Clearview AI lo scandalo : l’articolo dell’Huffington Post

L'estrema destra ha contribuito a creare la tecnologia di riconoscimento facciale più potente al mondo Clearview AI, che ha allarmato gli esperti di privacy, ha assunto diversi dipendenti di estrema destra, secondo un'indagine di HuffPost. Di Luke O'Brien, HuffPost USA La tecnologia avanzata di riconoscimento facciale rappresenta una minaccia mortale alla privacy. Potrebbe garantire al governo, alle società e persino ai cittadini medi la possibilità di catturare una foto di chiunque e, con poche battute di tasti, scoprire tutti i tipi di dettagli personali. Quindi, quando il New York Times ha pubblicato una mostra su una società di riconoscimento facciale oscura chiamata Clearview AI a gennaio, sembrava che fosse arrivato il peggior incubo di sostenitori della privacy. Clearview è la forma più potente di tecnologia di riconoscimento facciale mai creata, secondo il Times. Con oltre 3 miliardi di foto cancellate di nascosto da profili e siti Web di social media, il suo database di immagini è quasi sette volte più grande di quello dell'FBI. La sua app mobile può abbinare i nomi ai volti con un tocco di un touchscreen. La tecnologia è già integrata in occhiali per realtà aumentata in modo che le persone possano identificare quasi chiunque guardino. Clearview ha contratti con l'Immigration and Customs Enforcement e la Procura degli Stati Uniti per il distretto meridionale di New York, ha riferito BuzzFeed all'inizio di quest'anno , e agenti dell'FBI, membri della protezione doganale e delle frontiere, e centinaia di agenti di polizia nei dipartimenti a livello nazionale sono tra i suoi utenti . Con la pandemia di coronavirus che sta gettando sempre più il paese nel caos e il presidente Donald Trump si sta muovendo per espandere i poteri di sorveglianza interna - in teoria, per mappare meglio la diffusione delle malattie - Clearview ha cercato strade più profonde nelle infrastrutture governative e ora sta discutendo con le agenzie statali di utilizzare l...
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Un sistema di intelligenza artificiale in grado di leggere il pensiero ?

Brain Implants e AI Model utilizzati per tradurre il pensiero in testo I ricercatori dell'Università della California, San Francisco, hanno recentemente creato un sistema di intelligenza artificiale in grado di produrre testo analizzando l'attività cerebrale di una persona, essenzialmente traducendo i loro pensieri in testo. L'intelligenza artificiale prende i segnali neurali da un utente e li decodifica e può decifrare fino a 250 parole in tempo reale in base a un set compreso tra 30 e 50 frasi. Come riportato dall'Independent , il modello AI è stato addestrato sui segnali neurali raccolti da quattro donne. I partecipanti all'esperimento avevano elettrodi impiantati nel cervello per monitorare l'insorgenza di convulsioni epilettiche. I partecipanti sono stati istruiti a leggere le frasi ad alta voce e i loro segnali neurali sono stati inviati al modello AI. Il modello è stato in grado di discernere l'attività neuronale correlata a parole specifiche e gli schemi allineati con le parole reali circa il 97% delle volte, con un tasso di errore medio di circa il 3%. Questa non è la prima volta che i segnali neurali sono stati correlati con frasi, i neuroscienziati hanno lavorato su progetti simili per oltre un decennio. Tuttavia, il modello di intelligenza artificiale creato dai ricercatori mostra un'accuratezza impressionante e opera più o meno in tempo reale. Il modello utilizza una rete neurale ricorrente per codificare l'attività neurale in rappresentazioni che possono essere tradotte in parole. Come dicono gli autori nel loro articolo: "Prendendo spunto dai recenti progressi nella traduzione automatica, abbiamo addestrato una rete neurale ricorrente per codificare ogni sequenza di attività neuronali di lunghezza di frase in una rappresentazione astratta, e quindi per decodificare questa rappresentazione, parola per parola, in una frase inglese." Secondo ArsTechnica , al fine di comprendere meglio come sono stati fatti i collegamenti tra segnali e ...
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DeepMind Agent57 – il primo agente di apprendimento per rinforzo profondo – ha superato gli uomini in tutti i 57 giochi Atari 2600

