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L’Intelligenza Artificiale con Instagram può prevedere il rischio di abuso di sostanze

L'intelligenza artificiale può ora utilizzare Instagram per prevedere il rischio di abuso di sostanze Un articolo pubblicato di recente ha sviluppato un metodo per prevedere il rischio di abuso di sostanze da parte di qualcuno sulla base dei propri account Instagram ( link ). Diamo un'occhiata a come hanno fatto. Abuso di sostanze. Gli autori dell'articolo hanno riconosciuto il problema urgente dell'abuso di sostanze: è un problema in tutto il mondo che colpisce le persone indipendentemente dallo stato socioeconomico. Ecco una citazione dall'articolo: “Insieme alle scelte di vita e ai fattori di rischio metabolico, l'uso di alcol, tabacco e droghe è tra le prime dieci cause di decessi prevenibili negli Stati Uniti. L'abuso di prescrizione e droghe illecite provoca oltre 100 morti per overdose da solo ogni giorno, detronizzando gli incidenti automobilistici come la principale causa di decessi per lesioni. ” L'attuale epidemia di oppioidi negli Stati Uniti ha solo peggiorato il problema e gli autori speravano di impiegare moderne innovazioni tecnologiche per affrontare il problema. Dati Instagram. L'articolo ha scelto di utilizzare Instagram per la sua popolarità tra i giovani utenti e la sua rapida crescita. Gli autori osservano che le immagini e il testo pubblicati dagli utenti possono essere utilizzati per farsi un'idea della personalità di ciascun utente. Per sfruttare questa caratteristica dei social media, gli autori hanno fatto crowdsourcing a migliaia di partecipanti (con il loro consenso, ovviamente) per condividere le loro informazioni su Instagram e partecipare allo studio. In particolare, hanno esaminato le foto, i commenti e le didascalie di ciascun utente (è interessante notare che il numero medio di post per utente era di 183,5 post). Gli autori hanno utilizzato ASSIST modificato NIDA per assegnare etichette "ad alto rischio" e "a basso rischio" ai partecipanti. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi estremi in modo da poter comprendere meglio quali tip...
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I 19 più importnti investimenti in AI Intelligenza Artificiale

Intelligenza artificiale e recenti investimenti da miliardi di dollari 2019 Un elenco di investimenti fatti e impegni da investire in AI A Il panorama degli investimenti sta diventando sempre più affollato. Scrivendo sulla investimenti miliardi di dollari da Microsoft nel OpenAI ho capito ci possono essere più investimenti di questa portata si verificano in luoghi diversi in tutto il mondo o comunque ulteriori impegni miliardi di dollari da investire nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), così ho voluto esplorare ulteriormente. La data dei diversi investimenti passa per la data dell'articolo trovato e sarà collegata in ciascun caso. Potrei decidere di tornare indietro e aggiornare questo elenco sporadicamente, e ovviamente non è completo, tuttavia potrebbe mappare alcuni investimenti o impegni da investire. $ 1 miliardo di investimenti in OpenAI di Microsoft ( 22 luglio 2019 ) Open AI ha avuto un recente investimento da parte di Microsoft di $ 1 miliardo. Si è affermato che ciò riguardava in gran parte i crediti e l'infrastruttura di Azure Cloud e si supponeva che dovesse protrarsi per un periodo di tempo più lungo per garantire i loro sforzi di sviluppo. Tuttavia, secondo Microsoft, si concentrerà su: "… focus sulla costruzione di una piattaforma che OpenAI utilizzerà per creare nuove tecnologie di intelligenza artificiale e mantenere la promessa di intelligenza generale artificiale" SoftBank annuncia il secondo Vision Vision da 108 miliardi di dollari incentrato sull'intelligenza artificiale con LP tra cui Microsoft, Apple e Foxconn ( 25 luglio 2019 ) Vision Fund 2 si concentrerà sulla tecnologia basata sull'intelligenza artificiale. L'investimento del gruppo SoftBank nel fondo sarà di $ 38 miliardi. Secondo l'articolo di TechCrunch: "Il primo Vision Vision Fund, che è stato annunciato nell'ottobre 2016 e ha iniziato a investire all'inizio del 2017 , ha ottenuto un rendimento del 62% fino ad oggi, ha dichiarato SoftBank il mese scorso. SoftBank, noto per ...
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In che modo aziende come Google si occupano dell’etica dell’Intlligenza Artificiale PODCAST VERGE

