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Author: celeborn

Il futuro del marketing sta nei chatbot

I moderni chatbot sono, nel loro caso più semplice, assistenti digitali che forniscono risultati specifici tramite un'interfaccia di conversazione. Nella loro forma più complessa, sono strumenti basati sull'intelligenza artificiale che renderanno scalabile il marketing altamente personalizzato. Cambieranno il volto del marketing come lo conosciamo. Molti di noi hanno usato i robot. Pochi di noi li hanno amati. Ecco perché dobbiamo prendere una posizione prima che sia troppo tardi. L'hai sentito. I robot sono il futuro. Ma che tipo di futuro hanno inaugurato dipende da noi. I marketer. I venditori. I fondatori Gli startupper. La prima linea di implementatori di intelligenza artificiale. A partire da ora, dobbiamo consolidare il quadro su come usare questi robot per il bene anziché per il male. Ma prima dobbiamo fare una promessa. Come commercianti, siamo molto colpevoli. Non tutto è buono. Abbiamo questa tendenza ad aggrapparci quando troviamo qualcosa che funziona. Non ci lasciamo andare fino a quando il canale di marketing più nuovo e più promettente non sarà completamente inserito nel terreno. Non è perché siamo cattivi. È un mondo competitivo là fuori e tutti stiamo solo cercando di trovare successo per le nostre attività. Se una campagna di email marketing raggiunge i nostri obiettivi principali, accumuliamo più email. Il content marketing è di tendenza? Forziamo a nutrire le persone più contenuti di quanti ne possano mai consumare. Ora, il software è stato creato appositamente per bloccare, annullare l'iscrizione e, in caso contrario, eliminare le stesse campagne che lavoriamo così duramente per creare. Quando è arrivato a questo? È tempo di fare un cambiamento. Messaging è la nuova frontiera del marketing. I robot ci danno l'opportunità di sfruttarlo creando interazioni scalabili e one-to-one direttamente con i consumatori. Ma tieni duro. Ciò non significa che dovremmo accorrere a app di messaggistica con flussi costanti e indesiderati di informazioni va...
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Cosa succederà quando le università non sapranno se un saggio è stato scritto da una persona o da un algoritmo?

AI e il futuro del tradimento Cosa succede quando le università non sanno se un saggio è scritto da un essere umano o da un algoritmo? NoNonimporta se tu fossi uno studente di diritto all'università o più uno studente di birra pong, è estremamente improbabile che i tuoi ricordi positivi del college abbiano avuto luogo in una sala d'esame. Oltre ad essere generalmente infelici, gli esami aggravano l' ansia e altri problemi di salute mentale e fanno un cattivo lavoro nel valutare abilità come il pensiero critico e la creatività. I test a tempo ridotto sono usati come filtro chiave per diverse professioni e università prestigiose e, alcuni sostengono , senza una ragione apparente valida. Dato questo triste stato di cose, dovrebbe essere positivo vedere gli esami e i test supervisionati cadere lentamente di moda. Dirigenti e professori hanno sollecitato la necessità di sostituire gli esami con valutazioni più flessibili e meno limitate nel tempo come saggi e compiti scritti. Singapore, il leader mondiale dell'educazione basata sugli esami, ha abolito la classifica degli esami (anche se solo per i voti elementari). Allo stesso tempo, l'istruzione online è aumentata, con l'iscrizione ai corsi online quadruplicata negli ultimi 15 anni . Sfortunatamente, questa tendenza verso le valutazioni online e scritte ha un avversario: l'intelligenza artificiale. Non siamo lontani da un futuro in cui gli studenti avranno accesso a sofisticati strumenti di intelligenza artificiale con la capacità di "scrivere" saggi o compiti di alta qualità per loro conto. All'inizio di quest'anno, OpenAI (una società di ricerca di intelligenza artificiale fondata da Elon Musk e Sam Altman) ha avvertito del pericolo del suo nuovo algoritmo per la generazione di testo, chiamato GPT-2. A quel tempo, OpenAI non era particolarmente a suo agio con le capacità avanzate di GPT-2 nel generare testi sofisticati in risposta ai comandi. OpenAI ha addestrato GPT-2 su 8 milioni di pagine Web che erano state cu...
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Gli utenti del servizio sanitario britannico preferiscono parlare con gli assistenti virtuali di intelligenza artificiale anziché con gli umani

