Home / Archive by category "Programmazione"

Programmazione

L’intelligenza artificiale è in grado di generare voci false: il caso del falso Joe Rogan clonato da DESSA

Questo falso Joe Rogan generato dall'intelligenza artificiale deve essere ascoltato per essere creduto Il clone della voce di IA più realistico che abbiamo mai sentito L'intelligenza artificiale non sta creando foto e video falsi, ma può anche generare voci false. Fino ad ora, queste voci sono state sensibilmente truccate e robotizzate , ma i ricercatori della startup AI Dessa hanno creato quello che è di gran lunga il clone vocale più convincente che abbiamo mai sentito - mimando perfettamente il suono del commentatore MMA trasformato in podcast Joe Rogan . Ascolta le clip di Dessa's AI Rogan qui sotto, o fai un quiz sul sito della compagnia per vedere se riesci a individuare la differenza tra Rogan reale e finto Rogan. (È sorprendentemente difficile!) In termini di fare un falso convincente, Dessa ha scelto bene il suo obiettivo. Rogan è probabilmente il podcaster più famoso al mondo e ha registrato quasi 1.300 episodi di The Joe Rogan Experience fino ad oggi. Ciò fornisce ampi dati di allenamento per qualsiasi sistema di intelligenza artificiale. Non fa male che gli ingegneri della compagnia abbiano evidentemente familiarità con i punti di discussione preferiti di Rogan. Speculando se stiamo vivendo o meno in una simulazione al computer o ammirando la forza della parte superiore del corpo degli scimpanzè, questo è tutto il materiale principale di Rogan. Ma ovviamente, essere in grado di fingere in modo convincente la voce di qualcuno ha anche implicazioni preoccupanti. Come notano gli ingegneri di Dessa in un post sul blog , i casi di utilizzo fraudolento di voci false includono chiamate spam che impersonano i tuoi cari; usando voci false per intimidire o molestare la gente; e creando disinformazione attraverso registrazioni fasulle di politici. "Chiaramente, le implicazioni sociali per tecnologie come la sintesi vocale sono enormi", scrive Dessa. "E le implicazioni influenzeranno tutti. Poveri consumatori e ricchi consumatori. Impre...
Continua a Leggere

L’intelligenza artificiale è vicina , ma per ora ha i pregiudizi dei dati che inseriamo come Sherlock Holmes deve sentire il cane che non abbaiava di notte

Il cane che non abbaiava nella notte: il pericolo del superstite Bias in AI L'Intelligenza Artificiale è ancora (un po ') una parola d'ordine, anche se in pratica gran parte di ciò che è probabile che venga implementato in questo attuale ciclo economico sotto quell'ombrello onnicomprensivo è stato. Sistemi di riconoscimento visivo, controllo. Riconoscimento vocale, controllo. Sistemi esperti, verifica. Veicoli a guida autonoma, controllare. Motori di raccomandazione, sì. Strumenti di Business Intelligence con un'infarinatura salutare della scienza dei dati, controllo, controllo, controllo. Nessuno di questi è ancora abbastanza perfetto (e probabilmente alcuni sono un modo lungo per raggiungere anche un'applicabilità pratica), ma la forma del futuro immediato, diciamo nei prossimi cinque anni circa, è abbastanza chiara. Capire pregiudizi Survivor Finora, la maggior parte del software sta appena iniziando a entrare nell'era dell'intelligenza artificiale specializzata (SAI). Una buona definizione operativa per SAI è che si tratta di un software in cui la logica è determinata non da un programmatore, ma dall'analisi dei dati da parte di un particolare processo e dalla distribuzione di un modello derivato da tale analisi. In altre parole, diciamo che hai un'applicazione che scatta una fotografia di una persona contro una scala conosciuta e usa determinate regole predefinite per determinare se quella persona è maschio o femmina, come altezza, distribuzione del peso, lunghezza dei capelli, la presenza o l'assenza di determinati vestiti o articoli e così via. Un approccio algoritmico a questo problema è creare bucket che identificano dimensioni specifiche o tratti qualificanti, quindi determinare se una determinata persona cade in una particolare configurazione di bucket. Questa non è, da sola, l'intelligenza artificiale, sebbene sia la base per un gran numero di sistemi esperti. Tuttavia, diciamo che un essere umano crea un set di dati che contiene gli stes...
Continua a Leggere

