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Filosofia e IA

Le 5 facce principali dell’IA Intelligenza Artificiale

Jim Sinur L'intelligenza artificiale sarà la gemma del digitale andando avanti per molto tempo. È un co-pilota di intelligenza sia nell'automazione che negli sforzi di eccellenza del cliente insieme agli algoritmi statici. L'IA può imparare, gestire problemi sfocati e aiutare ad aumentare la probabilità di successo nelle decisioni, aiutare gli esseri umani a interagire con i sistemi organizzativi tradizionali basati su regole e raggiungere obiettivi mutevoli. Ci sono cinque sfaccettature di intelligenza artificiale che brillano luminose ora e per il futuro. Ci potrebbe essere di più lungo la strada mentre l'AI progredisce nel tempo, ma questi sono i primi cinque in questo momento. Machine Learning: In questo momento, ML è il lato più luminoso dell'IA in quanto le organizzazioni si occupano di fonti di dati sempre più grandi e veloci. ML impara a migliorare i dati e ad accelerare le risposte a modelli interessanti. ML è bravo a gestire dati ricchi e complessi per l'apprendimento incrementale e quindi a supportare decisioni e azioni. Le macchine fanno la maggior parte del sollevamento pesante qui, ma la qualità e il controllo dei dati è un fattore chiave per il successo. L'apprendimento può migliorare con l'aggiunta di sfaccettature di reti neurali per creare opportunità di apprendimento approfondito per accelerare l'evoluzione. Tieni presente che ML può apprendere anche da dati errati e il mantenimento dei dati può essere costoso. Reti neurali artificiali: Mentre le reti neurali sono popolari nelle parti di apprendimento profondo di ML, hanno anche una propria identità. Sono bravi a interpolare tra diversi modelli di insegnamento per la classificazione e la categorizzazione. Prestano attenzione alle differenze e ai modelli emergenti. Sono anche forti nell'autoformazione e nell'apprendimento, in particolare per i dati non strutturati che si trovano spesso in problemi di linguaggio naturale. La loro forza è che non è necessario alcun esperto, ...
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L’apprendimento profondo il deep learning deve andare oltre i trucchi economici dell’oratore

Kalev Leetaru L'apprendimento profondo di oggi condivide molto in comune con i trucchi da salotto di vecchia data. Date le circostanze ideali, i modelli di apprendimento profondo possono sfornare quelle che sembrano essere imprese straordinarie di intelligenza quasi umana o addirittura superumana. Il problema è che nel mondo reale questo castello di carte correlativo viene rapidamente abbattuto. Piuttosto che "apprendere" il mondo, gli algoritmi odierni si limitano a codificare database di correlazioni statistiche semplicistiche che producono risultati che dipendono interamente dalla somiglianza degli input con i dati di addestramento. Gli algoritmi di traduzione neurale ipotizzati come sostitutivi degli umani nella realtà oscillanoselvaggiamente tra scioltezza umana e indecifrabilità senza senso con il cambio di una sola parola. Le auto senza conducente possono sbattere sui freni o accelerare verso un ostacolo con la minima deviazione dai loro esempi di allenamento, mentre gli algoritmi di comprensione delle immagini sono resi impotenti da alcuni pixel spuri. Mentre le aziende si affrettano a implementare un apprendimento approfondito, stanno costruendo il nostro mondo moderno su un castello di carte straordinariamente fragile. Affinché l'apprendimento profondo possa davvero decollare, dobbiamo andare oltre questi trucchi di lusso per sistemi che possono fare di più che scrivere poche semplici correlazioni nel codice. Sbuccia tutto l'hype e l'iperbole e c'è molto meno rispetto alle meraviglie dell'apprendimento profondo di oggi che incontra l'occhio. Date le circostanze ideali e dati di input che corrispondono strettamente ai loro dati di allenamento, gli algoritmi odierni possono produrre prestazioni simili a quelle umane. Eppure, al di sotto della stupefacente meraviglia delle macchine che imitano gli umani, la realtà è che questa performance si basa su una semplice raccolta di correlazioni statistiche ingenue codificate nel software. Proprio c...
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Cinque modi per creare ed implementare una intelligenza artificiale più etica

