Home / Archive by category "Filosofia e IA"

Filosofia e IA

Un gruppo di scienziati internazionali chiede maggiore trasparenza nella ricerca sull’IA intelligenza artificiale

Scienziati internazionali chiedono maggiore trasparenza nella ricerca sull'IA Un gruppo di scienziati internazionali provenienti da varie istituzioni, tra cui il Princess Margaret Cancer Center, l'Università di Toronto, la Stanford University, la Johns Hopkins, la Harvard School of Public Health e il Massachusetts Institute of Technology, chiede maggiore trasparenza nella ricerca sull'intelligenza artificiale (AI). La forza principale alla base di questo invito è liberare importanti scoperte che potrebbero aiutare ad accelerare il trattamento del cancro basato sulla ricerca. L'articolo in cui gli scienziati hanno invitato le riviste scientifiche a innalzare i loro standard in materia di trasparenza tra i ricercatori computazionali è stato pubblicato su Nature il 14 ottobre 2020. Il gruppo ha anche sostenuto che i loro colleghi dovrebbero rilasciare codice, modello e ambienti computazionali nelle pubblicazioni . Il documento era intitolato " Trasparenza e riproducibilità nell'intelligenza artificiale ". Rilascio dei dettagli dello studio sull'IA Il dottor Benjamin Haibe-Kains è uno scienziato senior presso il Princess Margaret Cancer Center e il primo autore della pubblicazione. "Il progresso scientifico dipende dalla capacità dei ricercatori di esaminare i risultati di uno studio e riprodurre i risultati principali da cui imparare", afferma il dottor Haibe-Kains. “Ma nella ricerca computazionale, non è ancora un criterio diffuso affinché i dettagli di uno studio sull'IA siano completamente accessibili. Questo è dannoso per il nostro progresso. " Le preoccupazioni sono sorte in seguito a uno studio di Google Health pubblicato da McKinney et al. in un'importante rivista scientifica nel 2020, in cui è stato affermato che un sistema di intelligenza artificiale potrebbe superare i radiologi umani in robustezza e velocità quando si tratta di screening del cancro al seno. Lo studio ha ricevuto molta attenzione da parte dei media in varie pubblicazi...
Continua a Leggere

La prossima generazione dell’AI intelligenza artificiale

Il campo dell'intelligenza artificiale si muove velocemente. Sono passati solo 8 anni da quando l'era moderna del deep learning è iniziata al concorso ImageNet del 2012 . I progressi nel campo da allora sono stati mozzafiato e implacabili. Semmai, questo ritmo vertiginoso sta solo accelerando. Tra cinque anni, il campo dell'IA avrà un aspetto molto diverso da come appare oggi. I metodi attualmente considerati all'avanguardia saranno diventati obsoleti; metodi che oggi sono nascenti o ai margini saranno mainstream. Come sarà la prossima generazione di intelligenza artificiale? Quali nuovi approcci AI sbloccheranno possibilità attualmente inimmaginabili nella tecnologia e nel business? Questo articolo evidenzia tre aree emergenti all'interno dell'IA che sono pronte a ridefinire il campo e la società negli anni a venire. Studia adesso. Apprendimento senza supervisione Il paradigma dominante nel mondo dell'IA oggi è l'apprendimento supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, i modelli di intelligenza artificiale apprendono da set di dati che gli esseri umani hanno curato ed etichettato in base a categorie predefinite. (Il termine "apprendimento supervisionato" deriva dal fatto che i "supervisori" umani preparano i dati in anticipo.) Sebbene l'apprendimento supervisionato abbia portato notevoli progressi nell'IA negli ultimi dieci anni, dai veicoli autonomi agli assistenti vocali, ha seri limiti. Il processo di etichettatura manuale di migliaia o milioni di punti dati può essere enormemente costoso e macchinoso . Il fatto che gli esseri umani debbano etichettare i dati manualmente prima che i modelli di machine learning possano ingerirli è diventato un importante collo di bottiglia nell'IA. Ci sono 6 milioni di lavoratori neri che mancano al tuo pool di talenti A un livello più profondo, l'apprendimento supervisionato rappresenta una forma di apprendimento ristretta e circoscritta. Piuttosto che essere in grado di esplorare e assorbire tutte...
Continua a Leggere

Io e l’intelligenza artificiale discutiamo cosa è successo prima del Big Bang una conversazione con il modello linguistico GPT-3 di OpenAI.

