכל מקום ובכל זמן לחכמה יותר, גמישה ומותאמת יותר ופחות תלויה ביוזמה של התלמיד.
לצורך יצירת חוויית למידה שלמה בכל מקום ובכל זמן, חוקרים מצביעים על החשיבות באספקה של אסטרטגיות למידה אפקטיביות, כלים, ותמיכה לימודית, שהם בהתאמה אישית לתלמיד. שילוב של בינה מלאכותית בחינוך וטכנולוגיות של למידה מותאמת אישית במערכות למידה בכל מקום ובכל זמן הפכו לסוגיה חשובה בלמידה נתמכת טכנולוגיה.
מאפיינים

U-Learning מתאפיינת בכך שהתלמיד מוקף בתהליך הלמידה. זהו מצב של למידה בלתי פוסקת (נוכחת תמידית). הלמידה סובבת את התלמיד, כך שהתלמיד עשוי שלא להיות מודע כלל לתהליך הלמידה.
המאפיינים העיקריים של למידה בכל זמן ובכל מקום:
קביעות: חומרי למידה זמינים תמיד. חומרי הלמידה נשמרים תמיד (אלא אם החומר נמחק בכוונה). תהליכי הלמידה של הלומד נרשמים ברציפות.
נגישות: גישה מכל מקום כפי שנדרש באופן אישי. המידע ניתן על סמך בקשת הלומד.
מיידיות: קיימת האפשרות לגשת באופן מיידי לחומרי למידה הרלוונטיים.
אינטראקטיביות: קיימת אינטראקציה עם מומחים, מורים או עמיתים בצורת תקשורת סינכרונית (צ'אט / בלוגים / פורומים). לפיכך, המומחים הם נגישים יותר והידע הופך זמין יותר.
מיצוב פעילויות למידה/ הוראה: למידה יכולה להיות מוטמעת בתוך חיי היום יום.
הסתגלות: קבלת המידע הנכון במקום הנכון עבור התלמיד.
ההשלכות בעולם החינוך

שינוי מבנה כיתת לימוד מסורתית ללא מסורתית: בכיתת לימוד מסורתית, המורה הוא מקור המידע העיקרי, והתלמידים נדרשים להיות באותו מקום וזמן, מעורבים באותה פעילות. יש מורה אחד לשלושים תלמידים. למידה בכל מקום ובכל עת ממיר את הכיתה, מצורה מסורתית לצורה לא מסורתית, בה למידה יכולה לקרות כמעט בכל מקום וזמן. בנוסף, תפקיד המורה כמקור ידע עיקרי משתנה, לכדי מארגן ומפקח, כך שמתאפשר למורה לתת תשומת לב שווה לכל תלמיד. כמו כן, ניתנת לתלמידים הזדמנות לגשת לחומרי הדרכה בזמנים שונים ממיקומים שונים.
U-learning מכין תלמידים לחיים המקצועיים ולפיתוח קריירה: פלטפורמות לימודיות שמשתמשות בגישת U-learning דורשות שימוש רב בכליים טכנולוגים (לדוגמה: תקשורת טווח אפס, RFID). טכנולוגיות חדשות הפכו לחלק מחיינו, ותלמידים צריכים ללמוד כיצד להשתמש בהן כדי להתכונן לקריירות העתידיות שלהם.
דוגמאות לפלטפורמות תומכות בגישת U-Learning

מדריך אלקטרוני במוזיאון - מערכת שמשלבת מוצר פיזי ומערכת מבוססת web. המערכת נותנת מידע ויזואלי, טקסטואלי וקולי, אבל בנוסף לכך המערכת אוספת מידע על הביקור עבור המשתמש ומספקת מזכרות, למשל היא שולחת פקודות למצלמה קרובה לצלם את המשתמש. המידע הזה נגיש למשתמש גם לאחר הביקור.
מערכת המספקת תמיכה בשפות ואוצר מילים במקרים מסוימים לפי מיקומים מסוימים - למשל מערכת המזהה תוכן נימוסי ולכן מלמדת ביטויים יפנים בעלי אופי מנומס.
כיתת ה-Ad Hoc - מערכת המיועדת לספק תמיכה בפעילויות חוץ. המערכת המאפשרת ליצור כיתת לימוד עבור התלמידים והסטודנטים בלי קשר לזמנים ולמיקום של כולם.
ראו גם

