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Società

Ecco come funziona il sistema di riconoscimento facciale dell’esercito americano

Ecco come funziona il massiccio sistema di riconoscimento facciale dell'esercito americano I documenti ottenuti da OneZero mostrano come i militari acquisiscono dati biometrici in tutto il mondo OOver degli ultimi 15 anni, l'esercito degli Stati Uniti ha messo a punto una nuova aggiunta al suo arsenale. L'arma è dispiegata in tutto il mondo, in gran parte invisibile, e diventa ogni giorno più potente. Quell'arma è un vasto database, pieno di milioni di immagini di volti, iris, impronte digitali e dati sul DNA - un dragnet biometrico di chiunque sia entrato in contatto con l'esercito americano all'estero. I 7,4 milioni di identità nel database vanno dai sospetti terroristi nelle zone militari attive ai soldati alleati che si addestrano con le forze statunitensi. “Negare l'anonimato dei nostri avversari ci consente di focalizzare la nostra letalità. È come strappare la rete mimetica dalla discarica di munizioni nemiche ”, ha scritto Glenn Krizay, direttore della Defense Forensics and Biometrics Agency, nelle note ottenute da OneZero. La Defense Forensics and Biometrics Agency (DFBA) ha il compito di supervisionare il database, noto ufficialmente come sistema di informazione biometrica automatizzato (ABIS). DFBA e il suo database ABIS hanno ricevuto pochi controlli o pressioni dato il ruolo centrale che svolgono nelle operazioni di intelligence dell'esercito americano. Ma una presentazione e note appena ottenute scritte dal direttore del DFBA, Krizay, rivelano come l'organizzazione funziona e come l'identificazione biometrica è stata utilizzata per identificare cittadini non statunitensi sul campo di battaglia migliaia di volte nella sola prima metà del 2019. ABIS consente inoltre alle filiali militari di contrassegnare le persone di interesse, inserendole in una cosiddetta "Watch List biometricamente abilitata" (BEWL). Una volta contrassegnati, questi individui possono essere identificati attraverso sistemi di sorveglianza sui campi di battaglia, vicino ai...
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Trovare lavoro nella AI Intelligenza artificiale senza essere dei tecnici

Costruire una carriera nel mondo dell'IA senza background tecnico Ti sei svegliato una mattina per scoprire che il mondo intero parlava di intelligenza artificiale e apprendimento automatico? Dalle auto a guida autonoma ad Amazon che ti dicono cosa vuoi comprare prima di capire che sapevi di volerlo - l'IA, in particolare l'apprendimento automatico, si è insinuato in ogni parte della nostra vita. Questo nuovo mondo coraggioso di machine learning (ML) e automazione ha anche scatenato un ampio dibattito sul futuro del lavoro e sul ruolo che gli umani rivestiranno in esso, in particolare per quelle persone (come me) che non hanno un background tecnico. Come dirigente di una società in crescita della ML che ha una laurea in antropologia e pianificazione urbana, almeno una volta alla settimana mi viene chiesto come può una persona non tecnica mettersi in piedi e alla fine costruire una carriera nell'economia emergente dell'IA. Ecco i tre consigli che condivido con la gente: (1) Cerca Posizioni per addestrare le macchine L'intelligenza artificiale non nasce intelligente. I prodotti ML si affidano alle persone per addestrarlo su ciò che dovrebbe fare. Pensa a questo come un insegnante che insegna ai bambini in lingua inglese o che ti insegna come fare deadlift in palestra. Ad esempio, la società per cui lavoro, RoadBotics , applica l'apprendimento approfondito per aiutare i governi a disporre di dati di alta qualità sulle loro condizioni stradali. Sostanzialmente alimentiamo le immagini del nostro modello ML delle superfici stradali e genera una valutazione delle condizioni da 1 a 5 in base ai disagi presenti sulla strada in ogni immagine. In che modo il nostro modello ML è arrivato al punto in cui può prendere decisioni accurate e coerenti sulle condizioni di qualsiasi fondo stradale? La gente doveva addestrarlo! Il rigoroso regime di allenamento consiste in dozzine di persone che guardano milioni di immagini su una piattaforma basata sul web e 'dipingono' o etiche...
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OpenAI il cubo di Rubik meno intelligenza di quello che si crede

