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Società

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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L’intelligenza artificiale stima la vera povertà globale grazie al ML machine learning

Stima del vero stato di povertà globale con il machine learningMappa della povertà attraverso l'apprendimento automaticoUna collaborazione di UoC Berkeley, Stanford University e Facebook offre un quadro più approfondito e granulare dell'attuale stato di povertà in e attraverso le nazioni, attraverso l'uso dell'apprendimento automatico . La ricerca , intitolata Micro-Estimates of Wealth for all Low-and Middle-Income Countries , è accompagnata da un sito web beta che consente agli utenti di esplorare in modo interattivo lo stato economico assoluto e relativo di aree a grana fine e sacche di povertà a basso e medio paesi a reddito. Mappa interattiva della povertà nel mondo attraverso l'apprendimento automatico Il framework incorpora dati da immagini satellitari, mappe topografiche, reti di telefonia mobile e dati aggregati anonimi da Facebook, ed è verificato in base a ampi sondaggi faccia a faccia, allo scopo di riportare disparità di ricchezza relativa in una regione, piuttosto che stime assolute di reddito . Il sistema è stato adottato dal governo della Nigeria come base per la gestione dei programmi di protezione sociale e funziona in tandem con il quadro esistente della Banca Mondiale, il National Social Safety Nets Project ( NASSP ). A febbraio ai primi beneficiari del regime è stato versato un trasferimento in contanti di 5000 naira nigeriane, una prestazione pagabile fino a sei mesi, fino al raggiungimento della soglia di un milione di naira. Il documento afferma che la povertà dei dati fornisce un notevole contributo alla distribuzione errata degli aiuti in paesi con risorse minime per la raccolta di dati o infrastrutture limitate, e che anche un fattore di segnalazione errata politicamente motivato (un problema non limitato ai paesi a basso reddito) . Registrazione dei "poveri non segnalati"Le simulazioni dei ricercatori sui dati hanno dimostrato che, in base alle normative esistenti per l'allocazione delle risorse di aiuto, la distribu...
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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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Indice AI 2021 di Stanford: quattro tendenze dell’IA che si sono interrotte

A marzo è arrivata la terza edizione dell'AI Index, un rapporto completo e rispettato sullo stato dell'IA guidato dalla Stanford University e da un team interdisciplinare del mondo accademico, industriale e governativo. La missione del rapporto è "fondare la conversazione sull'intelligenza artificiale nei dati". La cosa più sorprendente dei punti chiave del rapporto è stata quanto fossero poco sorprendenti. Nonostante lo sconvolgimento epocale del 2020 e l'adozione accelerata dell'IA, la storia dell'IA ha semplicemente aggiunto un altro capitolo e le tendenze che stavamo già monitorando hanno continuato a essere importanti. Mentre esaminavo i punti chiave, quattro tendenze mi hanno colpito: Il centro di gravità sembra spostarsi sulla Cina, ma potrebbe essere un miraggio. Anni fa, la storia era che gli Stati Uniti erano in ritardo in matematica e scienze. Oggi, stiamo ascoltando storie simili sui successi della Cina nell'intelligenza artificiale. Il rapporto mostra che la Cina ha superato gli Stati Uniti nel numero di citazioni di riviste di intelligenza artificiale e altri avvisi simili abbondano. Tuttavia, il rapporto mostra anche che gli Stati Uniti stanno attirando dottorandi. studenti e restano negli Stati Uniti dopo aver completato i loro studi. Mostra anche che il 65% dei laureati in dottorato di ricerca. gli studenti in Nord America entrano in carriere nel settore. Queste due tendenze suggeriscono che, sebbene la Cina possa essere all'avanguardia nella ricerca sull'intelligenza artificiale, gli Stati Uniti continueranno a estrarre talenti dall'intelligenza artificiale da tutto il mondo (compresa la Cina) e li promuoveranno nel settore privato, il che porterà a un aumento delle assunzioni e ad attrarre più talenti. La Cina potrebbe essere in testa, ma sono ottimista sulla capacità degli Stati Uniti di vincere la maratona.Nuovi modi per affrontare i vecchi problemi avranno conseguenze di vasta portata. Il rapporto ha evidenziato la scoperta di farmaci, ...
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Il vicepresidente esecutivo della Commissione europea Margrethe Vestager sul ritardo tecnologico della UE

L'Europa deve colmare un enorme divario tecnologico, afferma il capo del digitale dell'UE L'Europa ha perso il primo round della rivoluzione digitale a favore della Cina e degli Stati Uniti e deve intraprendere un'azione decisiva per fissare il suo mercato unico digitale, secondo il vicepresidente esecutivo della Commissione europea Margrethe Vestager, che guida la strategia digitale del blocco. "Il momento per risolvere questo problema è assolutamente adesso, perché ora siamo all'inizio della prossima fase della digitalizzazione", ha sottolineato Vestager in un'intervista esclusiva a Zenger News. Ha aggiunto che l'Europa deve accogliere meglio la crescita delle aziende tecnologiche per capitalizzare la prossima grande ondata di digitalizzazione globale nei prossimi anni. L'Unione Europea, forte di 27 membri, ha un'economia altamente industrializzata e diversificata, che è la seconda più grande al mondo dopo gli Stati Uniti, misurata dal prodotto interno lordo congiunto. Tuttavia, quando si tratta di aziende tecnologiche leader del settore, è dietro a Stati Uniti e Cina. Con l'uscita del Regno Unito dall'UE finalizzata all'inizio di quest'anno, il quadro sembra più cupo. Delle 603 aziende tecnologiche "unicorno" ad alta crescita attualmente quotate, definite come società ad alta crescita con una valutazione di mercato superiore a 1 miliardo di dollari, solo 41 hanno attualmente sede nell'Unione europea, rispetto alle 298 negli Stati Uniti e 140 in Cina , secondo la società di ricerca CB Insights . Secondo Dhiraj Mukherjee, un angel investor e co. -fondatore di Shazam, che è stata acquisita da Apple per $ 400 milioni nel 2017. Vicepresidente esecutivo della Commissione europea per un'Europa adatta all'era digitale Margrethe VestagerIl capo del digitale europeo Margrethe Vestager ha dichiarato a Zenger News che l'Europa non è riuscita a promuovere abbastanza … [+] GETTY IMAGESUn ecosistema forte è la chiave Una delle principali sfide che l'Eur...
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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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Simplilearn e IBM introdurranno programmi di formazione in dati e intelligenza artificiale per migliorare le competenze

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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USA : le agenzie federali cercano opinioni sull’uso dell’intelligenza artificiale da parte delle istituzioni finanziarie

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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Trasporto su camion : l’intelligenza artificiale come copilota

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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