E-learning
למידה משולבת מחשב
לקריאה נוספת

Hwang, G. J. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments-a context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments, 1(1), 4.
הערות שוליים

↑  Gi-Zen Liu1 , Gwo-Jen Hwang2, A key step to understanding paradigm shifts in e-learning: Towards context-aware ubiquitous learning, British Journal of Educational Technology
1 2 3  Birgit Bomsdorf, Adaptation of Learning Spaces:
Supporting Ubiquitous Learning
in Higher Distance Education, published by LZI
↑  Bill Cope and Mary Kalantzis, Ubiquitous Learning, University of Illinois Press, Urbana-Champaign, 2010
↑  Lave, J. (1991). Situating learning in communities of practice. Perspectives on socially shared cognition, 2, 63-82.
↑  Brown, J. S., Collins, A., & Duguid, P, Situated cognition and the culture of learning, Educational researcher 18(1), 1989, עמ' 32-42
↑  M Minami, H Morikawa, T Aoyama, The Design Of Naming-Based Service Composition System For Ubiquitous Computing Applications, Proceedings of the 2004 International Symposium on Applications and the Internet Workshops (SAINTW’04), IEEE Computer Society, Washington, DC, 2004, עמ' 304-312
↑  Hwang, G. J., Tsai, C. C., & Yang, S. J., Criteria, strategies and research issues of context-aware ubiquitous learning, Educational Technology & Society 11(2), 2008, עמ' 81-91
↑  Gwo-Jen Hwang, Pi-Hsia Hung, Nian-Shing Chen and Gi-Zen Liu, Mindtool-Assisted In-Field Learning (MAIL): An advanced ubiquitous learning project in Taiwan, Journal of Educational Technology & Society 17, 2014, עמ' 4-16
↑  Vicki Jones and Jun H. Jo, Ubiquitous learning environment: An adaptive teaching
system using ubiquitous technology, School of Information Technology
1 2  Hiroaki Ogata and Yoneo Yano, Context-Aware Support for Computer-Supported Ubiquitous Learning, Proceedings of the The 2nd IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education
↑  Abdulrahman Alsheail, TEACHING ENGLISH AS A SECOND/FOREIGN LANGUAGE
IN A UBIQUITOUS LEARNING ENVIRONMENT:
A GUIDE FOR ESL/EFL INSTRUCTORS, Spring, 2010
↑  Wei Hsun Lee,Ming Chieh Kuo, An NFC E-Learning Platform for Interactive and Ubiquitous Learning, International Conference on Education Reform and Modern Management
מיון שייקר

אנימציה של מיון שייקר
מיון שייקר, הידוע גם בשם מיון בועות דו כיווני, מיון קוקטייל, מיון מרטיני, שייקר סוג (אשר יכול להתייחס גם גרסה של בחירת סוג), מיון אדווה, מיון דשדוש דשדוש, או מיון הסעות, הוא וריאציה של מיון בועות שהוא גם אלגוריתם מיון יציב וגם מיון השוואתי. האלגוריתם נבדל ממיון בועות בכך שהוא ממיין לשני הכיוונים בכל מעבר על הרשימה. אלגוריתם מיון זה הוא רק מעט יותר קשה ליישום מאשר מיון בועות, ופותר את הבעיה של "צבים" בתוך מיון בועות. המיון מספק שיפור זמן ריצה שולי בלבד, והסיבוכיות שלו זהה לזו של מיון בועות; כמו מיון בועות, המיון אינו בשימוש מעשי (מיון הכנסה מועדף במיונים פשוטים), אך יש לו שימושים בלימוד.
פסאדו קוד