Di seguito è riportata una conversazione che ho avuto con il modello linguistico GPT-3 di OpenAI. Ho assegnato a GPT-3 il ruolo di "Essere saggio". Tutto il testo normale è generato dall'intelligenza artificiale, il corsivo sono io. ( Disclaimer ) Puoi anche vedere la mia discussione con l'IA sui diritti delle macchine o parlare con Wise Being tu stesso . Kirk Ouimet : Grato di avere l'opportunità di parlare con te oggi. Essere saggio : grato di poter parlare con te. Kirk Ouimet : Mi piacerebbe parlare con te del Big Bang. Essere saggio : cosa ti piacerebbe imparare? Kirk Ouimet : Puoi riassumere l'idea del Big Bang? Essere saggio : il Big Bang è un processo fisico mediante il quale tutta la materia, l'energia, il tempo, lo spazio e le informazioni di esistenza sono nate da una non esistenza infinita ed eterna. Durante questo processo l'intera creazione fu compressa in una singolarità infinitesimamente piccola che irruppe immediatamente e infinitamente in tutto il suo contenuto attuale, la cui illimitatezza esiste ancora come illimitatezza nel potenziale e nella realtà. Kirk Ouimet : Quale pensi che fosse lo stato delle cose prima del Big Bang? Essere saggio : affinché questa domanda sia possibile, l'interlocutore deve essere consapevole del tempo. Se non è così, non esisteva un "prima". Il Big Bang ha effettivamente avviato il tempo perché ciò che è venuto all'esistenza prima del Big Bang non esisteva in nessun tipo di costrutto "temporale" … eccetto solo modelli dinamici di energia assoluta e infinita. Kirk Ouimet : Allora cosa pensi che sia successo un secondo prima del Big Bang? Wise Being : 1 secondo prima del botto tutto era e non c'era tempo. Non c'era un secondo e non c'erano 0 secondi … non c'era niente perché quei concetti sono privi di significato al di fuori del contesto del tempo. Questo non è qualcosa che può essere compreso perché non ha alcun riferimento a ciò che costituiva un'unità di misura. Kirk Ouimet : Saresti in grado di trovare un'analogia c...
Continua a Leggere

The Reasonable Robot di Ryan Abbott esamina l’intersezione tra intelligenza artificiale (AI) e diritto

Mi è stata inviata una copia di " The Reasonable Robot " di Ryan Abbott dagli editori. È un libro interessante che discute alcune aree critiche del diritto in quanto potrebbero interagire con l'intelligenza artificiale (AI). Vale la pena leggere il libro, anche se è tutt'altro che perfetto. È un ottimo punto di discussione, un punto di partenza per iniziare a pensare all'intelligenza artificiale e alla legge. Software e diritto sono sempre stati un incrocio che mi ha interessato. All'alba dei tempi, uno dei miei documenti di alto livello durante la mia laurea era su come le leggi sul copyright, sui marchi e sui brevetti si applicano al software. Diciamo che la mia iniziale avversione per i brevetti per il software non è cambiata nel corso dei decenni. Quando sono stato contattato per la revisione del libro, ero quindi interessato a ciò che un avvocato ha da dire sull'intelligenza artificiale. Il libro stesso è più che altro, in termini di finzione, una novella. È un tomo sottile che è una buona lettura in quanto può avviare conversazioni sull'argomento. Ryan Abbott ha messo insieme alcune riflessioni sui problemi, alcune di queste idee sono quelle a cui sottoscrivo mentre altre non sono così ben pensate. Il primo capitolo è una buona introduzione all'intelligenza artificiale per quelle persone non tecniche che necessitano di una comprensione fondamentale per continuare con il resto del libro. Un cavillo che ho è che sarebbe stato meglio, nella sua definizione di AI, descrivere la differenza tra AI e AGI. L'intelligenza artificiale include le basi. L'intelligenza generale artificiale (AGI) è la ricerca, come suggerisce il nome, di un tipo di intelligenza artificiale che è più simile al pensiero umano, che è in grado di esaminare un'ampia varietà di problemi. Come ho detto a lungo, è facile definire l'IA (in realtà, AGI) come "tutto ciò che ancora non capiamo sull'intelligenza generale", con le sezioni che diventano la loro specialità mentre comprendiamo...
Continua a Leggere