Che cosa è AIOps ? E come cambierà le aziende e le organizzazioni

La tua forza lavoro IT è pronta per AIOps? AIOps cambierà il modo in cui le organizzazioni operano. Nel impresa AIOps-enabled , in cui l'intelligenza artificiale e apprendimento automatico automatizzare le attività per aumentare le operazioni di tecnologia team, le imprese subiscono un cambiamento monumentale che permette loro di essere più proattivi, predittiva e in ultima analisi preventiva. Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione Concetto di intelligenza artificiale con cervello elettrico e rete neurale, illustrazione 3d isometrico con smartphone, laptop, gadget mobile, moderno banner di archiviazione dei dati, sfondo della pagina di destinazione GETTY IMAGES Lungo questo percorso, evolveranno anche le competenze necessarie nei team ITOps, DevOps e SESA (Site reliability Engineering), che richiedono competenze in termini di personalizzazione, integrazione, automazione e governance. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo spostamento sismico, comunque. Un recente sondaggio condotto su 6.000 professionisti IT dimostra che la stragrande maggioranza delle imprese globali deve ancora avviare una strategia AIOps. Lo stato attuale delle operazioni Esaminiamo come siamo arrivati ​​all'odierna organizzazione delle operazioni IT. Nello specifico, intendo le persone che monitorano e gestiscono l'ambiente di produzione, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno "operazioni" nel titolo. Nell'ultimo decennio, la spinta verso soluzioni agili e DevOps ha spostato le operazioni verso lo sviluppo, creando il nuovo set di competenze richiesto dall'ingegneria del rilascio (RelEng), che è responsabile dell'automazione della distribuzione delle applicazioni e della struttura per il ciclo di sviluppo del software (SDLC). Ciò ha richiesto il collegamento dei pu...
Continua a Leggere

Google TensorFlow Privacy rende più semplice per gli sviluppatori di Intelligenza artificiale mantenere riservati i dati degli utenti

Google sta rendendo più semplice per gli sviluppatori di IA mantenere riservati i dati degli utenti Il nuovo modulo TensorFlow Privacy della società consente agli sviluppatori di proteggere i dati con una privacy differenziale Nuovi strumenti per la privacy rendono più semplice per gli sviluppatori di IA mantenere i dati degli utenti al sicuro nello stack. Foto: Google Google ha annunciato un nuovo modulo per il suo framework di apprendimento automatico, TensorFlow, che consente agli sviluppatori di migliorare la privacy dei propri modelli di intelligenza artificiale con poche righe di codice aggiuntivo. TensorFlow è uno degli strumenti più popolari per la creazione di applicazioni di machine learning ed è utilizzato dagli sviluppatori di tutto il mondo per creare programmi come testo, audio e algoritmi di riconoscimento delle immagini. Con l'introduzione di TensorFlow Privacy , questi sviluppatori saranno in grado di salvaguardare i dati degli utenti con una tecnica statistica nota come "privacy differenziale". LA PRIVACY È IMPORTANTE QUANDO GLI STRUMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE SOTTOVALUTANO I DATI L'introduzione di questo strumento è in linea con i principi di Google per lo sviluppo responsabile dell'IA , responsabile dei prodotti Google Carey Radebaugh dice a The Verge . "Se non otteniamo qualcosa come la privacy differenziale in TensorFlow, allora sappiamo solo che non sarà facile per i team all'interno e all'esterno di Google utilizzarlo", afferma Radebaugh. "Quindi per noi è importante farlo entrare in TensorFlow, aprirlo e iniziare a creare questa comunità attorno ad esso." La meccanica della privacy differenziale è alquanto complessa , ma è essenzialmente un approccio matematico che significa che i modelli di IA addestrati sui dati degli utenti non possono codificare informazioni di identificazione personale. È un modo comune per salvaguardare le informazioni personali necessarie per creare modelli AI: Apple l'ha introdotto per i suoi s...
Continua a Leggere