הצורה הכי פשוטה עוברת על כל הרשימה בכל פעם:
procedure cocktailShakerSort(A : list of sortable items) defined as:
 do
 swapped := false
 for each i in 0 to length(A) - 2 do:
 if A[ i ] > A[ i + 1 ] then // test whether the two elements are in the wrong order
 swap(A[ i ], A[ i + 1 ]) // let the two elements change places
 swapped := true
 end if
 end for
 if not swapped then
 // we can exit the outer loop here if no swaps occurred.
 break do-while loop
 end if
 swapped := false
 for each i in length(A) - 2 to 0 do:
 if A[ i ] > A[ i + 1 ] then
 swap(A[ i ], A[ i + 1 ])
 swapped := true
 end if
 end for
 while swapped // if no elements have been swapped, then the list is sorted
end procedure
המעבר הראשון ימינה יעביר את האיבר הגדול ביותר למקומו בסוף הרשימה, והמעבר אחריו שמאלה יעביר את האיבר הקטן ביותר למקומו בתחילת הרשימה. המעבר המלא הנוסף יעביר את האיבר השני הכי גדול והאיבר השני הכי קטן למקומם, וכן הלאה. אחרי i מעברים, האיבר ה-i מההתחלה והאיבר ה-i מהסוף יהיו במקומם, ולא צריכים שיבדקו אותם. על ידי קיצוץ החלק ברשימה שכבר מוין, מספר הפעולות יכול לקטון בחצי (עיין בערך מיון בועות).
הבדלים ממיון בועות

מיון שייקר הוא וריאציה קלה של מיון בועות. הוא שונה בכך שבמקום לעבור על הרשימה מלמטה למעלה, הוא עובר לחלופין מלמטה למעלה ומלמעלה למטה. הוא יכול להשיג ביצועים מעט יותר טובים ממיון בועות רגיל. הסיבה לכך היא שמיון בועות עובר על הרשימה רק בכיוון אחד ולכן יכול להעביר איברים אחורה רק צעד אחד בכל פעם.
דוגמה לרשימה שמראה את הנקודה הזו היא הרשימה {2,3,4,5,1}, שתצטרך רק מעבר אחד של מיון שייקר, אבל במיון בועות רגיל תזדקק לארבעה מעברים. אולם מעבר אחד של מיון שייקר צריך להיספר כשני מעברים של מיון בועות. בדרך כלל מיון שייקר הוא פחות מפי שניים יותר מהיר ממיון בועות.
אופטימיזציה נוספת יכולה להיות בכך שהאלגוריתם יזכור איפה הייתה ההחלפה האחרונה. במעבר הבא, לא יהיו החלפות מעבר לנקודה זו והמעבר יהיה קצר יותר. לאחר שמיון שייקר עובר לשני הכיוונים, הטווח של ההחלפות האפשריות, שהוא הטווח עליו צריך לעבור, יקטן בכל מעבר, וכך יקטין את זמן הריצה במעט.
סיבוכיות

הסיבוכיות של מיון שייקר בסימון אסימפטוטי הוא  O(n^{2}) במקרה הגרוע ובמקרה הממוצע, אבל הוא מתקרב ל  O(n) אם הרשימה ברובה ממוינת לפני ביצוע המיון. לדוגמה, אם כל איבר נמצא במקום ששונה בלא יותר מ-k ‏(k ≥ 1) מהמקום בו הוא יסיים, הסיבוכיות של המיון הופכת להיות  O(kn).
הערות שוליים

↑  Knuth, Donald E. (1973). "Sorting by Exchanging". Art of Computer Programming. Vol. 3. Sorting and Searching (1st ed.). Addison-Wesley. pp. 110–111. ISBN 0-201-03803-X.
↑  Black, Paul E.; Bockholt, Bob (24 באוגוסט 2009). "bidirectional bubble sort".  In Black, Paul E. (ed.). Dictionary of Algorithms and Data Structures. National Institute of Standards and Technology. נבדק ב-5 בפברואר 2010. {{cite book}}:  (עזרה)
↑  Duhl, Martin (1986). "Die schrittweise Entwicklung und Beschreibung einer Shuffle-Sort-Array Schaltung". HYPERKARL aus der Algorithmischen Darstellung des BUBBLE-SORT-ALGORITHMUS. Projektarbeit (בגרמנית). Technical University of Kaiserslautern.
| אלגוריתמי מיון |
| --- | --- | --- |
| רקע תאורטי | תורת הסיבוכיות • סימון אסימפטוטי • סדר מלא • רשימה • אלגוריתם תוך-מקומי • מיון יציב |  |
| אלגוריתמי מיון | אקראי • בועות • בחירה • בסיס • הכנסה • מהיר • מיזוג • מנייה • מסרק • סלים • ערימה • רשת מיון • שייקר • של |  |
| שונות | מיון טופולוגי • בעיית סידור הפנקייקים של גודמן |  |
מינהל К