Il leader di Google AI Jeff Dean e il reporter senior di Verge, James Vincent, discutono sull'etica dell'intelligenza artificiale. Il redattore capo di Verge, Nilay Patel e il reporter di IA James Vincent, discutono di etica e pregiudizi relativi all'IA, e, in particolare, che aziende come Google stanno facendo per affrontare tali sfide. All'inizio di quest'anno, James ha parlato con il capo dell'IA di Google, Jeff Dean, a proposito di queste domande. Il bias nell'intelligenza artificiale è un grosso problema. Poiché gli algoritmi sono utilizzati per prendere decisioni importanti in settori diversi come l'assistenza sanitaria e l'alloggio, i ricercatori vogliono assicurarsi che questi sistemi non riflettano - o amplificino - i pregiudizi all'interno della società. Oltre alle difficoltà tecniche di affrontare i pregiudizi, ci sono domande più ampie che devono essere risolte. Ad esempio, dovremmo fidarci di aziende come Google e Amazon per regolamentarsi? Abbiamo bisogno di una nuova legislazione per assicurarci che gli algoritmi non funzionino? Come responsabile degli sforzi di Google per l'intelligenza artificiale di Google, Jeff Dean avrà un'enorme voce sul futuro dell'intelligenza artificiale, compreso il modo in cui affrontiamo le sfide etiche che solleva.
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Rekognition’ di Amazon e la tendenza dell’intelligenza artificiale verso il pregiudizio razziale

L'auditing di 'Rekognition' di Amazon potrebbe rimuovere il bias Questa mossa aiuterà a sollevare dubbi sul fatto che Amazon stia esacerbando la profilazione e il pregiudizio razziale? Il gigante dell'e-commerce Amazon sta finalmente intensificando gli sforzi per verificare il suo strumento di riconoscimento facciale AI che è stato definito come un errore sistematico. Progettano di collaborare con l'Istituto nazionale degli standard e della tecnologia (NIST) per sviluppare test standardizzati su questo problema e migliorare l'accuratezza. Questa mossa aiuterà a sollevare dubbi sul fatto che Amazon stia esacerbando la profilazione e il pregiudizio razziale? Il guasto che devi sapere Amazon ha venduto il suo programma di riconoscimento facciale ai dipartimenti di polizia degli Stati Uniti da parecchio tempo ormai. CultureBanx ha osservato che la ricerca mostra che i sistemi di intelligenza artificiale commerciale tendono ad avere tassi di errore più elevati per le donne e le persone di colore. Alcuni sistemi di riconoscimento facciale confondevano gli uomini con la pelle chiara solo lo 0,8% delle volte e avrebbero un tasso di errore del 34,7% per le donne con pelle scura. Questo è il primo tentativo di Amazon di collaborare con un laboratorio sostenuto dal governo per sviluppare test. Lavorando con un'organizzazione come il NIST , il leader del settore per il riconoscimento facciale forse mostra finalmente che si preoccupano del danno di cui è capace la tecnologia. Ottenere uno strumento centrale che valuti l'efficacia di tutti i prodotti di riconoscimento facciale è vitale per eliminare i pregiudizi. "Accogliamo con favore l'opportunità di lavorare con NIST per migliorare i loro test contro questa API in modo obiettivo e per stabilire set di dati e benchmark con la più ampia comunità accademica", ha scritto Amazon in una dichiarazione. Il NIST ha pubblicato tre rapporti sul software di riconoscimento facciale a partire dal 2010, con un databas...
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Come usare l’intelligenza artificiale in azienda

Costruire una prima organizzazione IA La tecnologia digitale sta trasformando radicalmente il modo in cui interagiamo con il mondo. Persone, macchine, dati e processi stanno diventando sempre più connessi e il risultato è un'esplosione di informazioni che possono essere utilizzate per comprendere le esigenze dei clienti. Tuttavia, l'enorme volume di dati e fonti di dati necessari per portarci dove dobbiamo andare ha superato il ritmo e le dimensioni della nostra capacità umana di processarlo. Inserisci l'intelligenza artificiale. In bilico per guidare la prossima ondata di cambiamenti esponenziali che interrompono l'assistenza sanitaria, l'IA può mobilitare l'analisi e l'automazione per fornire i momenti importanti. I vincitori nel settore sanitario saranno le organizzazioni che non solo autorizzano i pazienti a possedere i loro dati sulla salute, ma usano l'intelligenza artificiale per generare informazioni utili dai dati in tempo reale per guidare l'impegno e i risultati. Stabilire un obiettivo di gateway, un piano generale concepito come una missione, può mettere a fuoco un progetto basato sul futuro e gettare le basi per iniziare a costruire la struttura che supporta l'iniziativa di trasformazione. Usando l'assistenza sanitaria come esempio di base, l'obiettivo di un gateway potrebbe essere quello di creare una strategia di trasformazione digitale multidimensionale e la prima mentalità dell'IA per aiutare a trattare ogni individuo come una popolazione di uno. I passaggi logici per l'obiettivo del gateway possono quindi essere visualizzati e sviluppati. Il primo passo consiste nel sostenere un motore di intelligenza basato su piattaforma piuttosto che soluzioni di dati point-to-point. Nella mia esperienza come Chief Digital Officer di Anthem, anticipando l'obiettivo futuro della trasformazione dell'IA, avevamo già investito molto negli anni nelle nostre capacità di gestione dei dati sottostanti come fondamento per questa trasformazione. Ad esempio, il n...
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L’intelligenza artificiale la IA nel 2019 subirà una battuta d’arresto ?

