Microsoft con la sua intelligenza artificiale sta aiutando la Cina nel riconoscimento facciale della popolazione con SenseNets

Microsoft AI sta aiutando a fornire lo stato di sorveglianza Xinjiang "vergognoso" della Cina? Quando un hacker etico ha denunciato la violazione dei dati SenseNets, facendo luce sulle tecnologie che includono il riconoscimento facciale utilizzato per monitorare i musulmani dello Xinjiang in tempo reale, è seguito un dibattito online sul fatto che Microsoft abbia "collaborato" con SenseNets e se fosse a conoscenza di l'inclusione della loro tecnologia nel programma di sorveglianza distopica che ha disegnato la condanna internazionale per la sottomissione della popolazione musulmana uigura nella provincia dello Xinjiang. La violazione da parte della società di riconoscimento facciale di Shenzhen ha esposto un database di oltre 2,5 milioni di record: nomi e indirizzi; Numeri di carta d'identità; date di nascita; fotografie passaporto; dettagli del datore di lavoro; e, in modo allarmante, 6,5 milioni di registrazioni relative alle posizioni GPS passate da tali individui nelle 24 ore precedenti. Le informazioni condivise online sembrano mostrare l'uso della tecnologia Microsoft (GitHub e Azure) all'interno del programma SenseNets, sebbene Microsoft neghi qualsiasi relazione di partnership o commerciale con SenseNets o la sua società madre. Se le informazioni che sono state condivise pubblicamente sono corrette e vengono utilizzati i servizi cognitivi di Azure, allora questo è stato ottenuto tramite una fonte diversa o addirittura personalmente da uno o più sviluppatori stessi. Se la tecnologia era presente, è probabile che sia stata (o sia ancora) una parte fondamentale del programma. Microsoft ha una sua relazione complicata con il riconoscimento facciale. Al World Economic Forum di Davos quest'anno, il CEO Satya Nadella ha affermato che "una delle cose che sento oggi è, sul mercato, la competizione; non c'è discriminazione tra l'uso corretto e l'uso sbagliato del riconoscimento facciale. " E da nessuna parte c'è quella mancanza di discriminazione...
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Come l’intelligenza artificiale può precedere i disastri : terremoti, inondazioni, uragani

Come AI può e prevarrà i disastri Di recente, le regioni intorno al Mar Morto in Giordania sono state allagate, causando la morte di 21 bambini che erano in gita scolastica e ferendone altri 35. Tali disastri colpiscono milioni di persone ogni anno e causano danni alla proprietà per centinaia di miliardi. Solo nel 2017, quasi 335 disastri naturali hanno colpito più di 95,6 milioni di persone e ucciso 9.697 persone , per un costo di circa 335 miliardi di dollari. Ma l'impatto di questi fenomeni può essere ridotto se siamo in grado di prevedere il loro verificarsi. I sistemi basati su AI possono già prevedere i prezzi degli stock, che implicano l'analisi di numerose variabili. Allo stesso modo, i ricercatori stanno applicando l'intelligenza artificiale per prevedere con precisione i disastri naturali. Prevedendo il verificarsi di disastri naturali, possiamo salvare migliaia di vite e adottare misure adeguate per ridurre i danni alla proprietà. Usare l'intelligenza artificiale per prevedere i disastri naturali L'intelligenza artificiale ci ha aiutato in varie applicazioni come il servizio clienti, il commercio e l'assistenza sanitaria. E ora, i ricercatori hanno scoperto che l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere i disastri naturali. Con enormi quantità di dati di buona qualità, l'intelligenza artificiale può prevedere il verificarsi di numerosi disastri naturali, che possono essere la differenza tra la vita e la morte di migliaia di persone. Alcuni dei disastri naturali che possono essere previsti dall'IA sono: terremoti I ricercatori stanno raccogliendo enormi quantità di dati sismici per l'analisi utilizzando sistemi di apprendimento profondo. L'intelligenza artificiale può utilizzare i dati sismici per analizzare l'entità e i modelli dei terremoti. Tali dati possono rivelarsi utili per prevedere il verificarsi di terremoti. Ad esempio, Google e Harvard stanno sviluppando un sistema di intelligenza artificiale in grado di prevede...
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Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo dello sport