| --- | --- |


 מידע כללי
 מדינה:  רוסיה 
 תאריך הקמה:  2001
 אתר רשמי
 
מינהל "K" (ברוסית: Управление «К» МВД России) היא מחלקה במשרד הפנים הרוסי, האחראית למאבק בפשעים בתחום טכנולוגיות המידע, כמו גם סחר בלתי חוקי של ציוד אלקטרוני וציוד טכני מיוחד. זהו גוף משטרתי לביטחון מידע, אבטחת תשתיות אינטרנט, מערכות מידע והגנת התקשורת המשטרתית מפני סוכנויות זרות וניהול לוחמת סייבר. המינהל מהווה את אחת היחידות המסווגות ביותר של משטרת הפדרציה הרוסית.
המינהל פועל במסגרת הלשכה לפעולות טכניות מיוחדות של משרד הפנים של הפדרציה הרוסית.
משימות

מאבק בהפרת זכויות יוצרים
חשיפת ודיכוי גישה בלתי חוקית למידע ממוחשב
מאבק במפיצי תוכנות זדוניות
זיהוי הפרות של כללי הפעלת אמצעי אחסון, עיבוד או העברת מידע ממוחשב ורשתות מידע ותקשורת
זיהוי השימוש בכרטיסי בנק בהונאה
המאבק בפורנוגרפיה באינטרנט
מאבק בפורנוגרפיית ילדים
איתור חיבור בלתי חוקי לקווי טלפון
המאבק בסחר לא חוקי ברדיו אלקטרוני ובציוד טכני מיוחד
מאבק בהונאות שנעשו באמצעות רשתות המידע ותקשורת כולל אינטרנט
זיהוי נטיות אובדניות של משתמשי אינטרנט
חשיפת הונאה באינטרנט, ברשתות החברתיות ובמערכות הבנקים
לוחמת רשת
מניעת גנבה מקוונת של אמצעי תשלום
ראו גם

צוות חירום לטיפול באירועי מחשב
היחידה למבצעי מידע של רוסיה
השירות לתקשורת מיוחדת ומידע של רוסיה
הסוכנות לחקר האינטרנט
מערך הסייבר הלאומי
מטה הסייבר הלאומי
הערות שוליים

↑  САЙТ МВД РФ — МВД России — Структура министерства
↑  "Управление «К» МВД России".
הסברתיות בינה מלאכותית
מטרות