Gli utenti NHS preferiscono parlare con gli assistenti virtuali di intelligenza artificiale anziché con gli umani La maggior parte degli utenti del SSN preferirebbe discutere degli appuntamenti in ospedale e in medicina con un servizio di intelligenza artificiale anziché un essere umano. Questo secondo una nuova ricerca della startup tecnologica EBO.ai, che esplora il ruolo crescente degli strumenti di comunicazione digitale nel servizio sanitario nazionale. È emerso che oltre tre quarti (76%) degli utenti del SSN sarebbero felici di ricevere promemoria automatici da un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale, rispetto al 58% che preferirebbe interagire con un essere umano. I dati del NHS England affermano che gli appuntamenti mancati costano al servizio sanitario oltre £ 216 milioni all'anno e molte persone credono che la tecnologia AI possa aiutare a ridurre al minimo questo costo. Il Dr. Gege Gatt, CEO di EBO.ai, ha dichiarato: “Il SSN ha già investito milioni nelle ultime tecnologie, ma l'enorme potenziale dell'IA rimane in gran parte inutilizzato. Oggi in: innovazione "L'adozione che abbiamo visto finora si è concentrata sulla cura primaria del paziente, compresa la valutazione e la diagnosi, ma l'IA può migliorare anche le esperienze dei pazienti al di fuori della sala di trattamento." “Gli assistenti virtuali aiutano i pazienti a gestire le loro cure 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza dover attendere gli orari di apertura o trascorrere del tempo in attesa in una coda telefonica. Di conseguenza, l'IA offre ai pazienti un senso di controllo immediato che i canali convenzionali non sono in grado di fornire. " Man mano che la messaggistica istantanea diventa più diffusa nella nostra vita, la maggior parte degli intervistati afferma che i messaggi digitali sono le forme di promemoria più efficaci. In effetti, l'85% delle persone che hanno perso un appuntamento l'anno scorso ha ritenuto che un messaggio di testo avr...
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Le migliori startup britanniche di intelligenza artificiale

29 delle più entusiasmanti startup britanniche di AI Race Race to Scale Il Regno Unito è attualmente terzo al mondo per aumento degli investimenti in IA e secondo per il numero di aziende di IA in funzione nel 2019 ( dati Crunchbase ). Tuttavia, l'89% dell'ecosistema AI nel Regno Unito è costituito da start-up con 50 o meno dipendenti. L'avvio non è un problema, lo è il ridimensionamento. "Affinché il Regno Unito mantenga la propria autorità nell'intelligenza artificiale, dobbiamo coltivare aziende di IA nazionali scalabili, competitive a livello globale e che risolvono problemi reali. Tuttavia, il pool di aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale che riescono a raggiungere questo obiettivo oltre la Serie A rimane snello, nonostante l'hype, e il percorso di scalabilità è unicamente impegnativo ”, commenta Harry Davies , Applied AI Lead presso Tech Nation. Le sfide affrontate dalle startup dell'IA variano, dall'assunzione di talenti tecnici richiesti all'ottenimento di supporto commerciale e vendita nel contesto di settori altamente regolamentati. Il Programma di intelligenza artificiale applicata progettato da Tech Nation e supportato da Faculty ha lo scopo di aiutarli a fronteggiare queste sfide e passare dalle prime fasi della crescita (ne ho scritto di più qui ). A seguito di un processo di valutazione che Marta Krupinska , Responsabile di Google for Startups UK, ha descritto come una vivace discussione - tra alcune delle menti più brillanti della tecnologia e dell'intelligenza artificiale - su chi sarà la prossima startup che cambia il gioco, il programma sta accogliendo il suo primo coorte. Già combattendo l'Ebola, la RDC si confronta con uno scoppio di morbillo "Siamo tutti pienamente consapevoli del potenziale dell'intelligenza artificiale a vantaggio di determinati settori, ma questo programma non riguarda solo concetti o idee. Le aziende di successo ci hanno convinto di essere già sulla strada per un prodotto commercialmente ...
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Vision AI Dev Kit Il kit per sviluppatori di Intelligenza Artificiale di Microsoft Vision e Qualcomm