Ecco come AI cambierà il mondo dello sport! Il film Moneyball , tra le tante cose, può essere considerato il primo esempio di ottimizzazione delle prestazioni basata sui dati nello sport. Per coloro che non hanno guardato il film o letto il libro su cui si basa, descrive la storia di come Billy Beane, direttore generale di Oakland Athletics, ha utilizzato dati statistici e analisi per costruire una squadra competitiva nonostante il budget ridotto della squadra. La sua squadra, che è stata assemblata analizzando le statistiche individuali dei giocatori, i dati acquisiti principalmente gratuitamente, ha avuto una stagione inaspettatamente prolifica e ha raggiunto livelli senza precedenti. Durante la stagione storica del 2002, gli atleti di Oakland hanno gareggiato e tenuto testa alle migliori squadre della Major League Baseball (MLB), i cui budget superano di gran lunga i loro. I risultati del team - il più notevole dei quali è il loro famosoUna serie vincente di 20 partite - ha mostrato come un approccio basato sui dati può, in larga misura, compensare la mancanza di risorse e migliorare le prestazioni consentendo un processo decisionale efficace. Ora, più di un decennio e mezzo dopo gli eventi di Moneyball, il mondo dello sport si è evoluto a passi da gigante. Ha sempre più incorporato diverse forme di tecnologia, la più significativa è l'uso di big data per l'analisi degli sport . Ora, con l'introduzione dell'intelligenza artificiale negli sport, stiamo assistendo a un'altra ondata di cambiamento dal modo in cui i giochi vengono riprodotti al modo in cui sono vissuti dai fan di tutto il mondo. L'uso dell'intelligenza artificiale nello sport Ci sono poche cose al mondo che non possono essere quantificate. E tutto ciò che può essere quantificato, può essere previsto con precisione utilizzando l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale. Il mondo dello sport è abbondante in tali elementi quantificabili, rendendolo ideale per l'uso dell'intelligenza ...
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L’intelligenza artificiale non sostituirà i medici , ma cambierà drasticamente il loro lavoro

PhD, MBA, CTO presso Pacific AI . La creazione di intelligenza artificiale, big data e scienza dei dati risolve problemi reali nel settore sanitario, delle scienze della vita e dei settori correlati. Quando ero bambina, mio ​​padre a volte mi portava con lui in banca. Gestiva un'attività, aveva bisogno di credito e costruiva strette relazioni con alcuni banchieri. Ogni banchiere aveva conosciuto mio padre e il suo lavoro per anni, aveva familiarità con gli alti e bassi della società (e quelli di mio padre) e preso decisioni su quanto credito offrire e su quali termini continuare a farlo. Oggi gestisco la mia attività - e mi accompagno in banca. È in un altro continente, ma l'edificio sembra sorprendentemente simile - così come il banchiere. Si siede nello stesso ufficio, indossa lo stesso vestito, ha lo stesso titolo VP ed è sempre gentile e disponibile. Ma c'è una grande differenza: il mio banchiere non prende più nessuna delle attuali decisioni bancarie . Non decide se riceverò credito, quanto o a quale prezzo (interesse). Non decide nemmeno quali prodotti offrirmi - il computer sì. È fondamentalmente un'interfaccia amichevole e familiare per un back-end completamente automatizzato. Di conseguenza, essere un normale banchiere d'affari (o un banchiere personale) è ora un lavoro entry-level. Richiede formazione su strumenti software e servizio clienti invece di comprendere profondamente i piani aziendali o la comunità in cui opera la banca. La stessa cosa sta accadendo anche nella vendita al dettaglio , dove compratori esperti e merchandiser con occhi acuti per la moda e la moda stanno gradualmente sostituendo gli algoritmi. È difficile vedere da fuori, ma il responsabile di un negozio di abbigliamento, hardware o cibo non svolge più le attività di vendita al dettaglio per decidere cosa comprare, dove collocarlo nel negozio, come valutarlo e cosa promuovere. Questo sta accadendo anche nella pubblicità , nei videogiochi , nella sicurezza informatic...
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L’intelligenza artificiale porterà ad applicazioni sempre più personali forse troppo personali