IN CHE MODO L'AGENTE57 DI DEEPMIND HA SUPERATO GLI UMANI IN 57 GIOCHI ATARI In un articolo pubblicato da DeepMind, un team di scienziati della divisione di ricerca britannica di Alphabet ha affermato che Agent57 - il primo agente di apprendimento per rinforzo profondo - ha superato gli umani in tutti i 57 giochi Atari 2600 nel set di dati Arcade Learning Environment. Agent57 combina un algoritmo per esplorare in modo efficiente un meta controller che adatta l'esplorazione insieme al comportamento dell'agente lungo rispetto a quello a breve termine. I coautori dello studio hanno scritto: “Con Agent57, siamo riusciti a costruire un agente più generalmente intelligente che ha prestazioni superiori all'uomo su tutti i compiti del benchmark Atari57. Agent57 è stato in grado di scalare con quantità crescenti di calcolo: più si è allenato, più alto è il suo punteggio. " Con quest'ultimo sviluppo, Agent57 può essere ulteriormente utilizzato per generare modelli decisionali di intelligenza artificiale (AI) più capaci che il mondo ha in questo momento. I nuovi modelli potrebbero essere una benedizione per diverse organizzazioni che possono sfruttarlo per aumentare la produttività e semplificare varie operazioni attraverso l'automazione del posto di lavoro. Ciò consentirà all'intelligenza artificiale di svolgere non solo piccole attività ripetitive, ma anche di improvvisare secondo il suo ambiente. Secondo i ricercatori, Arcade Learning Environment è stato selezionato come piattaforma per valutare il design dell'agente e la sua competenza in una vasta gamma di giochi. Per questo motivo, i giochi Atari 2600 sono stati selezionati, in quanto forniscono un ambiente che si ritiene sia stimolante e coinvolgente per i giocatori umani. In precedenza, un sistema di OpenAI e DeepMind mostrava prestazioni elevate in giochi come Pong ed Enduro. Non è tutto, dato che MuZero di DeepMind è stato in grado di superare i punteggi più elevati ottenuti dagli umani in 51 partite...
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Come i governi usano l’IA l’intelligenza artificiale per combattere il coronavirus COVID-19

I governi di tutto il mondo utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) per aiutare a combattere la pandemia di COVID-19 in corso. La tecnologia viene utilizzata per varie cose diverse, tra cui l'accelerazione dello sviluppo di kit e trattamenti di test, che consente ai cittadini di accedere ai dati in tempo reale e di tracciare la diffusione del virus. Ecco alcuni dei diversi paesi. Corea del Sud Il governo della Corea del Sud, che viene propagandato come esempio per combattere il virus, ha spinto il proprio settore privato a iniziare subito a sviluppare kit di test, subito dopo che i rapporti hanno iniziato a uscire dalla Cina. Una di queste società era la società di biotecnologia molecolare Seegene, con sede a Seoul, che utilizzava l'IA per accelerare il processo di sviluppo di kit di test. La società è stata in grado di presentare la sua soluzione ai Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) appena tre settimane dopo che gli scienziati hanno iniziato il loro lavoro. Secondo Chun Jong-Yoon, fondatore e amministratore delegato della società, il processo avrebbe richiesto almeno due o tre mesi senza l'uso dell'IA. Poiché i kit di test sono una parte così cruciale del controllo del virus, questo dimostra che la tecnologia AI può svolgere un ruolo enorme nella lotta. Tradizionalmente, il processo di approvazione per le nuove apparecchiature mediche, compresi i kit di test, richiede circa 18 mesi. Il KCDC ha deciso di portare avanti il ​​processo e ha approvato i test in una settimana. I campioni dei pazienti del governo potevano essere utilizzati per la valutazione. La società di telecomunicazioni KT ha anche collaborato con i ministeri del governo della Corea del Sud al fine di utilizzare i servizi sanitari basati sull'intelligenza artificiale per tenere traccia della diffusione del virus. Il progetto di ricerca è stato condotto dal Ministero delle TIC e dal Ministero degli Interni e della Sicurezza, insieme a u...
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OctoML raccoglie 15 milioni di dollari per migliorare Apache TVM

