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Società

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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Gli utenti del servizio sanitario britannico preferiscono parlare con gli assistenti virtuali di intelligenza artificiale anziché con gli umani

Gli utenti NHS preferiscono parlare con gli assistenti virtuali di intelligenza artificiale anziché con gli umani La maggior parte degli utenti del SSN preferirebbe discutere degli appuntamenti in ospedale e in medicina con un servizio di intelligenza artificiale anziché un essere umano. Questo secondo una nuova ricerca della startup tecnologica EBO.ai, che esplora il ruolo crescente degli strumenti di comunicazione digitale nel servizio sanitario nazionale. È emerso che oltre tre quarti (76%) degli utenti del SSN sarebbero felici di ricevere promemoria automatici da un assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale, rispetto al 58% che preferirebbe interagire con un essere umano. I dati del NHS England affermano che gli appuntamenti mancati costano al servizio sanitario oltre £ 216 milioni all'anno e molte persone credono che la tecnologia AI possa aiutare a ridurre al minimo questo costo. Il Dr. Gege Gatt, CEO di EBO.ai, ha dichiarato: “Il SSN ha già investito milioni nelle ultime tecnologie, ma l'enorme potenziale dell'IA rimane in gran parte inutilizzato. Oggi in: innovazione "L'adozione che abbiamo visto finora si è concentrata sulla cura primaria del paziente, compresa la valutazione e la diagnosi, ma l'IA può migliorare anche le esperienze dei pazienti al di fuori della sala di trattamento." “Gli assistenti virtuali aiutano i pazienti a gestire le loro cure 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza dover attendere gli orari di apertura o trascorrere del tempo in attesa in una coda telefonica. Di conseguenza, l'IA offre ai pazienti un senso di controllo immediato che i canali convenzionali non sono in grado di fornire. " Man mano che la messaggistica istantanea diventa più diffusa nella nostra vita, la maggior parte degli intervistati afferma che i messaggi digitali sono le forme di promemoria più efficaci. In effetti, l'85% delle persone che hanno perso un appuntamento l'anno scorso ha ritenuto che un messaggio di testo avr...
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L’IA intelligenza artificiale potrà davvero sostituire gli insegnanti un giorno? Il caso Cinese

La Cina sta guadagnando un vantaggio nel campo dell'intelligenza artificiale nell'istruzione Le ambizioni della Cina nell'intelligenza artificiale sono chiare, dalle startup per il riconoscimento facciale all'assistenza sanitaria e all'istruzione. Un regime totalitario (se così possiamo chiamarlo) potrebbe effettivamente avere vantaggi nella rapidità di integrazione dell'IA nella società. Il sistema cinese è più ottimizzato per l'IA I principi del socialismo producono anche interessanti esperimenti collettivi in ​​progetti di IA con una scala che sarebbe difficile da attuare in Occidente. Tuttavia, sono molto colpito dai progressi compiuti dalla Cina per l'IA nell'istruzione. È solo questione di tempo prima che l'IA riformuli il modo in cui il mondo impara e la Cina potrebbe essere il leader. Decine di milioni di studenti usano una qualche forma di intelligenza artificiale - sotto forma di programmi di tutoraggio come Squirrel e piattaforme di apprendimento digitale come 17ZuoYe, riporta la Technology Review del MIT. L'intelligenza artificiale diventerà insegnanti migliori degli umani La Cina sta facendo alcune cose molto innovative qui, abbracciando l'IA come un supplemento e un sostituto per gli insegnanti umani - e il risultato dell'esperimento di intelligenza artificiale del paese potrebbe influenzare il futuro dell'istruzione su scala globale. Dagli algoritmi che curano le lezioni di tutoraggio ai sistemi di sorveglianza che monitorano i progressi in classe , decine di milioni di studenti cinesi attualmente fanno affidamento su una sorta di IA per aiutarli ad apprendere. Che cosa significa questo per istituti di istruzione e curricula obsoleti? Possiamo eventualmente usare l'IA per cambiare il paradigma di come ogni studente impara in modo diverso? La personalizzazione degli studi è il santo graal dell'IA nell'educazione, ma ciò potrebbe richiedere decenni per essere implementato. Alcuni analisti ritengono che i robot potrebbero iniziare a sostituire gli in...
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UPS sta usando camion a guida autonoma con TuSimple