Cubo di Rubik? No, la robotica e l'IA non ci sono ancora Parliamo della mano robotica abile OpenAI che attualmente sta ricevendo molta attenzione. Questo è un post di vaccinazione hype . In altre parole, proverò a depredare la folla per il recente sviluppo della robotica. Concretamente, OpenAI ha ottenuto risultati piuttosto sorprendenti imparando a risolvere il cubo di Rubik con una mano robotica. Ignorando i loro potenti macchinari pubblicitari, quanto sono davvero sorprendenti i risultati? Che cosa è tutto questo trambusto? Il risultato sorprendente non è risolvere il cubo di Rubik, ovviamente. È la capacità di gestire il cubo di Rubik con un sistema robotico relativamente non banale. Stiamo parlando della mano di Shadow Dxterous serie E : [1] In realtà la mano è la stessa mano dell'anno scorso usata per giocare un po 'con questo cubo: [1] Quindi, alla fine, stiamo ancora parlando di cubi rotanti. La difficoltà di controllare la mano è che ha 20 gradi di libertà. Inoltre, tenere il cubo di Rubik in una mano e risolverlo è molto difficile, anche per un essere umano per quella materia (posso immaginare però che sia abbastanza difficile controllare 2 mani robotiche allo stesso tempo, ragioni per cui verrà dopo) . Esistono molti ostacoli alla risoluzione di questo problema, come la stima della posa della mano, la traccia del cubo, l'apprendimento della rotazione del cubo e così via. La cosa impressionante è che sono stati in grado di farlo su un sistema reale basato sull'input della telecamera dopo aver addestrato la politica di controllo nella simulazione. Inoltre, la mano è stata in grado di adattarsi a perturbazioni improvvise, ad esempio giraffa giocattolo toccandola mentre ruotava il cubo. In poche parole, si potrebbe raggruppare il loro approccio in 3 parti importanti: visione artificiale (percezione), apprendimento di rinforzo e randomizzazione del dominio . Randomizzazione adattiva del dominio L'apprendimento per rinforzo funziona bene quando pu...
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La strategia della Germania per l’intelligenza artificiale

AI Made in Germany - La strategia tedesca per l'intelligenza artificiale Nel novembre 2018, il governo tedesco ha pubblicato la sua strategia per l'intelligenza artificiale¹. Di seguito è riportato un riepilogo dei 12 campi d'azione e dei 14 obiettivi proposti. Per portare la ricerca, lo sviluppo e l'applicazione dell'IA in Germania a un livello leader a livello mondiale, è necessaria una società istruita e informata. Ciò richiede intensi dialoghi sociali, procedure partecipative e opportunità per tutti di partecipare alla formazione della società. La strategia consiste in 12 campi d'azione Rafforzare la ricerca in Germania e in Europa per guidare l'innovazione. Questo obiettivo deve essere raggiunto stabilendo un ecosistema di intelligenza artificiale forte, dinamico, flessibile, ampiamente e interdisciplinare in Germania che sia competitivo a livello internazionale. La ricerca eccellente, il reclutamento di esperti di prima classe e la creazione di un ambiente favorevole all'innovazione sono fondamentali per questo. Concorsi di innovazione e cluster di innovazione europei I concorsi mirati di IA hanno lo scopo di creare libertà per stimolare idee dirompenti, trovare nuove soluzioni, applicazioni e modelli di business, avviare start-up, attrarre talenti e identificare le tendenze in una fase precoce e ricevere multidisciplinari impulsi da varie direzioni. Trasferimento alle imprese, rafforzamento delle medie imprese Il governo tedesco si concentrerà su misure che consentiranno alle aziende tedesche di tutte le dimensioni - dalle start-up alle PMI alle grandi società - non solo di utilizzare le applicazioni AI, ma anche di svilupparle e integrarle nei loro processi aziendali. Promuovere la fondazione di nuove imprese e promuoverle verso il successo Il governo federale imporrà nuovi impulsi per la stimolazione delle dinamiche di avvio di modelli e prodotti di business basati sull'intelligenza artificiale. La questione chiave qui è migliorare l'accesso al capit...
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Il futuro dell’IA non è democratico, è autocratico La ricerca pioneristica sull’intelligenza artificiale sarà un campo per ricchi