OctoML arriva a $ 15 milioni per automatizzare l'ottimizzazione AI multipiattaforma OctoML Inc. ha annunciato oggi di aver chiuso $ 15 milioni in nuovi finanziamenti, a soli sei mesi dall'ultima raccolta di capitali , per continuare a lavorare sulla sua piattaforma automatizzata di ottimizzazione dell'intelligenza artificiale. OctoML di Seattle è stata fondata l'anno scorso da un gruppo di informatici dell'Università di Washington. Il team, guidato dall'amministratore delegato Luis Ceze (nella foto, secondo da sinistra), ha sviluppato un framework open source chiamato Apache TVM che aiuta gli sviluppatori a ottimizzare i loro modelli di intelligenza artificiale per i chip su cui sono destinati a funzionare. Apache TVM migliora le prestazioni delle reti neurali di un fattore pari o superiore a 10 in alcuni casi, perfezionandole per l'architettura specifica di un processore. Supporta una gamma di chip, dalle schede grafiche agli acceleratori AI più specializzati. Il framework è stato adottato dagli sviluppatori di aziende come Facebook Inc., Microsoft Corp. e Amazon.com Inc., che lo utilizza per ottimizzare parti di Alexa. OctoML sta cercando di commercializzare il successo di Apache TVM con una soluzione basata su cloud a pagamento chiamata Octomizer. È essenzialmente una versione più intuitiva del framework, che consente agli sviluppatori di ottimizzare un modello semplicemente caricando il proprio codice e specificando i chip per i quali desiderano ottimizzarlo. L'intuizione della startup per le aziende è che Octomizer può rendere più efficiente lo sviluppo dell'IA. L'ottimizzazione del modello è normalmente un'attività manuale che richiede agli sviluppatori di mettere a punto il loro codice scrupolosamente per "stack di software specifici del fornitore e lacune nella copertura dell'operatore causate dalla rapida evoluzione del modello", ha scritto oggi Ceze in un post sul blog . L'automazione del processo "riduce il tempo impiegato per mettere ...
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IBM Deep Search due strumenti basati sull’intelligenza artificiale per la ricerca sul coronavirus

DI MARIA DEUTSCHER IBM Corp. ha lanciato oggi due servizi basati sull'intelligenza artificiale che ha sviluppato appositamente per aiutare a far avanzare lo studio di COVID-19 e i potenziali trattamenti. I servizi sono stati annunciati dal capo della ricerca IBM Dario Gil in un post sul blog . Il primo è un esploratore molecolare basato su cloud che consente ai ricercatori di studiare candidati terapeutici COVID-19 o molecole che hanno il potenziale per formare la base di trattamenti futuri. IBM sta lanciando lo strumento con un corpus di 3.000 potenziali candidati terapeutici che ha scoperto usando l'IA. La società sta invitando altre organizzazioni a contribuire con ulteriori molecole al database ora che è aperto al mondo esterno. L'esploratore molecolare fornisce un'interfaccia grafica che i ricercatori possono utilizzare per filtrare i candidati terapeutici in base ad attributi di interesse, trovare molecole simili e visualizzare la loro struttura fisica. Possono anche esportare dati dallo strumento ad altre applicazioni per ulteriori analisi. "Per semplificare gli sforzi per identificare nuovi trattamenti per COVID-19, stiamo anche rendendo la piattaforma di genomica funzionale IBM disponibile gratuitamente per tutta la durata della pandemia", ha scritto Gil nel suo post. "Costruito per scoprire le caratteristiche molecolari dei genomi virali e batterici, questo repository basato su cloud e lo strumento di ricerca include geni, proteine ​​e altri bersagli molecolari di organismi virali e batterici sequenziati in un unico posto con connessioni." L'altro servizio presentato oggi da IBM, Deep Search , è un motore di ricerca che i ricercatori possono utilizzare per trovare dati utili nel gran numero di articoli accademici pubblicati sul coronavirus. Lo strumento ha lo scopo di affrontare il fatto che "come con qualsiasi grande volume di diverse fonti di dati, è difficile aggregare e analizzare i dati in modo efficiente in modo tale da ...
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Amazon Detective