UPS ha consegnato silenziosamente merci utilizzando camion a guida autonoma Il colosso delle consegne ha annunciato una partecipazione di minoranza nella startup di autotrasporti autonoma TuSimple Da maggio, UPS ha avviato la propria autotrasporto TuSimple per il trasporto di merci tra Phoenix e Tucson, in Arizona, nell'ambito di una partnership recentemente pubblicizzata tra le due società. Il colosso delle consegne ha fatto l'annuncio oggi insieme alla notizia che il suo braccio di rischio sta prendendo una quota di minoranza in TuSimple. I termini dell'accordo non sono stati resi noti. In precedenza TuSimple aveva stretto una partnership con il servizio postale degli Stati Uniti a maggio, dove i camion della startup trasportavano posta sul tratto di 1.000 miglia tra i centri di distribuzione USPS Phoenix, Arizona e Dallas, Texas. Quel pilota è finito, sebbene le due parti stiano discutendo dei "prossimi passi", secondo un portavoce di TuSimple. TUSIMPLE È SUPPORTATO DA NVIDIA E DALLA SOCIETÀ TECNOLOGICA CINESE SINA Fondato nel 2015, TuSimple utilizza camion Navistar dotati della tecnologia di guida autonoma della startup, che vede il mondo in gran parte attraverso nove telecamere. Mentre ogni camion è dotato anche di una coppia di sensori LIDAR, l'avvio è focalizzato sullo sviluppo di un sistema autonomo basato sulla visione, simile a quello che Tesla utilizza nelle sue auto. La startup è già supportata da Nvidia e dalla società tecnologica cinese Sina , e ha una sede a San Diego, in California, e un'altra a Pechino. TuSimple afferma di aver aiutato UPS a "comprendere meglio i requisiti per l'autotrasporto autonomo di livello 4 nella sua rete" - un riferimento alla scala della società degli ingegneri automobilistici per veicoli a guida autonoma, dove il livello 4 si riferisce alla piena autonomia bloccata a un designato posizione geografica. I camion in uso hanno ancora a bordo un guidatore della sicurezza e un ingegnere che monitorano il sis...
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Intelligenza Artificiale AI, Università e gap di conoscenza

Quando si tratta di affrontare il futuro del settore dell'intelligenza artificiale, poche persone sono intrappolate nel mezzo di ogni cambiamento e spostamento rispetto agli accademici che spingono avanti la ricerca leader nelle università. Steve Kuyan della NYU e FutureLabs è al crocevia del futuro della ricerca accademica nell'intelligenza artificiale, oltre che dal lato dell'implementazione del business. Di recente ha condiviso le sue intuizioni e prospettive uniche su ciò che potremmo aspettarci dal settore in futuro. Dato che l'IA continua a guadagnare popolarità grazie al suo elenco apparentemente infinito di casi d'uso, non dovrebbe sorprendere che si tratti di un argomento di discussione caldo. Aiutare le startup AI a crescere Nato come partnership tra la Tandon School of Engineering (NYU Tandon) della New York University, la City of New York, la New York State Energy Research & Development Authority (NYSERDA) e la New York Economic Development Corporation, il Future Labs si concentra su prendendo aziende più piccole e aiutandole a crescere in modo tale da consentire alle loro aziende di crescere in modo stabile e salutare. In particolare, FutureLabs si concentra sulle aziende tecnologiche e sul futuro del settore tecnologico per contribuire a produrre quelli che considerano i futuri leader globali. Attualmente, FutureLabs offre programmi appositamente studiati per supportare le startup AI e aiutarle a crescere in un modo che consentirà loro di trovare il pubblico giusto e di condurli a inevitabili successi. Le start-up all'interno di questo programma si concentrano sulla progettazione di tecnologie di intelligenza artificiale che possano servire il bene più grande e fornire un vero aiuto alle imprese e agli individui in tutto il mondo. Il programma FutureLabs sostiene attivamente le startup dell'IA da quasi un decennio, andando così indietro nel tempo che hanno dovuto commercializzare le aziende come focalizzate sulla raccomandazione e sulla ...
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L’intelligenza artificiale spiegabile è la prossima grande novità in materia di contabilità e finanza