Per vincere nell'intelligenza artificiale Devi essere un'azienda ricca allo 0,1% Non c'è segreto per essere una startup AI perché non sarai in grado di competere con le aziende tecnologiche globali più ricche del mondo. La ricerca pioneristica sull'intelligenza artificiale sarà un campo di ricchi e non. L'IA creerà un'incredibile centralizzazione al potere nel futuro della tecnologia. Se non sei una GAFMA o un'azienda cinese della dinastia tecnologica, in pratica non avrai la potenza per competere in modo significativo. Perché? Il futuro dell'IA non è democratico, è autocratico Non è un segreto per la maggior parte di noi, ma gli informatici continuano a dirci che la ricerca sull'intelligenza artificiale sta diventando sempre più costosa, richiedendo calcoli complessi effettuati da giganteschi data center, lasciando meno persone con un facile accesso alla potenza di fuoco informatica necessaria per sviluppare la tecnologia dietro prodotti futuristici. Sogni di costruire un laboratorio di ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale? Avrai bisogno di tasche profonde. La dichiarazione dei redditi rivela i milioni di dollari che OpenAI ha speso da sola per il cloud computing ML. Guarda quanto è costoso il dipendente medio di DeepMind e hai un'idea. Alla fine solo la Cina sarà in grado di spingere questo campo in avanti, davanti alle vecchie balene della Silicon Valley. In quella realtà, intorno al 2035, anche Amazon e Google avranno difficoltà a competere. Mentre la Silicon Valley ci ha detto che l'intelligenza artificiale aumenterà il PIL globale e migliorerà la qualità della vita e la convenienza, è ciò che non ci dicono che dovrebbe spaventarci di più. È una storia familiare per quelli di noi che seguono la tecnologia e BigTech. Gli avventori saranno principalmente alcune grandi aziende tecnologiche come Google, Microsoft, Amazon e Facebook, che ogni anno spendono miliardi per costruire i loro data center. Nei decenni a venire, questo passerà ai giganti cinesi...
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L’Africa sta costruendo un’industria dell’Intelligenza artificiale AI che non assomiglia alla Silicon Valley

I ricercatori vogliono aprire la propria strada. Ma l'industria in crescita dipende ancora da giganti della tecnologia come Google e Microsoft. NelAllafine di agosto, all'ombra di un albero di pepe ad arco a Nairobi, in Kenya, centinaia di ricercatori di intelligenza artificiale hanno chiacchierato dei loro algoritmi. Alcuni erano in piedi di fronte a manifesti, che si avvolgevano attorno alle radici tentacolari dell'albero, raffiguranti sistemi di apprendimento automatico che promettevano di prevedere qualsiasi cosa, dalla nutrizione del suolo, al fatto che un agricoltore su piccola scala avrebbe rimborsato un prestito, al modo in cui un'auto a guida autonoma avrebbe potuto navigare animate strade del Cairo. Negli ultimi tre anni, accademici e ricercatori del settore provenienti da tutto il continente africano hanno iniziato a delineare il futuro della propria industria dell'intelligenza artificiale in una conferenza chiamata Deep Learning Indaba . La conferenza riunisce centinaia di ricercatori provenienti da oltre 40 paesi africani per presentare il loro lavoro e discutere di tutto, dall'elaborazione del linguaggio naturale all'etica dell'IA. Fondata nel 2017, Indaba è una risposta diretta alle conferenze accademiche occidentali, che sono spesso difficili da accedere ai ricercatori provenienti da parti lontane del mondo. Prendi, ad esempio, la Conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali, l'incontro più noto dedicato alle reti neurali artificiali. NeurIPS - originariamente indicato come NIPS fino a quando la comunità ha chiesto in modo schiacciante un acronimo meno orientato al capezzolo - è stato precedentemente detenuto in località distanti e costose. Raddoppia come una sorta di vacanza per i ricercatori che possono permetterselo. Nel 2006 e 2007, è stato al Westin Resort and Spa, e all'Hilton Resort and Spa a Whistler, aC, per consentire "discussioni informali, sci e altri sport invernali". Per i ricercatori africani, NeurIPS è spesso...
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E’ vero si diffonde la tecnologia del riconoscimento facciale, ma crescono anche le idee per sovvertirla

Alimentato dai progressi dell'intelligenza artificiale (AI), i sistemi di riconoscimento facciale si stanno diffondendo come nodi. Facebook, un social network, utilizza la tecnologia per etichettare le persone nelle fotografie caricate. Gli smartphone moderni possono essere sbloccati con esso. Alcune banche lo impiegano per verificare le transazioni. I supermercati guardano per i bevitori minorenni. I cartelloni pubblicitari valutano le reazioni dei consumatori ai loro contenuti. Il Dipartimento americano per la sicurezza interna ritiene che il riconoscimento facciale esaminerà il 97% dei passeggeri delle compagnie aeree in uscita entro il 2023. Le reti di telecamere per il riconoscimento facciale fanno parte dello stato di polizia che la Cina ha costruito nello Xinjiang, nell'estremo ovest del paese. E un certo numero di forze di polizia britanniche hanno testato la tecnologia come strumento di sorveglianza di massa nei processi progettati per individuare i criminali sulla strada. Un contraccolpo, tuttavia, sta producendo. Le autorità di diverse città americane, tra cui San Francisco e Oakland, hanno proibito alle agenzie come la polizia di utilizzare la tecnologia. In Gran Bretagna, i membri del parlamento hanno chiesto, finora senza successo, un divieto di test di polizia. I refusenik possono anche prendere in mano la situazione cercando di nascondere i loro volti alle telecamere o, come è accaduto di recente durante le proteste a Hong Kong, puntando i laser portatili verso le telecamere a circuito chiuso. per stupirli. Nel frattempo, un piccolo ma crescente gruppo di attivisti e accademici sulla privacy sta cercando modi per sovvertire direttamente la tecnologia sottostante. Metti la tua faccia migliore in avanti Il riconoscimento facciale si basa sull'apprendimento automatico, un sottocampo dell'IA in cui i computer si insegnano a svolgere compiti che i loro programmatori non sono in grado di spiegare loro in modo esplicito. Innanzitutto, un sistema viene ...
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Come vincere la corsa agli armamenti di Intelligenza artificiale contro la Cina