שיתוף פעולה בין סוכנים - במקרה זה, אלגוריתמים ובני אדם - תלוי באמון. כדי שבני אדם יקבלו את המלצת האלגוריתם, הם צריכים לסמוך עליו. שקיפות, פרשנתיות והסברתיות הן יעדי ביניים בדרך לקריטריון אמון מקיף יותר. האמון באלגוריתם רלוונטי במיוחד ברפואה, במיוחד כשמדובר במערכות תמיכה להחלטות קליניות (CDSS), שבפעולה איתן אנשי מקצוע רפואיים צריכים להיות מסוגלים להבין כיצד ומדוע המערכת החליטה כפי שעשתה כדי לסמוך על ההחלטה.
מערכות בינה מלאכותית לומדות לפעמים רצפי פעולה לא רצויים אשר עומדים באופן אופטימלי ביעדים מפורשים מתוכנתים מראש בנתוני האימון, אך אינם משקפים את הרצונות המרומזים יותר של מתכנני המערכת או את המורכבות המלאה של כלל הנתונים בתחום. לדוגמה, מערכת משנת 2017 שנועדה לזיהוי תמונות למדה "לרמות" על ידי חיפוש אחר תווית של זכויות יוצרים שנקשרה במקרה לתמונות סוסים במקום ללמוד כיצד לזהות האם אכן מופיע סוס בתמונה. במערכת אחרת משנת 2017, בינה מלאכותית שמשימתה לאחוז פריטים בעולם וירטואלי למדה "לרמות" על ידי הצבת ה"יד" שלה בין הפריט לצופה בצורה כזו שנדמה שהיא תופסת את אותו פריט.
פרויקט השקיפות DARPA XAI שואף לייצר דגמי "קופסת זכוכית" אשר ניתנים להסבר לאדם שבחוג מבלי להקריב במידה רבה את ביצועי הבינה המלאכותית. משתמשים אנושיים של מערכת כזו יוכלו להבין את תהליכי החשיבה של הבינה המלאכותית (הן בזמן אמת והן לאחר מעשה) ויוכלו לקבוע אם לסמוך על הבינה המלאכותית. יישומים נוספים של הסברתיות בינה מלאכותית הם מיצוי ידע מדגמי קופסה שחורה והשוואות מודלים. בהקשר של אתיקה חברתית-משפטית, המונח "קופסת זכוכית" מתייחס לכלים שעוקבים אחר התשומות והתפוקות של המערכת המדוברת ואשר מספקים הסברים ערכיים להתנהגותם. כלים אלו נועדו להבטיח שהמערכת פועלת בהתאם לסטנדרטים אתיים ומשפטיים, ושתהליכי קבלת ההחלטות שלה יהיו שקופים ואחראיים. המונח "קופסת זכוכית" משמש לעיתים קרובות בניגוד למערכות "קופסה שחורה", שנעדרות שקיפות ויכולות להיות קשות יותר לניטור ולוויסות. המונח משמש גם ככינוי לעוזר קולי שמפיק הצהרות אשר נוגדות עובדות כהסברים.
הסברתיות לעומת פרשנתיות

קיים הבדל בין המונחים הסברתיות ופָּרְשַׁנָתִּיּוּת בהקשר של בינה מלאכותית.
הסברתיות - מידת ההבנה כיצד פועלת הטכנולוגיה שבבסיס המערכת.
פרשנתיות - מידת ההבנה כיצד מערכת מבוססת בינה מלאכותית הגיעה לתוצאה מסוימת.
ממשק למשתמש

כדי שמידע של הסברתיות יגיע אל המשתמש האנושי במערכת, נעשה שימוש בממשק המשתמש במערכת ובייחוד בתצוגות המערכת. לרוב, תצוגות שמיועדות לספק הסברתיות כוללות סוגי החזיית מידע (ויזואליזציה) שונים. עבור אלגוריתמי ראייה ממוחשבת שימושיים במיוחד מפות חום וגרפים מסוגים שונים. במערכות שעוסקות בעיקר בנתונים כמותיים לרוב נעשה שימוש בטבלאות כמו גם בגרפים, בעוד שבמערכות עיבוד שפה טבעית לרוב ננקטים הסברים מילוליים.
LIME ו־SHAP הם כלים כלליים, מוכנים מראש, אשר מיועדים לספק הסברתיות למשתמש ומתאימים בעיקר לצורכי מפתחי אלגוריתמי בינה מלאכותית. SHAP משמש בעיקר לשיקוף התרומה היחסית של כל רכיב לפלט הסופי ואילו LIME מתאים למודל המקורי מודל מקומי, פשוט יותר ואשר ניתן להסבירו בקלות.
תקנות