Come l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il mondo dei videogiochi

IN CHE MODO L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE RIVOLUZIONERÀ IL MODO IN CUI I VIDEOGIOCHI VENGONO SVILUPPATI E RIPRODOTTI I progressi della moderna ricerca sull'intelligenza artificiale potrebbero portare benefici senza precedenti allo sviluppo del gioco Se chiedeste ai fan dei videogiochi che cosa potrebbe sembrare un intrattenimento idealizzato, non ancora possibile, tra 10 o 20 anni, potrebbero descrivere qualcosa di stranamente simile al software presente nel classico di fantascienza di Orson Scott Card, Ender. Gioco . Nel suo romanzo, Card immaginava una simulazione di livello militare ancorata da un'intelligenza artificiale avanzata e imperscrutabile. Il gioco della mente , come viene chiamato, è progettato principalmente per valutare lo stato psicologico delle giovani reclute, e spesso presenta ai suoi giocatori situazioni impossibili per mettere alla prova la loro forza mentale di fronte alla sconfitta inevitabile. Eppure il gioco è anche infinitamente procedurale, generando ambienti e situazioni al volo, e consente ai giocatori di eseguire qualsiasi azione in un mondo virtuale che potrebbero essere in quello reale. Andando ancora oltre, risponde allo stato emotivo e psicologico dei suoi giocatori, adattandosi e rispondendo al comportamento umano e evolvendosi nel tempo. A un certo punto, The Mind Game attira anche i ricordi di un giocatore per generare interi mondi di gioco su misura per il passato di Ender. I RICERCATORI STANNO APPENA INIZIANDO A SPERIMENTARE CON LA FUSIONE DI AI MODERNI E VIDEOGIOCHI Mettendo da parte le applicazioni militari più morbose del gioco fantasy di Card (e il fatto che il software alla fine sviluppi senzienza), The Mind Game è un solido punto di partenza per una conversazione sul futuro dei videogiochi e dell'intelligenza artificiale. Perché i giochi e l'intelligenza artificiale sono entrambi abituati a crearli e a guidare le azioni di personaggi virtuali, nemmeno lontanamente così sofisticati? E quali strumenti o tecnologie g...
Continua a Leggere

Progetto di Intelligenza artificiale l’importanza dei dati e non solo dell’algoritmo

AI e dati: evitare i trucchi Quando si tratta di un progetto di intelligenza artificiale (Artificial Intelligence), di solito c'è molta eccitazione. L'attenzione è spesso rivolta all'utilizzo di algoritmi di nuova concezione, come le reti neurali di deep learning, per sbloccare approfondimenti che trasformeranno il business. Ma in questo processo, qualcosa si perde spesso: l'importanza di stabilire il piano giusto per i dati. Tieni presente che l'80% del tempo di un progetto di IA può essere speso per identificare, archiviare, elaborare e pulire i dati. "Il grande trambusto sta avendo dati cattivi nutriti nei tuoi sistemi di IA", ha detto David Linthicum, che è Chief Cloud Strategy Officer presso Deloitte Consulting LLP . "È intelligente solo quanto i dati a cui è consentito accedere. La qualità dei dati è della massima importanza. L'uso del cloud computing consente di archiviare enormi quantità di dati a costi molto bassi, il che significa che puoi permetterti di fornire tutti i dati necessari ai tuoi sistemi di IA ". Il processo dei dati può certamente essere rischioso. Anche i cambiamenti sottili possono avere un impatto importante sui risultati. Quindi cosa fare per evitare i problemi? Bene, ecco alcune strategie da considerare: Obiettivo chiaro : la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale per le aziende tradizionali riguardano la riduzione dei costi, l'aumento dei ricavi o il mantenimento della concorrenza. Ma per la maggior parte, gli obiettivi possono essere facilmente confusi. POTREBBE PIACERTI ANCHE Secondo Stuart Dobbie, che è Product Owner di Callsign : "Fondamentalmente, il problema ricorrente principale rimane semplice: molte aziende non riescono a esprimere chiaramente il loro problema commerciale prima di scegliere le tecnologie e le competenze necessarie per risolverlo." La tentazione è di complicare le cose. Ma naturalmente, questo può voler dire che un progetto di intelligenza artificiale andrà fuori dai...
Continua a Leggere