Con più innovazione nell'intelligenza artificiale (AI), stanno emergendo usi inaspettatamente pericolosi , come i casi OpenAI e Amazon . Ognuno è un buon promemoria per considerare l'etica e le implicazioni che circondano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico (ML). Innanzitutto, è importante notare che l'intelligenza artificiale non ha, da sola, alcuna intenzione (buona o cattiva) o volontà di comportarsi male. Persino l'intelligenza apparentemente più senziente manca di intenzioni o motivazioni; sta semplicemente interpretando i dati che ha dato. In definitiva, con tutte le questioni etiche che nascono dall'intelligenza artificiale, gli esseri umani sono responsabili della creazione di intelligenza artificiale all'interno di una struttura eticamente sana. Tenendo presente questa premessa, come possiamo, come esseri umani, creare un'IA capace ed efficace che funzioni eticamente? Identificare potenziali insidie Una parte importante dello sviluppo dell'AI entro i limiti di un quadro etico è comprendere appieno le implicazioni e le potenziali insidie ​​che una determinata tecnologia potrebbe avere. Prendi l'esempio di OpenAI, che sviluppa l'intelligenza artificiale per l'elaborazione del linguaggio naturale, un caso d'uso apparentemente innocuo. L'azienda ha raccolto titoli internazionali quando è stata in grado di generare " falsi profondi ", cioè storie totalmente inventate che sembrano notizie. In definitiva, OpenAI ha fatto la scelta di rilasciare una versione ridotta della loro IA . Recentemente mi sono imbattuto in una prospettiva analoga all'interno della mia azienda, che utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare i prezzi. Uno studio recente (tramite MIT Technology Review ) ha suggerito che gli algoritmi di determinazione dei prezzi basati su AI potrebbero colludere e aumentare artificialmente i prezzi a spese del consumatore. Credo che sia la responsabilità principale dei creatori di intelligenza artificiale id...
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Yuval Noah Harari e Fei-Fei Li conversazione sull’Intelligenza Artificiale a Stanford video integrale

Yuval Noah Harari e Fei-Fei Li sull'intelligenza artificiale: quattro domande che riguardano tutti noi Più domande che risposte sono state generate durante una recente conversazione alla Stanford University tra una coppia di giganti dell'Intelligenza Artificiale -  Yuval Noah Harari e Fei-Fei Li . Nicholas Thompson , redattore capo di WIRED, ha moderato la conversazione di 90 minuti nel ricco auditorium del Memorial, pieno della sua capacità di 1705 posti. Lo scopo era di discutere di come l'IA influenzerebbe il nostro futuro. Harari, professore di storia all'Università Ebraica di Gerusalemme e due volte vincitore del Premio Polonsky per la creatività e l'originalità, è l'autore dei bestseller internazionali "Sapiens: A Brief History of Humankind" e "Homo Deus: A Brief History of Domani." Li è un rinomato ricercatore di intelligenza artificiale, ingegnere e professore di informatica. Uno dei più prolifici accademici dell'Intelligenza Artificiale di oggi, il suo lavoro nell'apprendimento approfondito e nella visione artificiale è utilizzato da aziende e gruppi di ricerca in tutto il mondo. È conosciuta soprattutto per il suo ruolo nella creazione di ImageNet , un set di dati con annotazione manuale di 14 milioni di immagini, ampiamente utilizzato nelle applicazioni di visione artificiale . Hanno toccato alcuni degli argomenti più importanti su IA e tecnologia, incluso se possiamo ancora credere nell'agire umano; come appare la democrazia nell'era dell'IA; e se l'IA alla fine inciderà o migliorerà l'umanità. Piuttosto che spingerci verso punti di parlare stagnanti, Li e Harari ci hanno sfidato a contemplare molte importanti questioni che caratterizzano le conseguenze della tecnologia di Intelligenza Artificiale sugli individui, inclusa la libertà e la scelta, e l'impatto dell'IA sui sistemi legali, economici e politici del nostro mondo. Queste quattro domande pertinenti tentano di aiutare a districare l'impatto dell'IA sull'individuo: Ripensar...
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C’è bisogno di una intelligenza artificiale spiegabile con le regole

