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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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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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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Simplilearn ha annunciato un'estensione della sua collaborazione con IBM per fornire programmi di apprendimento curati in dati e intelligenza artificiale per professionisti che lavorano. La società EdTech collaborerà con IBM per curare un curriculum approfondito incentrato sul settore e introdurre programmi di formazione incentrati sul settore in Data Analytics, Data Science, Intelligenza artificiale e Machine Learning, Data Engineering e Business Analysis. Inoltre, gli studenti avranno accesso a sessioni di mentoring "Ask Me Anything" con i leader IBM, hackathon IBM per sessioni intensive di problem solving e sessioni di masterclass personalizzate per condividere esperienze e scenari in tempo reale. Tutti i programmi di apprendimento integrati con il contenuto del corso IBM verranno forniti tramite il modello di erogazione della formazione in stile bootcamp di Simplilearn. Riceveranno certificati riconosciuti dal settore da Simplilearn e IBM al termine del corso. Krishna Kumar, CEO e fondatore di Simplilearn, ha dichiarato: “Siamo entusiasti di estendere la nostra collaborazione con IBM e di sfruttare la loro esperienza in una delle categorie più richieste: Intelligenza Artificiale e Data Science. Insieme, affronteremo alcune delle maggiori sfide affrontate dagli studenti quando iniziano una carriera nei settori dell'IA e della scienza dei dati ". “Il mondo è nell'era della trasformazione digitale e i professionisti devono dotarsi delle giuste competenze per rimanere al passo con i tempi. Grazie alla nostra migliore collaborazione con Simplilearn, non vediamo l'ora di offrire vantaggi più completi agli studenti e di fornire loro un'opportunità di crescita professionale nei settori dell'IA e della scienza dei dati ", ha affermato Devkant Aggarwal, leader, iniziative di crescita, formazione professionale, IBM ISA . IBM e Simplilearn hanno iniziato la loro collaborazione nel 2019 per introdurre quattro programmi di master con lezioni virtuali dal vivo e c...
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Cinque agenzie federali di regolamentazione finanziaria stanno raccogliendo informazioni sull'uso dell'intelligenza artificiale (AI) da parte delle istituzioni finanziarie. Le agenzie cercano informazioni dal pubblico su come le istituzioni finanziarie utilizzano l'intelligenza artificiale nelle loro attività, compresa la prevenzione delle frodi, la personalizzazione dei servizi ai clienti, la sottoscrizione di crediti e altre operazioni. Il Federal Reserve Board, il Consumer Financial Protection Bureau (CFPB), la Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC), la National Credit Union Administration (NCUA) e l'Office of the Comptroller of the Currency (OCC) hanno annunciato la richiesta di informazioni (RFI ) per ottenere input da istituzioni finanziarie, associazioni di categoria, gruppi di consumatori e altre parti interessate sul crescente utilizzo dell'IA da parte delle istituzioni finanziarie. Più specificamente, RFI cerca commenti per comprendere meglio l'uso dell'IA, compreso il machine learning, da parte delle istituzioni finanziarie; governance, gestione del rischio e controlli adeguati sull'intelligenza artificiale; sfide nello sviluppo, nell'adozione e nella gestione dell'IA; e se qualche chiarimento sarebbe utile.
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L'uso dell'intelligenza artificiale AI sta diventando sempre più comune in molti settori dell'industria e della vendita al dettaglio online. Le linee di lavoro tradizionali, come la logistica dei trasporti e la guida, si stanno sviluppando in una direzione simile anche se principalmente fuori dalla vista del pubblico. Gli scienziati dell'Università di Göttingen hanno ora studiato quanto possa essere efficiente l'uso dell'IA nella gestione commerciale dei camion. La loro risposta: l'opzione migliore è una combinazione intelligente di processi decisionali umani e applicazioni di intelligenza artificiale. Lo studio è stato pubblicato sull'International Journal of Logistics Management. "Come è successo nel settore privato, le applicazioni digitali - così come l'apprendimento automatico, una sorta di AI - permeano sempre più operazioni e processi nel settore dei trasporti e della logistica", spiega il professor Matthias Klumpp della Facoltà di economia. "La questione nel settore commerciale, tuttavia, è se questo contribuisca o meno al raggiungimento degli obiettivi e dell'efficienza nelle aziende". Per rispondere a questa domanda, i ricercatori hanno confrontato l'efficienza lavorativa dei conducenti di camion in relazione al loro utilizzo di applicazioni di intelligenza artificiale come i sistemi di navigazione dinamica in tempo reale, il controllo automatico della velocità e il cambio di marcia automatizzato in base alla velocità e alla topografia e altri. Guardando alla consegna del commercio al dettaglio su camion, hanno studiato tre gruppi di confronto: il primo ha guidato esclusivamente seguendo modelli decisionali umani; il secondo utilizzava una combinazione di uomo e macchina; e il terzo si basava esclusivamente su decisioni completamente automatizzate. I ricercatori del gruppo di ricerca sulla produzione e la logistica hanno concluso che una combinazione intelligente di lavoro umano e capacità decisionali con applicazioni AI promette la massima effic...
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