È possibile aspettarsi più applicazioni AI iper-personali Sta per diventare personale. Ancor più personale, cioè. Siamo già abituati alla personalizzazione basata su AI di tutto, dai consigli di libri e film alle playlist musicali. Ma quest'anno dovrebbe portare ciò che potremmo considerare "iper-personalizzazione" per i consumatori attraverso una serie di applicazioni incentrate sulla salute, le finanze, lo shopping e tutto il resto. Ciò è dovuto alle crescenti capacità delle applicazioni AI di realizzare previsioni economiche e più accurate ; il sempre più ampio pool di dati personali da cui possono attingere tali applicazioni; e la nostra volontà collettiva di "opt-in" a suggerimenti e servizi personalizzati. Ecco una rapida occhiata a quattro aree chiave in cui possiamo aspettarci un'iper-personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale in quest'anno. Idoneità fisica La salute fisica è diventata un focolaio per le applicazioni di IA. I medici sono soggetti a una crescente pressione da parte degli assicuratori e dei loro gruppi di studio per trascorrere meno tempo con i pazienti; la visita medica media oggi è di circa 20 minuti . Inoltre, a prescindere dal loro livello di esperienza, i medici rimangono umani e soggetti a limiti di memoria / elaborazione delle informazioni e pregiudizi durante la formulazione di diagnosi e piani di trattamento per una migliore forma fisica. Le applicazioni sanitarie basate sull'IA non hanno questi limiti. Le app per il fitness che incorporano l'IA come Fitbit possono utilizzare i dati delle persone: cosa stai mangiando? Quante calorie ci sono da grassi, alcool e altre fonti? Quanto esercizio? - e aggregare questi attraverso la popolazione di utenti per generare profili e piani di fitness ancora più personalizzati, proprio come il termostato intelligente Nest utilizza i dati di tutte le case per ottimizzare i piani di utilizzo dell'energia. Suggerimenti come "Ridurre l'assunzione di cibo a 21...
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La Cina sta per superare l’America nella ricerca sull’intelligenza artificiale

La Cina pubblicherà per la prima volta quest'anno più del 50% dei documenti più citati dell'America A luglio 2017, il governo cinese ha pubblicato un ambizioso documento politico , delineando come il paese diventerà il leader mondiale nel campo dell'influenza aviaria entro il 2030. Ma con alcune misure la Cina è già riuscita in questo obiettivo, con un decennio in anticipo sui tempi previsti. Un nuovo studio mostra che la produzione cinese di influenti documenti di ricerca per l'intelligenza artificiale supererà presto quella degli Stati Uniti, l'attuale numero uno al mondo nella ricerca sull'intelligenza artificiale. La scoperta suggerisce che il piano della Cina di espandere le sue capacità di IA con l'aiuto di generosi investimenti pubblici in entrambe le strutture educative e l'industria privata sta dando i suoi frutti. In termini di volume puro di articoli di intelligenza artificiale pubblicati ogni anno, la Cina ha superato l'America nel 2006, ma i critici hanno sottolineato che la quantità non corrisponde necessariamente alla qualità. La Cina ha problemi ben documentati con la frode scientifica e nell'IA c'è uno stereotipo della ricerca cinese come incrementale. Per questi motivi, alcuni hanno suggerito che il conteggio del numero totale di documenti non è necessariamente una metrica significativa per il raggiungimento dell'IA. "LA QUALITÀ DELLE CARTE CINESI È ALTA E STA AUMENTANDO". Ma la nuova ricerca dell'All Institute for Artificial Intelligence (AI2), con base a Seattle, spiega ciò misurando non solo il numero di documenti, ma quanto spesso vengono citati, una buona misura abbreviata per l'influenza nella comunità più ampia. Dopo aver analizzato oltre due milioni di documenti di intelligenza artificiale pubblicati fino alla fine del 2018, l'Istituto di Allen ha scoperto che la Cina è "pronta a superare gli Stati Uniti nel più citato 50 per cento dei documenti quest'anno, nel 10 per cento dei giornali più citati l'anno prossimo e n...
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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...
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Governare la industria 4.0 e l’intelligenza artificiale