Il kit per sviluppatori AI di Microsoft Vision semplifica la creazione di progetti di apprendimento profondo basati sulla visione La visione artificiale è una delle applicazioni più popolari dell'intelligenza artificiale. Classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e segmentazione degli oggetti sono alcuni dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale basata sulla visione artificiale. Queste tecniche sono utilizzate in una varietà di scenari di consumo e industriali. Dall'autenticazione utente basata sul riconoscimento facciale al tracciamento dell'inventario nei magazzini al rilevamento dei veicoli su strada, la visione artificiale sta diventando parte integrante delle applicazioni di prossima generazione. La visione artificiale utilizza reti neurali avanzate e algoritmi di deep learning come Convolutional Neural Networks (CNN), Single Shot Multibox Detector (SSD) e Generative Adversarial Networks (GAN). L'applicazione di questi algoritmi richiede una conoscenza approfondita dell'architettura della rete neurale, della matematica avanzata e delle tecniche di elaborazione delle immagini. Per uno sviluppatore di ML medio, la CNN rimane un ramo complesso dell'IA. Oltre alla conoscenza e alla comprensione degli algoritmi, le CNN richiedono infrastrutture costose e di fascia alta per l'addestramento dei modelli, che sono fuori portata per la maggior parte degli sviluppatori. Anche dopo essere riusciti a formare e valutare il modello, gli sviluppatori trovano la distribuzione del modello come una sfida. I modelli CNN addestrati vengono spesso implementati in dispositivi periferici che non dispongono delle risorse necessarie per eseguire inferenze, il processo di classificazione e rilevamento delle immagini in fase di esecuzione. I dispositivi Edge sono integrati da chip AI appositamente progettati che accelerano l'inferenza fornita con i propri driver software e un livello di interfacciamento. Gli sviluppatori dovrebbero convertire il mode...
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Le conseguenze inattese dei big data

Di Jim Sinur I Big Data sono l'inaspettata ricchezza di risorse del secolo in corso. La legge di Moore ha guidato i progressi nella potenza di elaborazione, l'ascesa di archiviazione economica e i progressi nella progettazione di algoritmi hanno consentito l'acquisizione, l'archiviazione e l'elaborazione di molti tipi di dati precedentemente non disponibili per l'uso nei sistemi di elaborazione. Documenti, e-mail, messaggi di testo, file audio e immagini sono ora in grado di trasformarsi in un formato digitale utilizzabile per l'uso da parte dei sistemi di analisi, in particolare dell'intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale possono scansionare enormi quantità di dati e trovare sia modelli che anomalie precedentemente impensabili e farlo in un arco di tempo inimmaginabile. Mentre la maggior parte degli usi dei Big Data sono stati abbinati agli algoritmi AI / machine learning in modo che le aziende e capiscano i loro clienti " Nell'assistenza sanitaria, i big data e le analisi stanno aiutando l'industria a passare da un modello pay-per-service che rimborsa ospedali, medici e altri operatori sanitari dopo che il servizio è stato eseguito a un nuovo approccio che li rimborsa in base all'esito del servizio, in particolare la posta -servizio di salute del paziente. Questo approccio è possibile solo se ci sono dati sufficienti per capire come il paziente si rapporta alla vasta popolazione di altri pazienti che hanno avuto la stessa procedura / servizio e il risultato atteso. Mentre sono coinvolti una varietà di altri fattori, come la cooperazione del paziente con il piano di trattamento, tali fattori possono essere monitorati e analizzati, fornendo un chiaro percorso sulle migliori pratiche e sui risultati previsti sulla base di prove. Quando questo è combinato con miglioramenti diagnostici resi possibili usando l'intelligenza artificiale per trovare modelli nei campioni di sangue e di tessuti o nella scansione di immagini radiologiche e nel ...
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Memorie non volatili emergenti e intelligenza artificiale