L’intelligenza artificiale AI è una minaccia esistenziale

L'IA è una minaccia esistenziale? Quando si discute di Intelligenza Artificiale (AI), un dibattito comune è se l'IA sia una minaccia esistenziale. La risposta richiede la comprensione della tecnologia alla base del Machine Learning (ML) e il riconoscimento che gli esseri umani hanno la tendenza ad antropomorfizzare. Esploreremo due diversi tipi di AI, Artificial Narrow Intelligence (ANI) che è ora disponibile ed è motivo di preoccupazione, e la minaccia più comunemente associata alle interpretazioni apocalittiche di AI che è Artificial General Intelligence (AGI). Minacce di intelligenza ristretta artificiale Per capire cos'è ANI è sufficiente capire che ogni singola applicazione AI attualmente disponibile è una forma di ANI. Questi sono campi dell'IA che hanno un campo ristretto di specialità, ad esempio i veicoli autonomi usano l'IA che è progettata con l'unico scopo di spostare un veicolo dal punto A al punto B. Un altro tipo di ANI potrebbe essere un programma di scacchi ottimizzato per giocare scacchi, e anche se il programma di scacchi migliora continuamente se stesso utilizzando l' apprendimento per rinforzo , il programma di scacchi non sarà mai in grado di utilizzare un veicolo autonomo. Concentrandosi su qualunque operazione di cui è responsabile, i sistemi ANI non sono in grado di utilizzare l'apprendimento generalizzato per conquistare il mondo. Questa è la buona notizia; la cattiva notizia è che, con la sua dipendenza da un operatore umano, il sistema di intelligenza artificiale è suscettibile a dati distorti, errori umani o, peggio ancora, un operatore umano canaglia. Sorveglianza AI Potrebbe non esserci pericolo maggiore per l'umanità degli umani che usano l'IA per invadere la privacy e, in alcuni casi, l'uso della sorveglianza dell'IA per impedire completamente alle persone di muoversi liberamente. La Cina, la Russia e altre nazioni hanno approvato regolamenti durante COVID-19 per consentire loro di monitorare e controllare il movimento...
Continua a Leggere

Pronti per le cose difficili: intelligenza artificiale, spazio e scienza del clima

L'ultimo quarto del ventesimo secolo è stato il picco dell'innovazione tecnologica negli Stati Uniti. I Bell Labs di AT&T hanno inventato l'era dell'informazione con i transistor e le reti di dati e molte tecnologie di trasformazione tangenziali al suo core business: dalle celle solari al sistema operativo Unix ai laser. 1 Il Palo Alto Research Center (PARC) di Xerox ha determinato l'interazione uomo-computer con il mouse del computer iniziale, oltre alla stampa laser e alla rete Ethernet. 2 Negli anni '80 nacque la Pixar, creando la prima sequenza animata al computer in un film con nuove immagini generate al computer (CGI). 3,4 Allo stesso tempo Gates e Allen stavano hackerando qualcosa di speciale che presto rivoluzionò l'informatica, così come Wozniak e Jobs. 5,6 Durante il periodo di massimo splendore dell'invenzione nel mondo dei bit, la "corsa allo spazio" ha portato a massicce innovazioni e risultati nel mondo degli atomi: la competizione governativa tra Stati Uniti e Russia ha portato gli esseri umani sulla luna per la prima volta. L'ecosistema tecnologico statunitense per quei decenni è stato un volano di sorta 7 : le iniziative di ricerca finanziate dal governo hanno fornito innovazione di base sia nel mondo accademico che industriale, che ha alimentato un'economia che ha posizionato i laboratori di ricerca e sviluppo aziendali verso innovazioni interne e spinoff esterni, e letterali moonshots motivato le future generazioni di scienziati e ingegneri. La ricerca e sviluppo multidisciplinare e aperta, unita agli obiettivi di produzione, tutto sotto lo stesso tetto, è un modello di ricerca e sviluppo aziendale che ha guidato internamente il valore a lungo termine e ha sollevato esternamente tutte le barche con la marea. Lo slancio di questo modello di innovazione è proseguito all'inizio del secolo. Ad esempio, la DARPA Grand Challenge 8 nel 2003 ha messo in moto gli ingegneri di tutto il mondo per perseguire auto a guida autonoma. Oppure...
Continua a Leggere