Governando la quarta rivoluzione industriale I progressi incentrati sui dati nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento automatico sono ora impostati per rimodellare le industrie e i quadri normativi in ​​tutto il mondo. Fondendo il mondo fisico, digitale e biologico, la quarta rivoluzione industriale sta rifacendo la nozione stessa di innovazione in quanto i paesi sfruttano i dati per competere per il vantaggio militare e commerciale. Come suggerisce l'ex presidente e co-amministratore delegato BlackBerry Jim Balsillie , questa rivoluzione basata sui dati non sta solo rifacendo i termini del commercio globale, ma sta trasformando la natura e la distribuzione della ricchezza. Nel 1976, il 16% dell'S & P 500 era costituito da beni immateriali (brevetti, marchi e diritti d'autore). Oggi è ora al 90%. La proprietà intellettuale (IP) e i dati che protegge sono i beni di sicurezza commerciale e nazionale più importanti del mondo. In questo nuovo secolo, gli Stati Uniti rimangono una potenza formidabile, ma i suoi giorni di egemonia unipolare stanno volgendo al termine. L'equilibrio globale del potere sta cambiando mentre l' Asia diventa di nuovo il centro del commercio mondiale . La grande domanda oggi è: che tipo di ordine globale si sta ora svolgendo? E in che modo l'accelerazione dell'innovazione tecnologica si intersecherà con questo nuovo ordine? Anche se l'era del predominio occidentale si riduce, l'innovazione tecnologica sta accelerando. Ripensare il sistema normativo globale . In Occidente, i cinque grandi colossi della tecnologia: Amazon, Google, Apple, Facebook e Microsoft, stanno inghiottendo le industrie . Mentre in Asia- Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi e Huawei- stanno ora costruendo i più grandi mercati digitali del mondo. In questa era dell'informazione, l'innovazione determina la competitività nazionale. Ma l'innovazione è ora regolarmente distorta da piattaforme altamente capitalizzate che dominano il settore tecnolo...
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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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Sei ragioni per cui l’intelligenza artificiale non viene ancora usata dalle aziende

Sei motivi per cui non abbiamo visto l'adozione completa di AI Da una parte, sappiamo che l'intelligenza artificiale è il futuro del business. Dopotutto, la forza lavoro non è abbastanza veloce per stare al passo con la domanda dei consumatori. Detto questo, c'è una grande differenza tra sapere che l'intelligenza artificiale è il futuro e implementare effettivamente l'intelligenza artificiale all'interno dell'azienda con successo. Quest'ultima parte - l'adozione dell'IA - è dove molte aziende si trovano bloccate. Nessuno ha detto che la trasformazione digitale sarebbe stata facile, ma non sei da solo se hai pensato che l'adozione dell'IA sarebbe stata una passeggiata. L'IA di oggi è un miracolo. Se può tradurre lingue, elaborare fatture e modificare i messaggi di marketing in tempo reale, deve essere una bacchetta magica. Destra? Tranne quando si tratta di implementazione. Sì, l'intelligenza artificiale ha lo scopo di semplificare la tua vita lavorativa. Ma le condizioni di vita reale non sempre collaborano. Se la tua azienda ha avuto meno successo nei suoi sforzi di intelligenza artificiale, non sei solo. I seguenti sono alcuni motivi per cui vedo che l'adozione di AI non riesce a raggiungere la piena penetrazione nelle aziende di tutto il mondo. Una mancanza di infrastrutture. Proprio come molte aziende hanno realizzato sistemi legacy che li trattenevano dalla piena trasformazione digitale, così è anche che una mancanza di infrastrutture potrebbe impedirle di adottare l'AI. Uno studio recente mostra solo il 15% delle aziende hanno la giusta infrastruttura tecnologica per supportare l'intelligenza artificiale. Cosa significa? Non hanno sistemi che funzionano abbastanza velocemente … in grado di elaborare i dati abbastanza velocemente … in grado di contenere la moltitudine di dati necessari affinché l'intelligenza artificiale funzioni al suo livello ottimale. La tecnologia funzionerà sempre al suo minimo comune denominatore. Una mancanza di infras...
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