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Author: Fantasy

Instagram filtra gli insulti nei messaggi diretti grazie agli algortitmi di intelligenza artificiale

Con oltre un miliardo di utenti, Instagram, come gli altri social network, ha passato anni a cercare di combattere molestie, incitamento all'odio e disinformazione. Instagram mercoledì ha iniziato a offrire agli utenti la possibilità di filtrare le richieste di messaggi diretti in arrivo per un linguaggio offensivo, un passo volto a mostrare che il social network di proprietà di Facebook è seriamente intenzionato a ridurre le molestie online. "Poiché i messaggi diretti sono conversazioni private, non cerchiamo in modo proattivo l'incitamento all'odio o il bullismo come facciamo altrove", ha detto Instagram in un post sul blog. Ma le richieste di aprire nuove chat private sono "dove le persone di solito ricevono messaggi offensivi", ha aggiunto. In esecuzione sul dispositivo dell'utente per preservare la privacy, piuttosto che sui server di Instagram, i nuovi filtri di intelligenza artificiale bloccheranno le richieste di aprire una conversazione di messaggistica diretta che contiene parole, espressioni o emoji offensive. Oltre a una serie di filtri predefiniti, gli utenti potranno aggiungere i propri termini al proprio elenco di blocco personale, proprio come possono già fare per i commenti sui loro post. Nel 2019, ha impostato avvisi basati sull'intelligenza artificiale per le persone che cercavano di pubblicare messaggi di insulto e recentemente ha affermato che avrebbe utilizzato l'apprendimento automatico per calcolare l'età reale degli utenti. All'inizio, gli utenti in sette Paesi - Gran Bretagna, Francia, Irlanda, Germania, Australia, Nuova Zelanda e Canada - avranno la possibilità di scegliere, con altri da seguire "nei prossimi mesi". "Questi sono i paesi in cui personaggi pubblici, in particolare calciatori, sono stati vittime di abusi e linguaggio offensivo nei messaggi diretti", ha detto all'Afp Clotilde Briend, responsabile delle politiche pubbliche di Instagram in Francia. "La maggior parte degli incitamenti all'odio arriva in queste ric...
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Intelligenza artificiale e giornalismo: una corsa con o contro le macchine

Il termine Intelligenza Artificiale (AI) è un termine un po 'generico che si riferisce alle diverse possibilità offerte dai recenti sviluppi tecnologici. Dall'apprendimento automatico all'elaborazione del linguaggio naturale, le testate giornalistiche possono utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare un numero enorme di attività che costituiscono la catena di produzione giornalistica, tra cui il rilevamento, l'estrazione e la verifica dei dati, la produzione di storie e grafici, la pubblicazione (con ordinamento, selezione e prioritizzazione filtri) e contrassegnare automaticamente gli articoli. Questi sistemi offrono numerosi vantaggi: velocità nell'esecuzione di procedure complesse basate su grandi volumi di dati; supporto alla routine giornalistica attraverso alert sugli eventi e fornitura di bozze di testi da integrare con informazioni contestuali; un'espansione della copertura mediatica ad aree che in precedenza non erano coperte o non erano ben coperte (i risultati delle partite tra club sportivi "piccoli", ad esempio); ottimizzazione della copertura delle notizie in tempo reale; rafforzare i legami di un media con il suo pubblico fornendo loro un contesto personalizzato in base alla loro posizione o preferenze; e altro ancora. Ma c'è un rovescio della medaglia: l'efficienza di questi sistemi dipende dalla disponibilità e dalla qualità dei dati in essi immessi. Il principio di garbage in, garbage out (GIGO), provato e testato nel mondo IT, afferma essenzialmente che senza un input affidabile, accurato e preciso, è impossibile ottenere un output affidabile, accurato e preciso. L'automazione delle notizie è l'aspetto più visibile di questo fenomeno e ha indubbiamente dato origine ai dibattiti più accesi all'interno della professione giornalistica. L'idea di "giornalismo robotico", come viene spesso chiamato, ha contribuito a visioni distopiche e utopiche. Nel peggiore dei casi, l'automazione potrebbe minacciare i posti di lavoro e l'id...
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Luc Julia, esperto di intelligenza artificiale di fama mondiale, entra a far parte del Gruppo Renault