Google ha assunto microworker per addestrare il suo controverso Progetto Maven AI tramite un gruppo di crowdsourcing chiamato “Figure Eight”

L'accordo di Google con il Pentagono dovrebbe terminare quest'anno Secondo un nuovo rapporto di The Intercept , Google ha ingaggiato delle persone per contribuire a costruire un controverso programma di intelligenza artificiale che la compagnia stava sviluppando con il Pentagono . Gli operai sono stati assunti tramite un gruppo di crowdsourcing chiamato "Figure Eight", che paga 1 dollaro l'ora per le persone che svolgono compiti brevi, apparentemente irragionevoli. Sia che gli individui stessero identificando oggetti in immagini simili a CAPTCHA, sia che svolgessero altre semplici attività, i lavoratori stavano aiutando a formare l'intelligenza artificiale di Google creata come parte di un'iniziativa del Dipartimento della Difesa nota come Progetto Maven. Project Maven è un progetto del Pentagono destinato a utilizzare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per differenziare persone e oggetti in migliaia di ore di riprese di droni. Impiegando questi micropestori di crowdsourcing, Google è stato in grado di utilizzarli per insegnare gli algoritmi che stava eseguendo come distinguere tra obiettivi umani e oggetti circostanti. Secondo The Intercept , questi lavoratori non avevano idea per chi stavano lavorando o quello che stavano costruendo. Lo scorso giugno, Google ha dichiarato di aver deciso di non rinnovare il contratto con il Dipartimento della Difesa in quanto ha coinvolto Project Maven dopo che oltre 3.000 dipendenti hanno firmato una petizione per protestare contro il coinvolgimento della società nell'iniziativa. L'accordo si concluderà a marzo 2019. La figura otto, che in precedenza era conosciuta come Crowdflower, è una delle più grandi piattaforme che impiegano i microworker. Nel suo sito web, Figure Eight afferma che la sua piattaforma "combina l'intelligenza umana su vasta scala con modelli all'avanguardia per creare dati di formazione di altissima qualità per i tuoi progetti di machine learning (ML)." Collabor...
Continua a Leggere

Giocare a Pictionary contro i computer potrebbe aiutare l’intelligenza artificiale ad imparare il buon senso