Creare un'IA spiegabile con le regole C'è un'affascinante dicotomia nell'intelligenza artificiale tra statistiche e regole, apprendimento automatico e sistemi esperti. I neofiti dell'intelligenza artificiale (AI) considerano l'apprendimento automatico come intrinsecamente superiore a sistemi basati su regole fragili, mentre la storia di questo campo rivela sia le regole che l'apprendimento probabilistico sono componenti integrali dell'IA. Questo fatto è forse in nessun luogo più vero che nello stabilire un'IA spiegabile , che è centrale nel valore aziendale a lungo termine dei casi d'uso di front office di AI. Certo, il semplice apprendimento automatico può automatizzare i processi di back-end. Tuttavia, la piena estensione dell'apprendimento profondo o reti neurali complesse - che sono molto più accurate rispetto all'apprendimento automatico di base - per decisioni e azioni mission-critical richiedono spiegabilità. L'utilizzo di regole (e sistemi basati su regole) per spiegare i risultati dell'apprendimento automatico crea intelligenza artificiale spiegabile. Molte delle applicazioni di vasta portata dell'IA a livello aziendale - implementandolo per combattere i crimini finanziari, per prevedere il futuro immediato e a lungo termine di un individuo nell'assistenza sanitaria, ad esempio - richiedono un'IA comprensibile che sia equa, trasparente e conforme alle normative . Le regole possono spiegare i risultati di apprendimento automatico per questi scopi e altri. Spiegazioni basate su regole La capacità di apprendimento dell'IA statistica eccelle in un sofisticato riconoscimento di pattern per determinare gli eventi di presaging dei segnali. Nell'assistenza sanitaria, l'apprendimento automatico è utile per combinare innumerevoli fattori per determinare la probabilità che un paziente necessiti di intubazione entro un periodo di tempo definito o essere a rischio di insufficienza cardiaca. In finanza, l'analisi di una gamma di dati marcatamente div...
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Intelligenza artificiale come separare l’Hype il mito dalla realtà intervista a Kipp Bodnar

Come separare l'Hype AI dalla realtà Da un po'di tempo, l'intelligenza artificiale è l'argomento "caldo" tra i marketer, i tecnologi e quasi tutti gli altri, ricevendo un'enorme quantità di attenzione e ronzio da parte dei media. In una discussione con Kipp Bodnar, CMO di HubSpot, una piattaforma di crescita leader, indica che è difficile per le aziende distinguere tra hype e realtà. Il risultato è che molte aziende buttano risorse a un'opportunità che non si concretizza. Di seguito sono riportati i pensieri di Bodnar su come i marketer possono distinguere tra ciò che è possibile e ciò che non lo è. Kimberly A. Whitler: Lei ha affermato che un sacco di buzz intorno all'IA è solo una promozione esagerata del concetto che non può mantenere la promessa … ancora. Puoi elaborare? Kipp Bodnar : L'hype parte dell'intelligenza artificiale è che tende a guidare gli uomini d'affari a pensare che l'intelligenza artificiale sarà ovunque e prenderà completamente il sopravvento sui metodi di marketing tradizionali. Quella non è la realtà. Ci sono applicazioni in cui può aiutare, ma l'hype tende ad esagerare, almeno per il prossimo a medio termine, la sua capacità di cambiare cosa e come facciamo il nostro lavoro. Whitler : puoi fornire un esempio? Bodnar : certo. A HubSpot, abbiamo pensato di poter spendere un po 'di denaro e utilizzare l'intelligenza artificiale per ottimizzare al meglio i contenuti del nostro blog per fornire articoli più mirati ai nostri lettori. La realtà è che il progetto costava molto più denaro di quanto pensavamo e non ha migliorato i risultati di molto … meno dell'1% di miglioramento. Concettualmente, come operatori di marketing o persino amministratori delegati, tendiamo ad essere entusiasti della possibilità. Immagina di essere in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale per offrire contenuti e articoli più mirati ai consumatori. A chi non piacerebbe? Ma la realtà è che è estremamente dispendioso in termini di tempo e il payoff sempl...
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Marcus du Sautoy un matematico di Oxford spiega come l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare la creatività umana