Il Gruppo Renault annuncia la nomina di Luc Julia, esperta mondiale di intelligenza artificiale e co-creatore della tecnologia Siri, a Groupe Chief Scientific Officer. "L'arrivo di Luc Julia è una grande notizia per l'azienda. La sua eccezionale esperienza nell'intelligenza artificiale, nei dati e nella connettività degli oggetti sarà la chiave per accelerare l'implementazione della nostra strategia e diventare un'azienda tecnologica che integra veicoli. Renaulution punta tutto sul talento, competenza e inventiva del team, e siamo molto lieti di dare il benvenuto a Luc in questo momento di trasformazione per l'azienda ", ha affermato Luca de Meo. "Sono molto felice e orgoglioso di entrare a far parte del Groupe Renault oggi, il fiore all'occhiello dell'industria automobilistica francese. Sono anche felice di iniziare la Renaulution e di unirmi ai team che stanno costruendo l'azienda tecnologica automobilistica di domani. Insieme, attingendo al mio esperienza nell'interfaccia uomo-macchina e IoT, svilupperemo esperienze nuove e uniche per i nostri clienti dentro e fuori bordo e creeremo valore per i marchi del Gruppo ", ha affermato Luc Julia. Luc Julia sarà responsabile del supporto delle funzioni e dei marchi nella concezione e implementazione della roadmap del Gruppo per l'innovazione e le tecnologie chiave per affrontare le sfide della mobilità di domani. In questa veste, agirà come esperto in campi diversi come l'intelligenza artificiale, le interfacce uomo-macchina, la connettività e il software. Supervisionerà la ricerca e lo sviluppo di queste tecnologie e innovazioni per la loro integrazione nel piano di prodotti e servizi del Gruppo. Si interfaccia anche con i principali attori e partner del settore, in particolare nel quadro del Software République. Al fine di accelerare il passaggio dell'azienda verso una catena del valore più focalizzata sui servizi e sui prodotti di prossima generazione, Luc Julia sarà anche responsabile dell'instillazione del...
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Dare priorità all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico in una pandemia

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) offrono alle aziende l'unica cosa che gli esseri umani non possono fare: la scalabilità. Nel tempo, gli esseri umani limitano la capacità di scalabilità di un'azienda; possono lavorare solo tante ore con una data efficienza. D'altra parte, AI e ML possono funzionare 24 ore su 24 concentrandosi esclusivamente su un determinato progetto. Mentre le organizzazioni navigano attraverso l'impatto di COVID-19 e il futuro di una forza lavoro remota, la scalabilità e l'efficienza possono essere la chiave per il successo del ripristino di un'organizzazione. I vantaggi di AI e ML non vengono senza le loro sfide; tuttavia, le sfide principali sono la mancanza di competenze e di tempo per una corretta attuazione. A luglio, Deloitte ha rilevato in un sondaggio che il 69% degli intervistati ha affermato che il divario di competenze per l'implementazione dell'IA variava da moderato a grave a estremo. Allo stesso tempo, molte aziende trascurano l'investimento necessario per costruire i processi e l'infrastruttura necessari per addestrare, testare, distribuire e mantenere con successo AI e ML nella loro azienda. Tali sfide spesso inducono le aziende a ridurre la priorità dei progetti AI e ML, soprattutto in tempi di incertezza. Ciò è stato sempre più evidente durante la pandemia COVID-19. Ma mentre alcune organizzazioni hanno attinto ai loro sforzi, l'attuale stato globale richiede una maggiore necessità di AI e ML per supportare processi aziendali critici. Ciò è particolarmente vero oggi, data la crescente forza lavoro remota, le considerazioni per il ritorno al posto di lavoro e il lavoro che si svolge in silos in tutto il mondo. Sebbene impegnativo, non è impossibile implementare correttamente AI e ML. In questo panorama aziendale in continua evoluzione influenzato da COVID, quattro passaggi sono fondamentali per implementare efficacemente un forte sistema di intelligenza artificiale e ML che aiuti a sempli...
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Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel potenziamento della sicurezza informatica delle aziende e delle organizzazioni