Memorie emergenti e intelligenza artificiale Tom Coughlin Il 29 agosto 2019 ho tenuto un seminario su Emerging Memories and Artificial Intelligence presso la Stanford University, organizzato dal Stanford Center for Magnetic Nanotechnology e Coughlin Associates. Abbiamo avuto diversi oratori interessanti che parlavano di vari tipi di intelligenza artificiale e del ruolo che le nuove memorie non volatili svolgeranno sia nell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale che nella loro attuazione sul campo utilizzando i motori di inferenza. Questo pezzo parlerà di parte del materiale presentato in questo seminario. La dott.ssa Shan Wang, co-organizzatore dell'evento, ha fatto una presentazione, parlando di memorie non volatili emergenti e in particolare sulla memoria ad accesso casuale magnetico (MRAM). Ha parlato di come funzionano vari nuovi ricordi, in particolare Resistive RAM (RRAM), Phase Change Memory (PCM), MRAM e Ferrroelectic RAM (FRAM). Ha affermato che gli attuali requisiti di potenza della memoria volatile, in particolare l'energia statica, sono aumentati con caratteristiche litografiche a semiconduttore più piccole. Di tutte queste nuove memorie, MRAM è promettente per la sostituzione di SRAM e DRAM o come complemento di queste memorie e consente un funzionamento a bassa potenza, come mostrato nella tabella seguente. Mentre MRAM promette di sostituire o integrare DRAM e SRAM, PCM e RRAM potrebbero fornire una maggiore capacità e una memorizzazione più lenta e possono anche essere utilizzati come acceleratori analogici di AI (elaborazione neuromorfa). Il discorso del Dr. Wang ha esplorato la fisica della tecnologia magnetoresistiva, che è di uso comune per la lettura dei dati nei dischi rigidi. Ha discusso delle differenze tra le valvole di spin utilizzate nelle testine HDD e le giunzioni del tunnel magnetico utilizzate nei dispositivi MRAM. La prossima generazione di dispositivi MRAM si basa sul trasferimento della coppia di spin e su...
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Toyoda Gosei investe in TRYETING per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l’intelligenza artificiale

Toyoda Gosei Co., Ltd. ha investito in TRYETING Inc. (Nagoya, Giappone) per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) 1 . TRYETING è una startup dell'Università di Nagoya e fornisce una piattaforma AI che integra vari tipi di software. Uno dei punti di forza dell'azienda è l'informatica sui materiali, un campo che applica le tecniche dell'informatica, come l'IA e i big data, ai materiali. Questo approccio può accelerare significativamente lo sviluppo di nuovi materiali. L'industria automobilistica sta cambiando rapidamente con CASE (connesso, autonomo, condiviso, elettrico) e altre nuove tendenze tecnologiche. Per rispondere a questi cambiamenti, Toyoda Gosei sta cercando di ottenere un maggior valore aggiunto dei prodotti con l'integrazione di sensori e altri componenti elettronici nelle parti in plastica e gomma che sono le sue tecnologie chiave. A tal fine, lo sviluppo di materiali altamente funzionali in grado di ospitare la tecnologia elettronica è un compito urgente. Con questo investimento, Toyoda Gosei unirà la tecnologia AI di TRYETING alla conoscenza del design dei materiali che ha accumulato nel corso degli anni. La capacità di simulare rapidamente un gran numero di schemi di composizione dei materiali accelererà lo sviluppo di materiali con funzionalità superiori, come nuovi materiali per LiDAR 2 e altri sensori.  1 L'importo dell'investimento è di 50 milioni di yen.  2 Light Detection and Ranging, un metodo di rilevamento che misura la distanza e la direzione quando impiega la luce laser a infrarossi emessa
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“AI-first” nel settore bancario forse è un errore