Il cloud computing ci ha introdotto in un'era in cui la potenza di elaborazione del computer è praticamente illimitata. Questa disponibilità di potenza di calcolo illimitata ha portato a progressi nell'informatica come l'IA, che sta guidando la prossima rivoluzione aziendale. L'intelligenza artificiale promette un modo di pensare umano alla velocità di un computer. La prossima rivoluzione riguarda l'IA che libera le persone da attività ripetitive di basso valore in modo che possano concentrarsi su attività strategiche di alto valore. Gran parte di ciò che vediamo oggi nell'intelligenza artificiale sta lavorando per riprodurre il modo in cui funziona l'intelligenza naturale, con la speranza di arrivare a decisioni a livello umano più veloci e più avvedute. Ad esempio, nel mondo della contabilità, un'applicazione dell'intelligenza artificiale sarebbe quella di identificare la varianza della spesa (ovvero le transazioni che si discostano dalle normali pratiche dell'azienda o del settore). Gli esseri umani possono identificare le tendenze di spesa e la varianza in un gruppo di poche centinaia di transazioni, la maggior parte delle quali vengono identificate come falsi positivi dopo ulteriori indagini. Nello stesso o meno tempo, l'IA può identificare le tendenze di spesa e la varianza tra miliardi di transazioni ed eseguire ulteriori indagini per eliminare i falsi flag in millisecondi. La preoccupazione in questo scenario è che l '"ulteriore indagine" è una scatola nera nebulosa di cui ci dovremo fidare. Questo elemento di fiducia ci porta all'IA spiegabile. L'intelligenza artificiale spiegabile ha l'ulteriore requisito di poter spiegare a un essere umano come è arrivato a una conclusione. Abbiamo già visto questo come un mandato nel software diagnostico medico, in cui il controllo di praticamente tutti i parametri decisionali deve risiedere dal medico. Ciò consente al medico non solo di controllare il processo, ma alla fine di essere in grado di spiegare...
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Cos’è esattamente l’intelligenza Artificiale AI ? Una semplice risposta a una domanda complessa

Per anni le persone hanno visto i computer come macchine in grado di eseguire operazioni matematiche a una velocità molto più rapida rispetto agli umani. Inizialmente erano visti come macchine computazionali molto simili a calcolatori glorificati. I primi scienziati pensavano che i computer non avrebbero mai potuto simulare il cervello umano. Quindi, scienziati, ricercatori e (probabilmente soprattutto) autori di fantascienza hanno iniziato a chiedere "o potrebbe farlo?" meno approssimativo. Ad esempio, come scriveremo algoritmi per queste attività: Una canzone arriva alla radio, la maggior parte degli ascoltatori di musica può identificare rapidamente il genere, forse l'artista e probabilmente la canzone. Un critico d'arte vede un dipinto che non ha mai visto prima, ma molto probabilmente potrebbe identificare l'era, il mezzo e probabilmente l'artista. Un bambino può riconoscere il viso di sua madre in tenera età. La semplice risposta è che non puoi scrivere algoritmi per questi. Gli algoritmi usano la matematica. Gli esseri umani che compiono questi compiti non potrebbero spiegare matematicamente come trassero queste conclusioni. Sono stati in grado di ottenere questi risultati perché hanno imparato a fare queste cose nel tempo. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono stati progettati per simulare l'apprendimento umano su un computer. I termini Intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) sono stati usati dagli anni '50. A quel tempo, era vista come una parte futuristica e teorica dell'informatica. Ora, a causa dell'aumento della capacità di calcolo e dell'ampia ricerca sugli algoritmi, l'IA è ora una realtà praticabile. Tant'è che molti prodotti che utilizziamo ogni giorno hanno alcune variazioni dell'intelligenza artificiale incorporate (Siri, Alexa, filtri facciali Snapchat, filtraggio dei rumori di fondo per telefoni / cuffie, ecc …). Ma cosa significano questi termini? In parole povere, AI significa programmare una macchina ...
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Nove modi in cui l’intelligenza artificiale cerca di impedire le frodi