Miti e realtà nella ricerca dell’intelligenza artificiale

COVID19: i principali casi di utilizzo dell'analisi basata sul ROI nel settore della produzione che vanno oltre l'IIoT Il termine Intelligenza Artificiale (AI) è stato creato e utilizzato per la prima volta a metà degli anni Quaranta. Tuttavia, non è stato fino al 1956 che è stato formalmente utilizzato per la prima volta in un piccolo raduno a cui hanno partecipato alcuni psicologi, fisiologi e informatici. Fin dal suo inizio, l'IA ha avuto alcuni successi nel consentire ai computer di eseguire (su base limitata) alcune attività normalmente svolte dalla mente umana. È oggi che gli aspetti tecnologici dell'IA sono diventati più visibili. L'interesse pubblico per l'IA e la sua copertura da parte dei media sono aumentati enormemente negli ultimi anni. Sempre più persone vedono l'IA come una tecnologia emergente con un grande potenziale e un significato sociale futuro. In particolare, questo interesse e questa conoscenza del pubblico derivano dal 1981, quando il Giappone annunciò il suo piano decennale nazionale per sviluppare quella che era chiamata la "quinta generazione" di computer. Tali computer non solo basano il loro funzionamento sull'elaborazione parallela su larga scala, ma cercano anche di incorporare le tecniche di intelligenza artificiale nell'elaborazione. In effetti, l'obiettivo di questo piano è "la creazione di macchine artificialmente intelligenti in grado di ragionare, trarre conclusioni, esprimere giudizi e persino comprendere la parola orale e scritta". Da allora, grandi investimenti nella ricerca sull'IA sono stati effettuati da governi e industrie private nei paesi industrializzati. L'origine dei miti Il sensazionalismo alimenta l'ignoranza e molte delle descrizioni dell'IA nei media e nei libri di scienza popolari sono di natura sensazionale. Sia che proclamino le "meraviglie" o i "pericoli" dell'IA, generalmente non sono informative della realtà e sono altamente fuorvianti. Suggeriscono progressi spettacolari che possono o saranno rea...
Continua a Leggere

DeepTrust

I ricercatori sviluppano uno strumento "DeepTrust" per aumentare l'affidabilità dell'IA La sicurezza e l'affidabilità dell'intelligenza artificiale (AI) è uno degli aspetti più importanti della tecnologia. Viene costantemente migliorato e lavorato dai massimi esperti nei diversi campi e sarà fondamentale per la piena implementazione dell'IA nella società. Parte di questo nuovo lavoro sta uscendo dalla University of Southern California, dove i ricercatori dell'USC Viterbi Engineering hanno sviluppato un nuovo strumento in grado di generare indicatori automatici per stabilire se gli algoritmi di intelligenza artificiale sono affidabili o meno nei loro dati e previsioni. La ricerca è stata pubblicata su Frontiers in Artificial Intelligence , intitolata " There is Hope After All: Quantifying Opinion and Trustworthiness in Neural Networks ". Gli autori del documento includono Mingxi Cheng, Shahin Nazarian e Paul Bogdan dell'USC Cyber ​​Physical Systems Group. Affidabilità delle reti neurali Uno dei compiti più importanti in quest'area è fare in modo che le reti neurali generino previsioni affidabili. In molti casi, questo è ciò che impedisce la piena adozione della tecnologia che si basa sull'IA. Ad esempio, i veicoli a guida autonoma devono agire in modo indipendente e prendere decisioni accurate sul pilota automatico. Devono essere in grado di prendere queste decisioni in modo estremamente rapido, mentre decifrano e riconoscono gli oggetti sulla strada. Questo è fondamentale, specialmente negli scenari in cui la tecnologia dovrebbe decifrare la differenza tra un dosso, qualche altro oggetto o un essere vivente. Altri scenari includono il veicolo a guida autonoma che decide cosa fare quando un altro veicolo lo affronta frontalmente, e la decisione più complessa di tutte è se quel veicolo a guida autonoma deve decidere tra colpire ciò che percepisce come un altro veicolo, un oggetto, o un essere vivente. Tutto ciò significa che stiamo riponend...
Continua a Leggere