La sicurezza informatica è diventata un importante imperativo strategico e le aziende oggi devono monitorare e difendere le proprie risorse IT dal panorama delle minacce informatiche in continua evoluzione. Tutte le aziende moderne necessitano di un programma di sicurezza informatica solido e completo per prevenire, rilevare, valutare e rispondere alle minacce e alle violazioni della sicurezza informatica. Per molti versi, la sicurezza informatica è unica: gran parte del rilevamento e del monitoraggio riguarda la correlazione e la previsione e può trarre vantaggio dall'infusione di soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per la valutazione, l'analisi e l'automazione. In un mondo digitale iperconnesso, le organizzazioni devono elaborare enormi quantità di dati provenienti da sistemi disparati per rilevare anomalie, individuare vulnerabilità e prevenire le minacce. A differenza della maggior parte dei metodi di tracciamento manuale, i sistemi basati su AI e ML possono monitorare milioni di eventi su base giornaliera e facilitare il rilevamento tempestivo delle minacce nonché una risposta appropriata e rapida. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono sviluppati sulla base di dati passati e attuali per definire il "normale" e possono identificare le anomalie che si discostano da questo "normale". L'apprendimento automatico può quindi riconoscere una minaccia da questi modelli e può anche essere utilizzato per valutare e classificare il malware e condurre analisi dei rischi. Un algoritmo di intelligenza artificiale può tracciare e registrare anche la più piccola anomalia e ha una curva di apprendimento più veloce che comprende e analizza meglio il comportamento degli utenti. Riduce quindi il carico di lavoro dei team di sicurezza che possono quindi concentrarsi sugli incidenti che richiedono prestazioni cognitive più elevate poiché gli algoritmi possono identificare e filtrare i falsi allarmi. Le organizzazioni possono anche ar...
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3 modi in cui l’intelligenza artificiale sta cambiando il nostro mondo

Poiché la tecnologia diventa una parte più intima della nostra vita quotidiana, l'intelligenza artificiale sta guidando il progresso e aiutando a risolvere alcune delle più grandi sfide della società. BI Norwegian Business School sta studiando l'impatto della tecnologia e dell'intelligenza artificiale sulla sostenibilità, l'uguaglianza di genere, la salute e il benessere, la giustizia, la responsabilità sociale e gli investimenti e l'istruzione responsabili. Matilda Dorotic, professoressa associata di marketing presso la business school, è stata coinvolta in ricerche approfondite sull'impatto della tecnologia e dei big data su diversi aspetti del benessere, della mentalità civile e delle città intelligenti: è stata recentemente invitata dall'Europeo Commissione per parlare delle questioni sociali legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale e del suo impatto di vasta portata sui cittadini. È qualcosa a cui tutti dobbiamo prestare maggiore attenzione poiché, secondo Matilda, "i cittadini sanno così poco dei modi in cui l'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente la loro vita quotidiana". L'IA aiuta ad affrontare le sfide ambientali Secondo l'OMS, il cancro è la seconda causa di morte nel mondo ed è responsabile di circa 10 milioni di morti all'anno. L'inquinamento ha contribuito a queste statistiche e l'inquinamento atmosferico esterno è stato dichiarato cancerogeno dall'Agenzia internazionale per la ricerca sul cancro nel 2013. Tra le tante altre applicazioni per migliorare la sostenibilità, l'intelligenza artificiale ci sta aiutando ad affrontare l'inquinamento e a migliorare la qualità dell'aria. Molte città utilizzano sensori per misurare l'inquinamento atmosferico e acustico e la congestione del traffico nelle città, spiega Matilda. Utilizzando l'intelligenza artificiale per misurare l'inquinamento in questo modo, possiamo identificare i punti caldi dell'inquinamento, le principali cause di inquinamento e le soluzioni. ...
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L’intelligenza artificiale può darci una giustizia uguale?