Un nuovo gioco dell'Allen Institute for Artificial Intelligence spera di illuminare gli algoritmi Insegnare ai computer come si adatta il mondo è un affare complicato. Indipendentemente dalla quantità di dati che alimenta un algoritmo, esistono alcuni tipi di conoscenza che non possono essere facilmente scritti. Risposte a domande come "Chi dovrei andare a bere qualcosa con questa sera: i miei amici, un rinoceronte o il Papa?" E "Posso mangiare spaghetti con una cannuccia?" (La risposta a quest'ultimo è "Sì, ma solo con molta pazienza. ") Ma i ricercatori di IA dicono di avere uno strumento che potrebbe aiutare: Pictionary. Oggi, gli scienziati dell'Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) hanno pubblicato un gioco in stile Pictionary chiamato Iconary , che potrebbero aiutare a migliorare il buon senso di AI. In Iconary, i giocatori devono illustrare scene complesse come "una folla che celebra una vittoria" o "calciare una palla da tennis su una spiaggia" mentre un programma per computer chiamato AllenAI cerca di indovinare cosa hanno disegnato. Soprattutto: l'IA non ha mai visto prima queste frasi. PICTIONARY METTE ALLA PROVA LE ABILITÀ CHE I GIOCHI DA TAVOLO E I VIDEOGIOCHI NON HANNO Il motivo per cui questa è una sfida per l'intelligenza artificiale, afferma Ani Kembhavi, ricercatore di AI2, è che mette alla prova un'ampia gamma di capacità di buon senso. Gli algoritmi devono prima identificare gli elementi visivi nella figura, capire come si relazionano tra loro e quindi tradurre quella scena in un linguaggio semplice che gli umani possano comprendere. Questo è il motivo per cui Pictionary potrebbe insegnare ai computer le informazioni che altri parametri di riferimento dell'IA come Go e StarCraft non possono. "Una delle cose sui [giochi da tavolo e videogiochi] è che sono un po' lontani dalla realtà", dice Kembhavi a The Verge . "Le scoperte che aiutano a ottenere sono fenomenali, ma non sono direttamente applicabili alla vita real...
Continua a Leggere

Video di come creare una chatbot Ai su Facebook

Crea un chatbot di Facebook Non è affatto difficile creare il tuo chatbot. Aggiungere AI è una storia leggermente diversa, ma per ora vogliamo ottenere i meccanismi di base di un chatbot per il Messenger di Facebook. Crea un chatbot nativo su Facebook in 20 minuti. Scriveremo un codice sul lato server, lo ospiteremo su Heroku e quindi lo collegheremo a Facebook.
Continua a Leggere

L’IA è in grado di generare intrattenimento automatizzato, ovvero di creare trame coinvolgenti

Che cosa un podcast 'infinito' generato dalla IA ​​può dirci sul futuro dell'intrattenimento Sheldon County è un podcast che non suonerà mai la stessa selezione due volte. Ogni volta che qualcuno lo ascolta, inizia digitando un numero casuale in un sito web. Questo "seme" metterà in moto una macchina di calcolo di Rube Goldberg che creerà personaggi, relazioni, gelosie, tradimenti e forse anche un omicidio o due. Questi punti della trama saranno trasformati in una narrazione testuale, letti ad alta voce da un sintetizzatore vocale e quindi compressi in un file audio. Ogni volta sarà una versione unica della storia di Sheldon County . Un podcast fatto apposta per te. Questo è comunque il sogno: Il risultato attuale ha ancora bisogno di lavoro. Finora, esistono solo pochi episodi di questo podcast generato dalla procedura (puoi ascoltarne due qui sotto) e il suo creatore, lo studente di dottorato James Ryan, sta ancora lavorando su un sito web. Dice che il software di back-end è in gran parte finito, ma sono necessari alcuni tocchi finali, come la creazione di un programma per aggiungere automaticamente la musica ad ogni episodio. "In questo momento sto provando il concetto", In altre parole, potrebbe volerci ancora  un po '. Ma ciò che è stato creato finora è impressionante e sembra una piccola anteprima del futuro. Uno in cui il contenuto dell'intrattenimento non è solo onnipresente (dio sa che il mondo ha già abbastanza podcast) ma anche unico. Come un modo per rendere divertenti le cose per gli esseri umani, i contenuti generati proceduralmente non sono nuovi, ma sono diventati più complessi negli ultimi anni. Vedi, ad esempio, videogiochi con elementi generativi come No Man's Sky , che ha creato pianeti unici per ogni giocatore da esplorare; e la Terra di mezzo: Shadow of War , che ha reso i nemici con storie elaborate che hanno affascinato i giocatori tanto quanto la storia del gioco. Sheldon County sembra meno fondamentale in confronto, ma è solo...
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