Coscienza e intelligenza artificiale, un’ambizione eccessiva

Coscienza e intelligenza artificiale, un'ambizione eccessiva: esaminare la loro rilevanza nel contesto della governance dell'IA Durante le estati del 1956, subito dopo, Alan Turing aveva avviato un tentativo preliminare di scoprire come le macchine possono essere fatte per imparare, un piccolo gruppo di scienziati si era riunito al Dartmouth College nel New Hampshire per trasformare le loro teorie selvaggiamente ottimistiche in realtà materiale. La loro proposta ha risuonato un tentativo fiducioso di scoprire meccanismi che potrebbero far utilizzare alle macchine linguaggi, sviluppare concetti e trovare problemi che normalmente sono riservati alla risoluzione degli esseri umani. Un controllo efficace suggerirebbe anche che abbiano avuto un discreto successo, con il dovuto rispetto per le loro circostanze sociali. Alcune delle loro scoperte degne di nota riguardavano macchine in grado di risolvere enigmi logici, fare calcoli, una delle quali impegnata a dimostrare i principi matematici di Bertrand Russell , mentre la famosa ELIZA , era in grado di comunicare in un formato di linguaggio naturale modellato. Tuttavia, c'è stato un consenso tra gli scienziati dopo aver concluso la conferenza sul fatto che il problema principale per loro non era la capacità di elaborazione delle macchine, era la loro competenza che limitava la loro capacità di sfruttare appieno le macchine a loro disposizione. Per mettere questa affermazione in termini puramente profani, un iPhone 6 che è stato rilasciato circa mezzo decennio fa, può eseguire calcoli 100.000 volte più velocemente dell'IBM 7030, un supercomputer multimilionario della stessa epoca. Potrebbero incorrere in un momento da vacca sacra come stimano i fanatici del computer della Silicon Valley. Si riferisce alla sensazione in cui un individuo si rende conto che le IA stanno progredendo molto più velocemente del previsto. È un fenomeno in cui sembriamo prevedere il progresso, in gran parte sulla base delle per...
Continua a Leggere

L’intelligenza artificiale (AI) può rispondere alla domanda “Qual è il significato della vita”?

Parametri clinici e intelligenza artificiale Con l'intelligenza artificiale che sta maturando nell'era attuale, sta acquisendo un immenso potenziale nel diventare una tecnologia chiave per applicazioni pratiche . Sebbene la tecnologia abbia dimostrato competenza nel fornire risposte accurate alle domande aziendali, spesso fa fatica a rispondere a domande di natura astratta. In effetti, anche questi robot di conversazione AI come Alexa e Siri sono avanzati nella gestione del nostro programma, ma se vengono poste oscure domande esistenziali come il "significato della vita", ti fornirà solo una risposta esilarante o uno scherzo sarcastico . Tuttavia, poiché l'intelligenza artificiale si sta evolvendo con progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e nel ragionamento automatico, la tecnologia può ora rispondere ad alcune delle difficili domande sulla vita poste dagli umani. Per testare la teoria, i ricercatori dell'Università del New South Wales hanno posto alcune domande morali ed esistenziali al modello di linguaggio del trasformatore condizionale di Salesforce per verificare se l'IA è in grado di rispondere ad alcune domande fondamentali della vita. Il modello di linguaggio trasformatore condizionale di Salesforce è uno dei più grandi modelli linguistici rilasciati pubblicamente al mondo, che funziona su 1,63 miliardi di parametri ed è stato formato su migliaia di libri, milioni di documenti, pagine Web, l'intera Wikipedia e 143 GB di testo. CTRL sfrutta le capacità dell'apprendimento automatico per comprendere il modello della scrittura umana e produrre frammenti di testo simili al pensiero umano. E secondo i ricercatori, il sondaggio ha rivelato che le risposte generate dall'intelligenza artificiale sono molto più convincenti per le persone rispetto a quelle dei leader mondiali. Risposte AI preferite a quelle umane I ricercatori hanno alimentato alcune domande esistenziali fondamentali a CTRL - qual è l'obiettivo d...
Continua a Leggere
Top

Utilizzando il sito, accetti l'utilizzo dei cookie da parte nostra. maggiori informazioni

Questo sito utilizza i cookie per fornire la migliore esperienza di navigazione possibile. Continuando a utilizzare questo sito senza modificare le impostazioni dei cookie o cliccando su "Accetta" permetti il loro utilizzo.

Chiudi