Basta con l'hype 'AI-First'! In un articolo sul suo sito Web EdgeVerve dice alle banche che hanno bisogno di una strategia "AI-first": Mentre "mobile-first" è stata una rivoluzione guidata da un singolo dispositivo, "AI-first" nel settore bancario sarebbe un'esperienza più olistica guidata da altoparlanti domestici, assistenti digitali vivace, app voice & touch e portafogli IoT per il consumatore. Le organizzazioni bancarie tradizionali stanno affrontando il loro "momento Kodak". Devono sviluppare e investire subito in una strategia "IA prima". " Consigli come questo non dovrebbero essere una sorpresa per nessuno, poiché fanno parte di una lunga serie di [inserire-l'ultima-tecnologia-qui-] i primi proclami da consulenti e analisti. La strategia Next-Hottest-Tech-First È iniziato circa cinque anni in un articolo di Bank Systems & Technology intitolato 5 chiavi del successo per una strategia mobile-first che diceva: La consulenza nel mondo della consulenza ha comunque una breve durata e due anni dopo un importante analista dello spazio digitale ha scritto : Nota sullo Snark Tank: A quanto pare, per avere successo, non devi davvero fare nulla, devi solo "iniziare a pensarci". Non molto tempo dopo, un altro articolo ci ha avvertito di prepararci alla rivoluzione vocale nei servizi finanziari con un white paper di Accenture che proclama: L'intelligenza artificiale sta creando una nuova era dell'informatica, passando rapidamente da mobile-first a AI-first nell'esperienza del cliente e spostando il personale verso ruoli più basati sul giudizio e con un valore aggiunto più elevato. " Snark Tank: spostare il personale in ruoli basati sul giudizio? L'intelligenza artificiale non avrebbe dovuto produrre "giudizi" superiori a ciò di cui gli umani sono capaci? Quindi, naturalmente, abbiamo dovuto passare a una strategia a prima voce. Un articolo di Fintech dal titolo Here Why The Voice-First Strategy Will Rule dice alle banc...
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Come va l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico nel 2019 ?

Stato di intelligenza artificiale e apprendimento automatico nel 2019 Il marketing e le vendite danno priorità all'IA e all'apprendimento automatico al di sopra di qualsiasi altro dipartimento nelle aziende di oggi. L'analisi in-memory e l'analisi in-database sono le più importanti per le finanze, il marketing e le vendite quando si tratta di ridimensionare l'intelligenza artificiale, i modelli di machine learning e gli sforzi di sviluppo. L'adozione da parte di R & S di AI e machine learning è la più veloce di tutti i dipartimenti aziendali nel 2019. Questi e molti altri spunti interessanti sono da Dresner Advisory Services' 6 ° annuale 2019 Science Data e Machine Learning Study Market (accesso client reqd) pubblicato il mese scorso. Lo studio ha rilevato che le iniziative avanzate relative alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico, tra cui data mining, algoritmi avanzati e analisi predittiva, sono classificate come ottava priorità tra le 37 tecnologie e iniziative esaminate nello studio. Si prega di consultare la pagina 12 del sondaggio per una panoramica della metodologia. "Lo studio del mercato della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico è una progressione della nostra analisi di questo mercato, iniziata nel 2014 come esame di analisi avanzate e predittive", ha affermato Howard Dresner, fondatore e direttore di ricerca presso Dresner Advisory Services . "Da quel momento, abbiamo ampliato la nostra copertura per riflettere i cambiamenti nel sentimento e nell'adozione e abbiamo aggiunto nuovi criteri, tra cui una sezione riguardante le reti neurali." Le informazioni chiave dallo studio includono quanto segue: Il data mining, gli algoritmi avanzati e l'analisi predittiva sono tra i progetti di massima priorità per le aziende che adottano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel 2019. Reporting, dashboard, integrazione dei dati e visualizzazione avanzata sono oggi le tecnologie e le iniziative principali stra...
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