Un matematico di Oxford spiega come l'intelligenza artificiale potrebbe migliorare la creatività umana Il gioco di Go giocato tra un programma per computer DeepMind e un campione umano ha creato una sorta di crisi esistenziale per Marcus du Sautoy , un matematico e professore alla Oxford University. "Ho sempre paragonato la matematica al gioco di Go", dice, e Go non dovrebbe essere un gioco che un computer può facilmente giocare perché richiede intuizione e creatività. Così, quando Sautoy vide che l'AlphaGo di DeepMind batteva Lee Sedol , pensò che ci fosse stato un cambiamento epocale nell'intelligenza artificiale che avrebbe avuto un impatto su altri reami creativi. Ha deciso di indagare sul ruolo che l'intelligenza artificiale può svolgere nell'aiutarci a capire la creatività e ha finito per scrivere Il codice della creatività: Arte e innovazione nell'era dell'intelligenza artificiale (Harvard University Press). Iniziamo abbattendo la "creatività". Nel libro, parli di tre tipi di creatività. Quali sono questi e cosa significano questi guasti per il ruolo di IA? Molte persone pensano che la creatività artistica significhi esprimere ciò che significa essere umani, e quindi, in che modo l'IA potrebbe avvicinarsi a questo? Guardo molti artisti e mostro che un sacco di arte ha un modello e una struttura dietro di esso, il che è piuttosto matematico. Questo è il motivo per cui credo che la creatività artistica possa riguardare più il modello e l'algoritmo di quanto gli attribuiamo, e molto spesso i modelli sono nascosti, e forse è qualcosa che l'IA può scoprire perché sembra essere molto bravo a scoprire schemi nascosti. C'è creatività esplorativa, che sta prendendo le regole del gioco e spingendole all'estremo, come Bach. C'è creatività combinatoria, in cui stai prendendo due idee che non hanno nulla a che fare l'una con l'altra per vedere come le associazioni in una possono aiutare a stimolare nuove idee nell'altra. La terza creatività, ...
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Lo Stato della Situazione dell’intelligenza artificiale nel 2019

LO STATO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL 2019 Questo è ciò che sta accadendo nell'intelligenza artificiale in questo momento Parte del numero AI di Real-World È un fenomeno psicologico comune: ripeti ogni parola abbastanza volte, e alla fine perde ogni significato, disintegrandosi come tessuto fradicio nel nulla fonetico. Per molti di noi, la frase "intelligenza artificiale" è andata in pezzi in questo modo molto tempo fa. L'intelligenza artificiale è ovunque nella tecnologia in questo momento, si dice che stia alimentando qualsiasi cosa, dalla tua TV allo spazzolino, ma mai le parole stesse significano meno. Non dovrebbe essere così. Mentre la frase "intelligenza artificiale" è indubbiamente, indubbiamente abusata, la tecnologia sta facendo più che mai, sia nel bene che nel male. Si sta schierando nell'assistenza sanitaria e nella guerra ; aiuta le persone a fare musica e libri ; sta esaminando il tuo curriculum , giudicando la tua affidabilità e modificando le foto che fai sul telefono . In breve, sta prendendo decisioni che riguardano la tua vita, che ti piaccia o no. L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE VIENE UTILIZZATA PER PRENDERE DECISIONI SULLA TUA VITA, CHE TI PIACCIA O NO Può essere difficile da quadrare con l'hype e il bluster con cui l'intelligenza artificiale viene discussa dalle aziende tecnologiche e dagli inserzionisti. Prendi, ad esempio, lo spazzolino Genius X di Oral-B, uno dei tanti dispositivi svelati al CES quest'anno che pubblicizzavano presunte abilità "AI" . Ma scavare oltre la riga superiore del comunicato stampa, e tutto questo significa che fornisce un feedback piuttosto semplice sul fatto che ti stai lavando i denti per la giusta quantità di tempo e nei posti giusti. Ci sono alcuni sensori intelligenti coinvolti per capire dove si trova il pennello in bocca, ma chiamarlo intelligenza artificiale non ha senso, niente di più. Quando non c'è hype coinvolto, c'è incomprensione. La copertura stampa può esagerare la ricerca, incolland...
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I nostri sistemi di intelligenza artificiale oggi sono distorti non a causa di limitazioni algoritmiche, ma perché i dati utilizzati per addestrare quegli algoritmi codificano la miriade di pregiudizi dei nostri mondi umani e naturali