La sparizione dell'Intelligenza artificiale La navigazione dei dati richiede sempre più intelligenza artificiale per essere in grado di organizzare tali dati. Tutte le cose finiscono, specialmente i cicli economici. Le persone che hanno registrato più di un paio di decenni nel settore dell'informatica sono particolarmente sintonizzati, perché i loro lavori e interessi tendono ad essere molto avanzati - l'incapacità di uno sviluppatore di software o di un gestore di informazioni di leggere il futuro, almeno in un senso generale, di solito significa che non durerà a lungo sul campo. Mentre i mercati entrano nelle rotazioni di questo ultimo dicembre, con il Dow Jones Industrial Average ora in calo del 16% rispetto ai massimi dell'anno, il pensiero che il party non finirà mai sta lasciando il posto all'idea che forse è ora di prendere le chiavi dell'auto salutare i padroni e spostarsi. Comprensione del ciclo economico IT Ho iniziato a scrivere queste previsioni di fine anno nel lontano 2003, in un momento in cui il "blogging" era ancora considerato una cosa nuova, e Google aveva appena strappato il mantello del re dei motori di ricerca ad Alta Vista. Quindici anni dopo, con la mia bambina di tre anni ora diretta al college e i miei capelli rossi e la barba ormai quasi bianca, il panorama è cambiato, la maggior parte dei grandi giocatori è cambiata (chi sapeva che alla fine Microsoft avrebbe migrato su Linux) e le parole d'ordine sono ora quasi una lingua diversa, ma allo stesso tempo, gli schemi sottostanti alla tecnologia rimangono molto prevedibili. I cicli economici, ha notato la maggior parte degli economisti, seguono un modello da otto a dieci anni, di solito con un po 'di oscillazione a metà strada, e si può argomentare in modo convincente che esiste un ciclo più ampio che raddoppia, tra diciotto e venti anni , dove le crisi economiche oscillano tra crash azionari (tipicamente accompagnati da disintegrazione di immobili commerciali) e crolli di...
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Come le macchine intelligenti pensano di Sean Gerrish

Questo è un estratto da How Smart Machines Think di Sean Gerrish . Il modo in cui Smart Machines Think offre una panoramica accattivante e accessibile delle scoperte dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico che hanno reso le macchine di oggi così intelligenti. Il10 giugno 2015, un'immagine strana e misteriosa è comparsa su Internet, pubblicata anonimamente sul sito Web Imgur.com. A prima vista, l'immagine sembrava uno o due scoiattoli che si rilassavano su una sporgenza. Ma la somiglianza finì lì: mentre guardavi più da vicino, potevi distinguere dettagli bizzarri - e oggetti - ad ogni scala. L'immagine su Internet era psichedelica, come un frattale, con il muso di un cane sul volto dello scoiattolo, una pagoda mistica qui, un busto umano lì, e una creatura giraffa di uccelli laggiù, incastonata senza soluzione di continuità nei minimi dettagli dell'immagine. Occhi indomabili sbirciavano da ogni angolo. Guardare questa immagine sembrava cercare oggetti nelle nuvole, tranne che non era la tua immaginazione. O era? Dovevi guardare di nuovo per vedere. Era chiaro che l'immagine non era stata creata da un umano. Era troppo bizzarro per essere una fotografia, e il suo dettaglio era troppo bello per essere un esempio. L'utente anonimo che ha pubblicato la foto su Imgur.com l'ha descritta solo con questa nota: Questa immagine è stata generata da un computer a sé stante (da un amico che lavora su AI). Quando l'immagine ha cominciato a diffondersi e gli abitanti di Internet hanno cercato di dare un senso a ciò, gli ingegneri di Google stavano generando più immagini proprio come queste e condividendole l'una con l'altra. Una settimana dopo, hanno pubblicato un post sul blog che spiega il fenomeno. L'immagine era stata effettivamente generata dall'IA, in particolare una rete neurale artificiale. Il fenomeno divenne noto come Deep Dream. Con l'arrivo di queste immagini, le persone hanno iniziato a porre alcune domande scomode che erano state nasco...
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