מאחר שקובעי תקנות, גופים רשמיים ומשתמשים כלליים מתחילים להיות תלויים במערכות דינמיות מבוססות בינה מלאכותית, נדרשת שקיפות בתהליכי החלטות אוטומטיים כדי לייצר אמון בהם במידה המתאימה. הוועידה העולמית הראשונה שהוקדשה בלעדית לתחום המתהווה הזה הייתה הכנס הבינלאומי המשותף לשנת 2017 בנושא בינה מלאכותית: סדנה בנושא הסברתיות בינה מלאכותית.
האיחוד האירופי הציג את הזכות להסבר (GDPR) כדי לטפל בבעיות אפשריות שנובעות מהעלייה בחשיבותם של אלגוריתמים. יישום תקנות אלה החל בשנת 2018. עם זאת, הזכות להסבר ב-GDPR מכסה רק את ההיבט של פרשנות מקומית. בארצות הברית, חברות הביטוח נדרשות להיות מסוגלות להסביר את החלטות התעריף והכיסוי שלהן. בצרפת, חוק הרפובליקה הדיגיטלית (אנ') מעניק לנבדקים את הזכות לבקש ולקבל מידע הנוגע ליישום אלגוריתמים אשר מעבדים נתונים אודותיהם.
מגבלות

למרות המאמצים לשפר את ההסברתיות של מודלים של בינה מלאכותית, הם כוללים מספר מגבלות מובנות.
מגבלות > יריבויות

בתהליך הפיכת מערכת בינה מלאכותית לניתנת יותר להסבר, גוברת גם החשיפה של מנגנוני פעולתה הפנימיים. לדוגמה, בשיטת הסבר שמזהה את התכונות או המשתנים המרכזיים בקביעת הפלט של המודל, גורמים יריבים יכולים לנצל את המידע.
למשל, חברות מתחרות יכולות לשכפל היבטים של מערכת הבינה המלאכותית המקורית במוצר שלהן, ובכך להפחית את היתרון התחרותי. מערכת בינה מלאכותית שניתנת להסבר רגישה גם למניפולציות ומושפעת באופן שעלול לפגוע בייעודה. בדוגמה מתוך מחקר מתוארת מערכת שיטור חזוי. במקרה זה, מי שיכולים להונות את המערכת הם הפושעים אשר כפופים להחלטות המערכת. במחקר זה, מפתחי המערכת דנו בנושא של כנופיות עברייניות אשר מבקשות להשיג דרכונים באופן בלתי חוקי. הם הביעו חששות שאם ייוודע אילו גורמים עלולים להפעיל התרעה בתהליך בקשת הדרכון, כנופיות אלו יוכלו להשתמש ב"שפני ניסוי" כדי לבדוק את אותם גורמים ולבסוף למצוא פרצה שתאפשר להם "לקבל באופן מהימן דרכונים מתחת לאף של הרשויות".
מגבלות > מורכבות טכנית

מחסום בסיסי בהפיכת מערכות בינה מלאכותית לניתנות להסבר הוא המורכבות הטכנית של מערכות כאלה. משתמשי קצה חסרים לעיתים קרובות ידע בתיכנות. השיטות הנוכחיות להסברתיות בינה מלאכותית הן בעיקר טכניות ומיועדות למהנדסי למידת מכונה למטרות תיקון תקלות תוכנה ולא עבור משתמשי הקצה, שמושפעים בסופו של דבר מהמערכת. זהו הגורם ל"פער בין יכולת ההסבר בפועל לבין מטרת השקיפות". הפתרונות אשר מוצעים לטיפול בסוגיית המורכבות הטכנית כוללים קידום חינוך של הציבור הרחב בתחום התיכנות, כך שהסברים טכניים יהיו נגישים יותר למשתמשי הקצה, או מתן הסברים במונחים של הדיוטות.
עם זאת, על הפתרונות להימנע מפישוט יתר. יש למצוא איזון בין דיוק - עד כמה ההסבר משקף נאמנה את התהליך של מערכת הבינה המלאכותית - לבין יכולת ההסבר - עד כמה משתמשי הקצה מבינים את התהליך. זהו איזון שקשה להגיע אליו, שכן המורכבות של למידת מכונה מקשה אפילו על מפתחיה להבין אותה היטב, קל וחומר מי שאינו מומחה.
מגבלות > הבנה ואמון