I primi 9 modi in cui l'intelligenza artificiale impedisce la frode Louis Columbus Motori basati su regole e semplici modelli predittivi potrebbero identificare la maggior parte dei tentativi di frode in passato, tuttavia non sono al passo con la scala e la gravità dei tentativi di frode oggi. I tentativi di frode e le violazioni sono più sfumati, con criminalità organizzata e gruppi sponsorizzati dallo stato che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per trovare nuovi modi per frodare le aziende digitali. Gli attacchi basati su frodi hanno un modello, una sequenza e una struttura completamente diversi, che li rendono non rilevabili utilizzando la logica basata su regole ei soli modelli predittivi. AI è una partita perfetta per le sfide della lotta alle frodi Ciò che è necessario per contrastare le frodi e fermare l'esfiltrazione di dati di transazione preziosi sono le piattaforme di apprendimento automatico e di apprendimento automatico in grado di combinare l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato in grado di fornire un punteggio ponderato per qualsiasi attività di business digitale in meno di un secondo. L'intelligenza artificiale è la soluzione perfetta per la rapida escalation di tentativi di frode sfumati e altamente sofisticati. I sistemi di prevenzione delle frodi possono esaminare anni e in alcuni casi, decenni di dati sulle transazioni in una velocità di risposta di 250 millisecondi per calcolare i punteggi di rischio utilizzando l'intelligenza artificiale. Prendendo questo approccio integrativo in tempo reale per l'intelligenza artificiale in un business digitale, si ottengono punteggi che sono del 200% più predittivi in ​​base alla ricerca interna completata da Kount .Di recente hanno annunciato la loro soluzione di prevenzione delle frodi basata sulla IA di prossima generazione e una nuova funzione di punteggio, Omniscore . Omniscore incorpora le componenti più predittive dell'apprendimento automatico supervisi...
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Come l’intelligenza artificiale migliorerà le smart city

Cosa ne pensi di quando senti il ​​termine smart city ? Molto probabilmente, ti immagini una città che offre connettività fisica e digitale senza soluzione di continuità grazie a trasporti ben gestiti e reti di comunicazione facilmente accessibili. Potresti pensare a una città che permetta una vita comoda e lussuosa attraverso abitazioni intelligenti e sostenibili, infrastrutture intelligenti e governance digitalizzata. È vero che vantaggi quali livelli di convenienza e connettività senza precedenti distingueranno le città di domani da quelle di oggi. Tuttavia, la nostra fissazione con vantaggi così piacevoli ci fa spesso trascurare il fatto che le città intelligenti possono anche migliorare la fornitura di beni umani di base come la sicurezza e la sicurezza. Mentre può essere vero che il mondo è - sempre così gradualmente - diventando un posto più sicuro in cui vivere, molti pericoli per il benessere delle persone esistono ancora. E la più grande fonte di questi pericoli, non sorprende, sembra essere altre persone. Sia sotto forma di terrorismo organizzato, incidenti, furti programmati o furti, ci sono molte situazioni in cui il benessere e la sicurezza delle persone possono essere predicate sulle azioni di un'altra persona o gruppo di persone. E prevenire tali incidenti è fondamentale tra i doveri dei governatori delle città intelligenti, oltre a garantire l'adeguata fornitura di beni di prima necessità come cibo e acqua. A tal fine, i governi delle città intelligenti possono utilizzare tecnologie come l'IoT e l'intelligenza artificiale nella sicurezza fisica. Applicazioni di IoT e intelligenza artificiale in sicurezza fisica per titoli intelligenti La sicurezza e la sicurezza dei cittadini sono state tradizionalmente affidate ai dipartimenti di legge e di ordine delle città. Lo stesso vale per le città intelligenti del futuro. Tuttavia, i metodi tradizionali impiegati dai dipartimenti di polizia per monitorare la popolazione della città in cerca d...
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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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