Secondo un prossimo studio dell'American Criminal Law Review, è "fuorviante e controproducente" bloccare l'uso di algoritmi di apprendimento automatico nel sistema giudiziario sulla base del fatto che alcuni di essi potrebbero essere soggetti a pregiudizi razziali. L'uso dell'intelligenza artificiale da parte di giudici, pubblici ministeri, polizia e altre autorità giudiziarie rimane "il mezzo migliore per superare il pregiudizio e la discriminazione pervasivi che esistono in tutte le parti del sistema di giustizia penale profondamente imperfetto", afferma lo studio. I sistemi algoritmici sono utilizzati in vari modi nel sistema giudiziario degli Stati Uniti in pratiche che vanno dall'identificazione e previsione dei "punti caldi" del crimine alla sorveglianza in tempo reale. Più di 60 tipi di strumenti di valutazione del rischio sono attualmente utilizzati dai sistemi giudiziari di tutto il Paese, di solito per valutare se le persone debbano essere trattenute in detenzione prima del processo o possano essere rilasciate dietro loro riconoscimento. Gli strumenti di valutazione del rischio, che assegnano pesi a punti di dati come arresti precedenti e l'età dell'autore del reato, sono stati criticati da attivisti, giudici, pubblici ministeri e alcuni criminologi che affermano di essere soggetti a pregiudizi. E l'opinione pubblica riflette la stessa diffidenza. Secondo un sondaggio del 2019 citato nel rapporto, il 58% degli americani non riteneva appropriato utilizzare un algoritmo per prendere decisioni sulla libertà vigilata. Gli autori dello studio ammettono che molti degli algoritmi sono tutt'altro che perfetti, ma sostengono che lasciarli cadere del tutto rimuoverebbe un importante contrappeso alla fallibilità umana. Il rapporto, intitolato "La soluzione al pregiudizio pervasivo e alla discriminazione nella giustizia penale: intelligenza artificiale trasparente", avverte che "l'avversione algoritmica" spiega gran parte della sfiducia nei confronti d...
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Uno strumento di intelligenza artificiale per rilevare il melanoma

Utilizzando reti neurali convoluzionali profonde, i ricercatori hanno escogitato un sistema che analizza rapidamente le immagini ad ampio campo della pelle dei pazienti al fine di rilevare il cancro in modo più efficiente. Il melanoma è un tipo di tumore maligno responsabile di oltre il 70% di tutti i decessi correlati al cancro della pelle in tutto il mondo. Per anni, i medici si sono affidati all'ispezione visiva per identificare lesioni pigmentate sospette (SPL), che possono essere un'indicazione di cancro della pelle. Tale identificazione in fase iniziale di SPL nelle strutture di assistenza primaria può migliorare la prognosi del melanoma e ridurre significativamente i costi del trattamento. La sfida è che è difficile trovare rapidamente e dare la priorità agli SPL, a causa dell'elevato volume di lesioni pigmentate che spesso devono essere valutate per potenziali biopsie. Ora, i ricercatori del MIT e altrove hanno ideato una nuova pipeline di intelligenza artificiale, utilizzando reti neurali convoluzionali profonde (DCNN) e applicandole all'analisi degli SPL attraverso l'uso della fotografia a campo ampio comune nella maggior parte degli smartphone e delle fotocamere personali. I DCNN sono reti neurali che possono essere utilizzate per classificare (o "nominare") le immagini per poi raggrupparle (come quando si esegue una ricerca di foto). Questi algoritmi di apprendimento automatico appartengono al sottoinsieme dell'apprendimento profondo. Utilizzando telecamere per scattare fotografie ad ampio campo di vaste aree del corpo dei pazienti, il programma utilizza i DCNN per identificare e schermare rapidamente ed efficacemente il melanoma allo stadio iniziale, secondo Luis R. Soenksen, un postdoc e un esperto di dispositivi medici che attualmente agisce al MIT in Intelligenza Artificiale e Sanità. Soenksen ha condotto la ricerca con i ricercatori del MIT, compresi i membri della facoltà del MIT Institute for Medical Engineering and Science (IMES) Mar...
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Lost Tapes of the 27 Club : un algoritmo di intelligenza artificiale ha creato “nuovi” Jimi Hendrix e Nirvana