Perché non creiamo un'iniziativa di lavori pubblici per creare dati imparziali per l'intelligenza artificiale? I dati distorti creano AI distorti. I nostri sistemi di intelligenza artificiale oggi sono distorti non a causa di limitazioni algoritmiche, ma perché i dati utilizzati per addestrare quegli algoritmi codificano la miriade di pregiudizi dei nostri mondi umani e naturali. Se siamo così seri nel combattere i pregiudizi relativi all'IA, perché le aziende non spendono i soldi per creare set di dati minimamente distorti? Che cosa accadrebbe se prendessimo una pagina dal famoso sforzo fotografico del governo americano per la sicurezza della Farm School durante gli anni '30 per creare quella che sarebbe una collaborazione "pubblica" del governo degli Stati Uniti e di tutte le principali società tecnologiche per finanziare congiuntamente una massiccia iniziativa che pagherebbe fotografi, etnografi, storici, archivisti, curatori, scienziati di dati, giornalisti, studiosi e cittadini si uniscono per creare un unico enorme archivio di dati minimamente distorti che possono essere costruiti oggi, rappresentando tutti i possibili dati demografici, culture, geografie, sfondi ed esperienze provenienti da ogni angolo del globo? Il costo sarebbe sostanziale, ma il beneficio risultante per il futuro del nostro mondo sempre più guidato dall'IA sarebbe straordinario. Alla base di ogni conversazione sul pregiudizio di intelligenza artificiale c'è una discussione sul pregiudizio dei dati. Per quanto stimolanti possano essere gli algoritmi di deep learning, essi imparano solo ciò che viene loro assegnato, cioè più i loro dati di allenamento sono distorti, più i loro risultati sono distorti. In assenza di qualsiasi concetto di "valori morali", gli algoritmi rispecchiano ciò che vedono, piuttosto che elevarsi al di sopra di esso. Certo, è fondamentale riconoscere che non esistono dati imparziale. Tutti i dati hanno bias. La chiave è creare dati "minimamente distorti" che r...
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3 cose da sapere sull’intelligenza artificiale

3 cose che devi sapere sull'intelligenza aumentata Steve Jobs amava dire che la chiave del successo di Apple è stata un connubio tra tecnologia e arti liberali . Ciò che intendeva con questo è che l'innovazione emerge all'incrocio tra arte e tecnologia, piuttosto che da sola. In effetti, fu Douglas Engelbart a comprendere per primo l'importanza delle tecnologie informatiche nell'avvalersi delle capacità umane e nell'incrementare la creatività umana. Basandoci sul pensiero di Engelbart, dobbiamo iniziare a comprendere meglio le sfide dell'intelligenza artificiale nel contesto della creatività umana e dell'innovazione, in particolare per quanto riguarda i nostri sistemi di apprendimento e istruzione. L'intelligenza artificiale aumenterà di livello Sin dal suo inizio, circa sessanta anni fa, l'intelligenza artificiale (AI) si è evoluta da un campo accademico arcano a un potente motore di cambiamento sociale ed economico. L'intelligenza artificiale è ora alla base di un'ampia gamma di tecnologie tradizionali, tra cui la ricerca sul Web, le applicazioni per smartphone, la diagnosi medica, il riconoscimento vocale e, più recentemente, i veicoli autonomi . L'ipotesi comune oggi è che l'IA sostituirà del tutto il lavoro umano. Ci si aspetta che l'IA guidi le nostre macchine, cucini il cibo e automatizzino il nostro lavoro. Ma questo tralascia grossolanamente l'importanza della creatività umana. Oltre all'automazione, c'è anche un'evoluzione complementare nei processi di progettazione e innovazione umana che si basano sulle tecnologie informatiche. Ad esempio, è ovvio che nuove opportunità sociali ed economiche stanno emergendo con l'intelligenza artificiale che ha un impatto diretto sulle capacità umane. In tutta una serie di settori: medicina , ingegneria , intrattenimento , trasporto e design , l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico continuano a introdurre nuove innovazioni che aumentano le prestazioni umane. Dove la Rivoluzio...
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