יש החושבים שמטרת ההסבר למשתמשי הקצה של מערכות בינה מלאכותית היא להגביר את האמון במערכות ו"לתת מענה לחששות לגבי חוסר 'הוגנות' והשפעות מפלות". עם זאת, אפילו עם הבנה טובה של מערכת בינה מלאכותית, משתמשי קצה לא בהכרח סומכים על המערכת. במחקר מסוים הוצגו למשתתפים שילובים של הסברים סטטיים ואינטראקטיביים של מערכות בינה מלאכותית. בעוד שההסברים הללו שימשו להגביר הן את החוויה הסובייקטיבית של הבנה על ידי המשתתפים והן את ההבנה האובייקטיבית שלהם, לא הייתה לכך השפעה על רמת האמון שלהם והם נותרו ספקנים.
תוצאה זו נכונה במיוחד עבור החלטות אשר משפיעות על משתמש הקצה באופן משמעותי, כגון קבלה לבתי ספר לתארים מתקדמים. משתתפים במחקר העריכו את האלגוריתמים כבלתי גמישים מדי ולא סלחניים בהשוואה למכריעים אנושיים. במקום להקפיד על מערכת כללים "יבשים", בני אדם מסוגלים לשקול מקרים חריגים וכן לערער על החלטתם הראשונית. בהחלטות כאלה, הסברתיות לא בהכרח תגרום למשתמשי קצה לקבל את השימוש באלגוריתמי החלטה אוטומטיים.
עם זאת, יש המדגישים שמטרת ההסברתיות של בינה מלאכותית אינה הגברת אמון המשתמשים בהחלטות המערכת, אלא כיול רמת האמון של המשתמשים למידה הנכונה. על פי עיקרון זה, מידה רבה מדי או נמוכה מדי של אמון של המשתמשים במערכת הבינה המלאכותית תפגע בביצועים הכוללים של היחידה אדם-ומערכת. כאשר האמון מופרז, המשתמש אינו ביקורתי כלפי טעויות אפשריות של המערכת וכאשר למשתמש אין די אמון במערכת, הוא לא ימצה את היתרונות אשר גלומים בה.
ביקורת

חוקרים מציעים כי יש להתייחס להסברתיות בינה מלאכותית כיעד משני ליעילות הבינה המלאכותית וכי עידוד הפיתוח של הסברתיות בינה מלאכותית עשוי להגביל את הפונקציונליות שלה. הביקורות על הסברתיות בינה מלאכותית מסתמכות על מושגים מפותחים של חשיבה מכניסטית ואמפירית מתחום הרפואה המבוססת ראיות וגורסים שניתן לאמת קלינית טכנולוגיות בינה מלאכותית גם כאשר המפעילים שלהן לא מסוגלים להבין את אופן תפקודן.
יתרה מכך, מערכות הסברתיות בינה מלאכותית מתמקדות בעיקר בהפיכת מערכות בינה מלאכותית למובנות למפתחי בינה מלאכותית ולא למשתמשי קצה, כך שהתוצאות שלהן לגבי תפיסות המשתמשים של מערכות אלו אינן ברורות. חלק מהחוקרים דוגלים בשימוש במודלים של למידת מכונה אשר ניתנים לפירוש מטבעם, במקום להשתמש בהסברים בדיעבד, שבהם נוצר מודל שני כדי להסביר את הראשון. העדפה זו נובעת בחלקה משום שמודלים שבדיעבד מגבירים את המורכבות במסלול החלטה וחלקה משום שלעיתים קרובות לא ברור באיזו נאמנות הסבר בדיעבד יכול להתחקות אחר החישובים של מודל נפרד לחלוטין. עם זאת, דעה נוספת היא שמה שחשוב הוא שההסבר ישיג את המשימה הנתונה, ללא חשיבות להתרחשותו מראש או בדיעבד. אם שיטת הסבר בדיעבד עוזרת לרופא לאבחן טוב יותר את הסרטן, יש חשיבות משנית לדיוק ההסבר.
הסברתיות בינה מלאכותית הופכת פחות יעילה ככל שהמודלים של הבינה המלאכותית כוללים יותר הפרמטרים.
ראו גם