Il servizio Detective di Amazon per indagare sugli incidenti di sicurezza ora generalmente disponibile Amazon Web Services Inc. ha dichiarato oggi che il suo nuovo servizio di sicurezza Amazon Detective è ora generalmente disponibile, tre mesi dopo il suo lancio in anteprima. Annunciato alla conferenza AWS re: Invent a Las Vegas a dicembre, Amazon Detective utilizza l'intelligenza artificiale, l'analisi statistica e la teoria dei grafi per potenziare i sistemi di allarme. Lo fa fornendo dettagli sulla dimensione e la portata delle violazioni della sicurezza e aiutando i clienti a ricostruire i metodi e gli obiettivi di tali attacchi. Ciò, a sua volta, aiuta i clienti a visualizzare e condurre indagini di sicurezza più rapide ed efficienti. Il servizio aiuta le aziende a identificare la causa principale degli incidenti di sicurezza ed elimina la necessità di raccogliere registri da diverse fonti di dati, ha affermato Amazon. Amazon Detective è in grado di analizzare migliaia di miliardi di eventi da fonti di dati come traffico IP e log di flusso del cloud privato virtuale, nonché servizi Amazon come AWS CloudTrail e AWS GuardDuty. Quindi genera una vista interattiva delle risorse e degli utenti e delle loro interazioni tra loro e lo aggiorna continuamente man mano che diventano disponibili più dati. Ciò consente agli utenti di identificare esattamente cosa c'è dietro ogni attività dannosa che incontrano e di elaborare il modo migliore per mitigarlo. In un esempio, Amazon ha affermato che il servizio può indagare su una chiamata API API di accesso alla console rilevata da AWS GuardDuty e fornire ulteriori dettagli sulle tendenze delle chiamate API e sui tentativi di accesso dell'utente su una mappa di geolocalizzazione. "Amazon Detective utilizza modelli di apprendimento automatico per produrre rappresentazioni grafiche del comportamento del tuo account e ti aiuta a rispondere a domande come" è una chiamata API insolita per questo ruolo? " o è p...
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Man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale accelera, ci si può fidare della tecnologia?

DI MARK ALBERTSON L'elenco delle preoccupazioni sull'uso dell'intelligenza artificiale sembra crescere ogni settimana che passa. I problemi legati alla distorsione , all'uso dell'IA per video e audio profondi , disinformazione, sorveglianza governativa , sicurezza e incapacità della tecnologia di identificare correttamente gli oggetti più semplici hanno creato una cacofonia di preoccupazione per il futuro a lungo termine della tecnologia. Una società di software ha recentemente pubblicato uno studio che mostrava che solo il 25% dei consumatori si sarebbe fidato di una decisione presa dai sistemi che utilizzano l'IA, e un altro rapporto commissionato da KPMG International ha rilevato che solo il 35% dei leader della tecnologia dell'informazione aveva un alto livello di fiducia nella propria analisi delle organizzazioni. È un percorso accidentato per l'intelligenza artificiale poiché il mondo della tecnologia intraprende un nuovo decennio e i principali professionisti dello spazio sono ben consapevoli del fatto che la fiducia determinerà alla fine quanto ampiamente e rapidamente la tecnologia verrà adottata in tutto il mondo. "Vogliamo costruire un ecosistema di fiducia", ha detto Francesca Rossi , leader mondiale dell'etica AI di IBM Corp., alla conferenza digitale EmTech Digital di lunedì. "Vogliamo aumentare l'intelligenza umana, non sostituirla." Deepfakes in aumento L'evento EmTech Digital, ristrutturato in una conferenza digitale di tre giorni dal MIT Technology Review dopo che i piani per tenerlo questo mese a San Francisco sono stati annullati, si è concentrato in gran parte sulla fiducia nell'intelligenza artificiale e su come l'industria tecnologica stava cercando di gestire una varietà di problemi intorno ad esso. Uno di questi problemi è l'uso di strumenti di intelligenza artificiale per creare video o audio apparentemente autentici per ingannare gli utenti. L'uso di video deepfake è aumentato rapidamente, secondo le r...
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Hyperganic motore a razzo stampato in 3D , che è stato completamente progettato dall’intelligenza artificiale