Come vincere l'AI Arms Race La Cina ha accesso a un database di riconoscimento facciale più grande, ma anche gli Stati Uniti hanno dei vantaggi Steven Strauss E Gliesperti concordano sul fatto che ci stiamo dirigendo verso un futuro in cui la leadership globale dell'intelligenza artificiale si tradurrà in dominio economico e militare . Sfortunatamente, i regimi autoritari, come la Cina, presentano vantaggi intrinseci nella ricerca e nello sviluppo. La formazione dei sistemi di intelligenza artificiale richiede dati, molti dei quali.Big data è il olio dell'era digitale e chiunque ne abbia la maggior parte - alla massima qualità e al minor costo - avrà un vantaggio comparativo. Il montaggio e l'utilizzo di set di big data nei paesi sviluppati, tuttavia, può essere complicato, per motivi legali e di privacy. Ad esempio, l'Unione Europea sta prendendo in considerazione delle regole che danno a ciascun individuo il diritto di controllare come i propri dati facciali possono essere usati nella tecnologia di riconoscimento facciale - che rallenterà (probabilmente) lo sviluppo. Nel frattempo, la Cina sta sviluppando il suo software di riconoscimento facciale su una base senza ostacoli, utilizzando un set di dati di grandi dimensioni sviluppato dalle immagini su centinaia di milioni di carte d'identità emesse dal governo - probabilmente il più grande set di dati di identificazione facciale al mondo, dal momento che tutti in Cina hanno superato l'età di 16 deve avere una carta d'identità . I ricercatori utilizzano set di dati sanitari per addestrare l'intelligenza artificiale a prevedere l' insufficienza renale , il cancro al seno o altri problemi di salute. Le preoccupazioni sulla privacy rallenteranno quasi sicuramente questa ricerca nei paesi sviluppati. Vuoi che Google sappia se sei a maggior rischio di sviluppare il cancro? Cosa farebbe Google con tali informazioni e a chi potrebbero essere vendute? Al contrario, un regime autoritario come la Cina non sarà rallentato ...
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Le scarpe disegnate dall’intelligenza artificiale faranno le “scarpe” agli stilisti di moda e ai designer ?

Generare disegni di scarpe con l'apprendimento automatico Scarpe. Aspetta cosa? Pensavo che si sarebbe trattato di apprendimento automatico! Bene lo è. Se andassi su Amazon, quante scarpe troveresti? Probabilmente molto vero? Ma c'è molta varietà in loro? Almeno in termini di sneaker, molti sembrano abbastanza simili. È tempo per alcuni nuovi progetti. Dobbiamo evolversi, e se potessimo generare i nostri modelli di scarpe con le macchine … Dati. I grandi rivenditori hanno un sacco di scarpe in vendita - Zappos e Amazon hanno entrambi migliaia di foto delle loro scarpe sui loro siti web. Così ho scansionato sul web quelle foto e le ho archiviate sul mio computer, principalmente per scarpe da corsa Nike vendute su Amazon. Ho scritto del codice per raschiare queste immagini. Fortunatamente erano già stati ritagliati a 224 pixel per 224 pixel (che è la dimensione necessaria per inserirli nel modello). Ma che tipo di architettura di machine learning genera cose invece di cercare modelli? La risposta alla tua domanda è affascinante … Reti contraddittorie generative. Un'innovazione relativamente nuova nel campo del deep learning è la Generative Adversarial Network (GAN). I GAN utilizzano due reti diverse, una che genera immagini di ciò che pensa siano le scarpe (questo si chiama generatore) e un'altra che cerca di distinguere tra scarpe false e scarpe reali dal set di dati (questo si chiama discriminatore). Pensala come una guerra fredda tra queste reti, tranne per il fatto che stanno cercando di superare in astuzia l'un l'altro, non di armarsi a vicenda. Una volta che il discriminatore fondamentalmente non è in grado di dire la differenza tra le immagini generate e le immagini reali, il modello è convergente. Una rete contraddittoria generativa. Modello di apprendimento profondo. La rete neurale che ho creato era fortemente basata sul progetto Pokemon GAN di Siraj Raval , dove ha usato i GAN per generare nuovi Pokemon. Ho modificato il codice per lavorare ...
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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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