Abbiamo sentito canzoni generate dall'intelligenza artificiale imitare il lavoro di AC / DC, Metallica e altri. Ora il software di intelligenza artificiale ha generato "nuove" tracce di Jimi Hendrix e dei Nirvana, insieme ad altri artisti e band con membri morti all'età di 27 anni, per aumentare la consapevolezza dell'importanza del supporto per la salute mentale tra musicisti e membri dell'industria musicale . La canzone di Hendrix, You're Gonna Kill Me, e la traccia dei Nirvana, Drowned In the Sun, fanno parte di un nuovo progetto dell'organizzazione con sede a Toronto, Over the Bridge, che ha messo insieme una compilation, tutte create tramite intelligenza artificiale , nello stile dei musicisti morti all'età di 27 anni. L'uscita, intitolata Lost Tapes of the 27 Club, include anche brani nello stile dei Doors e di Amy Winehouse, tutti realizzati tramite il programma AI di Google Magenta, che analizza il lavoro precedente di un artista per imparare a comporre come loro. Un programma AI aggiuntivo è stato utilizzato per creare i testi. L'algoritmo di intelligenza artificiale ha ascoltato hook isolati, ritmi, riff di chitarra, cambi di accordi, assoli, melodie e testi di un massimo di 30 canzoni di ogni artista, e poi "imparato" dalla musica, generando una serie di informazioni sonore completamente nuove. "Abbiamo preso da 20 a 30 brani di ciascuno dei nostri artisti come file MIDI e li abbiamo suddivisi in solo il gancio, l'assolo, la melodia vocale o la chitarra ritmica e li abbiamo inseriti uno alla volta", ha spiegato Sean O'Connor, che è su è il consiglio di amministrazione di Over the Bridge e lavora anche come direttore creativo per l'agenzia pubblicitaria Rethink, in un'intervista a Rolling Stone. "Se metti intere canzoni, il programma inizia a diventare davvero confuso su come [dovrebbe] suonare. Ma se hai solo un mucchio di riff, verranno pubblicati circa cinque minuti di nuovi riff scritti da AI, il 90% dei quali è davvero brutto e inascol...
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Armv9 : soluzione alle esigenze future di intelligenza artificiale, sicurezza e informatica specializzata

Arm ha introdotto l'architettura Armv9 in risposta alla domanda globale di elaborazione specializzata onnipresente con sicurezza e intelligenza artificiale (AI) sempre più capaci. Armv9 è la prima nuova architettura Arm in un decennio, basata sul successo di Armv8. Le nuove funzionalità di Armv9 sono progettate per accelerare il passaggio dall'elaborazione generica a quella più specializzata in ogni applicazione man mano che AI, Internet of Things (IoT) e 5G guadagnano slancio a livello globale. Per affrontare la più grande sfida tecnologica odierna, ovvero la protezione dei dati mondiali, la roadmap di Armv9 introduce l'Arm Confidential Compute Architecture (CCA). L'elaborazione confidenziale protegge parti di codice e dati dall'accesso o dalla modifica durante l'uso, anche da software privilegiato, eseguendo calcoli in un ambiente protetto basato su hardware. The Arm CCA introdurrà il concetto di Reami creati dinamicamente, utilizzabili da tutte le applicazioni, in una regione separata sia dal mondo sicuro che da quello non protetto. Ad esempio, nelle applicazioni aziendali, Realms può proteggere i dati e il codice commercialmente sensibili dal resto del sistema mentre è in uso, a riposo e in transito. L'ubiquità e la gamma dei carichi di lavoro dell'IA richiedono soluzioni più diversificate e specializzate. Ad esempio, si stima che entro la metà del 2020 saranno in uso più di otto miliardi di dispositivi con assistenza vocale abilitati all'intelligenza artificiale e il 90 percento o più delle applicazioni sul dispositivo conterrà elementi di intelligenza artificiale insieme a interfacce basate su intelligenza artificiale, come visione o voce. Per rispondere a questa esigenza, Arm ha collaborato con Fujitsu per creare la tecnologia SVE (Scalable Vector Extension), che è il cuore di Fugaku, il supercomputer più veloce del mondo. Basandosi su questo lavoro, Arm ha sviluppato SVE2 per Armv9 per abilitare funzionalità avanzate di machine learning (ML) ...
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