l'IA per progettare un motore a razzo stampato in 3D La società di software tedesca Hyperganic ha sviluppato un prototipo di motore a razzo stampato in 3D , che è stato completamente progettato dall'intelligenza artificiale . A differenza di un motore a razzo tradizionale, che consiste di parti progettate individualmente che sono combinate insieme, il dimostratore progettato da AI è stampato in 3D come un unico pezzo continuo. Ciò include sia la camera di combustione in cui viene bruciato combustibile e ossidante, sia i canali di superficie, attraverso i quali viene fatto circolare il combustibile per raffreddare la camera e impedirne il surriscaldamento. Hyperganic utilizza l'IA per progettare un motore a razzo stampato in 3D "In un razzo, i canali di raffreddamento sono generalmente saldati sulla camera di combustione, che a causa dell'usura può causare errori ed esplosioni", ha spiegato il direttore del design di Hyperganic Duy-Anh Pham. "I componenti sono progettati separatamente, quindi il design non è effettivamente ottimizzato olisticamente per essere il migliore, il più efficiente possibile", ha continuato. "Il nostro motore, al contrario, è composto da un solo pezzo, progettato per avere il peso più basso e il raffreddamento più efficace, e quindi le massime prestazioni possibili per un determinato razzo." Hyperganic utilizza l'IA per progettare un motore a razzo stampato in 3D Per creare il motore, uno scienziato missilistico ha prima stabilito le caratteristiche principali di un motore missilistico: la forma della camera di combustione e le prestazioni di raffreddamento necessarie. Anziché essere tradotte in file CAD, queste informazioni sono espresse come formule e memorizzate in un foglio Excel, in un formato che può essere letto dall'algoritmo di Hyperganic. Questo algoritmo utilizza quindi i dati per generare la geometria del pezzo finale dal basso verso l'alto. "Confrontiamo il processo con la crescita piuttosto che co...
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L’intelligenza artificiale può aiutare a identificare il coronavirus COVID-19?

Il virus Covid-19 dalla sua diffusione ad altri paesi da gennaio e diventare una pandemia ha creato un senso di panico tra tutti. La vera ragione per cui questo virus diventa una pandemia è che è asintomatica. Ciò significa che potresti ottenere Covid-19 e non mostrare alcun sintomo. In tutta questa confusione di chi ha questo virus e chi no, gli sviluppatori stanno cercando di fare la propria parte creando nuove app e software per aiutare il governo in ogni modo possibile. Il più semplice sarebbe aiutare a rilevare il virus il prima possibile. L'intelligenza artificiale (AI) può aiutare a combattere il coronavirus attraverso applicazioni tra cui lo screening della popolazione, le notifiche di quando cercare assistenza medica e il monitoraggio della diffusione dell'infezione. Uno di questi strumenti è lo strumento AI COVID-Net che può aiutare a identificare i COVID-19 attraverso i raggi X toracici. Sviluppato dai ricercatori dell'Università di Waterloo e dalla startup canadese DarwinAI, il nuovo strumento AI era di provenienza aperta. Sebbene molti ricercatori abbiano sviluppato più strumenti con una funzione simile, nessuno di essi è stato reso pubblico. COVID-Net diventa il primo strumento per farlo e aiuta gli operatori sanitari a identificare i casi più rapidamente. Lo strumento è una rete neurale convoluzionale o uno strumento AI che aiuta a riconoscere le immagini. Poiché i casi di COVID-19 continuano a crescere in tutto il mondo, compresi più di 100 nuovi casi in un solo giorno in India, questo strumento potrebbe essere rivoluzionario. COVID-Net è particolarmente addestrato per identificare i pazienti con il nuovo Coronavirus e i ricercatori sperano di aumentare lo screening assistito da computer nei paesi infetti. Lo strumento AI è stato addestrato utilizzando 5.941 radiografie del torace di 2.839 pazienti. Tutti questi pazienti presentavano condizioni diverse: alcuni avevano infezioni batteriche, alcuni avevano infezioni non COV...
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