בינה מלאכותית
אמון
אדם בחוג
ממשק משתמש
מלחמת הכוכבים: כוחות הגורל

| --- | --- |

סמליל הסדרה
 מבוסס על:  מלחמת הכוכבים מאת ג'ורג' לוקאס
 סוגה:  סדרת רשת
 יוצרים:  דייב פילוני 
 כותבים:  ג'ניפר מורו
 בימוי:  בראד ראו
 ארץ מקור:  ארצות הברית
 שפות:  אנגלית
 מספר עונות:  1
 מספר פרקים:  8
 הפקה
 חברת הפקה:  Lucasfilm Animation,‏ Ghostbot
 הפצה:  Disney Digital Network, דיסני+ 
 מוזיקה:  ריין שור 
 אורך פרק:  2 - 3 דקות
 שידור
 רשת שידור:  YouTube
 תקופת שידור מקורית:  3 ביולי 2017 – הווה
 קישורים חיצוניים
 אתר רשמי
 דף התוכנית ב-IMDb
 
מלחמת הכוכבים: כוחות הגורל  (באנגלית: Star Wars Forces of Destiny) היא סדרת אנימציה מאת לוקאס פילם שמשודרת בערוץ ה-YouTube של חברת וולט דיסני.
הסדרה הוכרזה על ידי דיסני ב-12 באפריל 2017 בתור הרחבה לעולם מלחמת הכוכבים. קדימון מיוחד של הסדרה הוצג יומיים לאחר מכן באירוע Star Wars Celebration השנתי באורלנדו.
הסדרה היא אוסף פרקים קצרים שאורכם נע בין 2 ל-3 דקות, ומתרחשת בנקודות זמן שונות ביקום מלחמת הכוכבים. הסדרה מתמקדת בדמויות מהמין הנשי. פרק הבכורה הושק בשידור חי בערוץ דיסני ביוטיוב ב-3 ביולי 2017, וב-9 ביולי הערוץ החל לשדר את 7 הפרקים הנוספים בקצב של פרק אחד ליום. 8 פרקים נוספים של הסדרה עתידים להשתחרר בסתיו 2017.
זאת הפעם הראשונה שלוקאס פילם מפיקה סדרת אנימציה דו־ממדית מאז הסדרה "מלחמת הכוכבים: מלחמת המשובטים" ששודרה ב-2003. לדברי ההפקה, כוחות הגורל נוצרה בפורמט של פרקים קצרים מאחר שהסגנון התאים יותר לדפוס הצפייה של ילדים ברשת.
מוצרים נוספים בזיכיון הסדרה

במעמד ההכרזה על הסדרה, לוקאס פילם הודיעה על השקת קו צעצועים מאת הסברו, וסדרת ספרי ילדים. הצעצועים יהוו סוג חדש של דמויות שהגדרתו נמצאת בין דמויות פעולה לבובות. כל צעצוע יהיה בגובה 28 סנטימטר ויציג דמות שונה מהסדרה. הם יושקו ב-1 באוגוסט 2017, ויכללו בין השאר גם את הדמויות לוק סקייווקר וקיילו רן.
סדרת ספרי הילדים הנושאת את שם הסדרה תהווה אדפטציה לפרקי הסדרה. שני ספרים עתידים לפרסום עד כה, בשם הרפתקאות נועזות: הספר הראשון יעסוק בפרקים על הדמויות סבין, ריי, ופאדמה. הספר השני יעסוק בפרקים על הדמויות ג'ין, אסוקה, וליאה.
הערות שוליים

↑  Lisa, Respers France (13 באפריל 2017). "Star Wars heroines focus of Forces". CNN. נבדק ב-27 ביוני 2017. {{cite news}}:  (עזרה)
מיון מסרק

| --- | --- |

המחשה של מיון מסרק
 מחלקה:  אלגוריתם מיון
 סיבוכיות זמן:  במקרה הטוב:  \Theta (n\log n),  במקרה הממוצע:  \Omega (n^{2}/2^{p}), כאשר  p הוא מספר ההגדלות  במקרה הגרוע:  O(n^{2})
 סיבוכיות מקום:   \Theta (1)
מיון מסרק הוא אלגוריתם מיון פשוט יחסית שתוכנן במקור על ידי Włodzimierz Dobosiewicz ב-1980. לאחר מכן הוא התגלה מחדש על ידי סטיבן לייסי וריצ'רד בוקס בשנת 1991. מיון מסרק הוא שיפור של מיון בועות.