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Società

Il “Digital Pattern Innovator” SUITABLEE di Jean-Sebastien Siow e Jean-Jeremie Siow e l’AI l’intelligenza artificiale nel mondo della moda

Dall'invenzione del telaio, ai tessuti a temperatura controllata, ai camerini AR/VR, la tecnologia ha sempre avuto un ruolo nella moda. Oggi, l'industria della moda è un settore da 2 trilioni di dollari che impiega oltre 200 milioni di persone, quindi capire come i vestiti fanno sembrare e sentirsi bene le persone è un grande business. L'intelligenza artificiale è già stata utilizzata per progettare collezioni, analizzare le tendenze e prevedere cosa sarà popolare in futuro. Tenendo conto di fattori come la popolarità dei social media o i modelli meteorologici, l'intelligenza artificiale può aiutare a risparmiare tempo e denaro prevedendo quali vestiti potrebbero vendere molto prima che vengano prodotti. Non c'è motivo per i designer di indovinare con certezza quali colori o tessuti attireranno i consumatori perché invece un algoritmo può farlo. L'uso dell'intelligenza artificiale non è solo limitato alla produzione di abbigliamento; potrebbe anche svolgere un ruolo enorme negli stessi negozi al dettaglio. I negozi potrebbero utilizzare i dati di acquisti precedenti e sondaggi sui clienti combinati con l'intelligenza artificiale per creare esperienze di acquisto personalizzate per ogni cliente e persino prevedere quali nuovi prodotti potrebbero essere interessati ad acquistare. Anche fotografi come Javier Aranburu utilizzano l'intelligenza artificiale nel modo in cui catturano e modellano i vestiti nel modo più adatto ai clienti. Questa tecnologia è già utilizzata da Aranburu e rivenditori come Uniqlo che sono in grado di consigliare gli acquisti ai clienti in base alle loro scelte precedenti. https://youtu.be/8-vUucKAQTU   I consumatori non cercano solo un prodotto di cui hanno bisogno, ma anche qualcosa che si adatti sia al loro stile personale che alla forma del corpo. I marchi hanno risposto a questa domanda e ora impiegano stilisti virtuali che utilizzano algoritmi per creare look personalizzati per gli acquirenti in tempo reale. Inoltre, le aziende utilizzano ...
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Databricks cosa succede dopo il finanziamento da 1,6 miliardi di dollari ottenuti, come cambia il mercato ?

Cosa significa il round di finanziamento da 1,6 miliardi di dollari di Databricks per il mercato dell'IA aziendale Con l'esplosione dei dati, ogni applicazione è ora un'applicazione di dati. Scopri perché questo ha centinaia di team di software che creano le loro applicazioni nel cloud in più casi d'uso e settori. L'ultimo vincitore del crescente interesse per l'intelligenza artificiale aziendale è Databricks, una startup che ha appena ottenuto  1,6 miliardi di dollari di finanziamenti di serie H  con una valutazione folle di 38 miliardi di dollari. Questo ultimo round di investimenti arriva solo pochi mesi dopo che Databricks ha raccolto un altro miliardo di dollari. Databricks è una delle numerose aziende che offrono servizi e prodotti per unificare, elaborare e analizzare i dati archiviati in diverse fonti e architetture. La categoria include anche Snowflake, che ha realizzato una massiccia IPO lo scorso anno e ha una capitalizzazione di mercato di $ 90 miliardi, e C3.ai, un'altra società di intelligenza artificiale aziendale che è diventata pubblica l'anno scorso.  Perché gli investitori sono innamorati di aziende come Databricks? Perché stanno affrontando alcune delle più grandi sfide che ostacolano le aziende che stanno cercando di avviare  progetti di apprendimento automatico  per ridurre i costi delle operazioni, migliorare i prodotti e l'esperienza utente e aumentare le entrate. C'è molta eccitazione intorno a ciò che aziende come Databricks possono fare per il mercato dell'IA aziendale. Ma resta da vedere se l'enorme valutazione è giustificata o se è un sottoprodotto del clamore che circonda il mercato. Data la struttura di queste società e i loro modelli di business, non è chiaro come continueranno a sostenere la crescita che gli investitori si aspettano e se potranno resistere alla concorrenza a lungo termine e inevitabile che i giganti della tecnologia porteranno. Affrontare i problemi relativi ai datiMolte aziende stanno cercando di migliorare le opera...
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L’intelligenza artificiale è destinata a conquistare il mercato dell’arte? ARTSop art consulting di Arushi Kapoor

Molte persone lo consideravano una "sfocatura informe di colori", un'immagine astratta ma leggermente simile a un volto umano. L'immagine non è nemmeno posizionata correttamente sulla tela, anzi è inclinata verso nord-ovest. Nell'ottobre 2018, l' "opera d'arte": Ritratto di Edmond de Belamy , una stampa generata da un algoritmo, è stata venduta per $ 432.500, dando così inizio alla corsa all'oro di AI-Art. Gli esseri umani hanno sempre creato e apprezzato tutte le forme d'arte, per scopi visivi, per scopi estetici e persino per scopi terapeutici. Dal momento che le scoperte di un guscio artistico scolpito da homoerectus , l'attività artistica è cresciuta a passi da gigante ed è diventata un'industria altamente redditizia. Salvator Mundi di Leonardo Davinci è andato a $ 450,3 milioni, diventando l'opera d'arte più costosa fino ad oggi. Comprendere e prosperare in questo settore non è così facile come potrebbe sembrare, richiede molta conoscenza, tempo ed esposizione. Arushi Kapoor, 25 anni, è CEO e co-fondatore di ARTSop art consulting, è un imprenditore che vanta tutte queste caratteristiche. È anche la fondatrice di Arushi , un centro culturale e magazzino d'arte con sede a Echo Park, Los Angeles. In questo articolo, Kapoor condivide la sua conoscenza dell'industria artistica e l'influenza che la tecnologia e l'intelligenza artificiale hanno su di essa. La tecnologia ha avuto un impatto sul modo in cui l'arte viene creata e apprezzata per la maggior parte degli ultimi 100 anni, l' invenzione di tubi di vernice portatili ha permesso agli artisti di dipingere all'aperto e ha scatenato un contingente di splendidi paesaggi e dipinti di orizzonti. Oggi fotocamere e software come Photoshop hanno ridefinito il modo in cui l'arte viene creata e apprezzata. Kapoor, che è lei stessa un'appassionata di tecnologia, concorda sul fatto che questi progressi siano stati grandiosi, ma insiste sul fatto che non hanno c...
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I computer dotati di intelligenza artificiale non possono brevettare le proprie invenzioni negli Stati Uniti, ma in Australia e Sudafrica si

I computer dotati di intelligenza artificiale non possono brevettare le proprie invenzioni, tuttavia, le regole di un giudice statunitense   Una macchina artificialmente intelligente dovrebbe essere in grado di brevettare le proprie invenzioni? Per un giudice federale degli Stati Uniti, le implicazioni più ampie di quella domanda erano irrilevanti. Nell'aprile 2020, l'Ufficio brevetti e marchi degli Stati Uniti (USPTO) ha stabilito che solo "persone fisiche" potevano essere accreditate come inventori di un brevetto e un tribunale statunitense ha deciso giovedì che sì, questo è ciò che tecnicamente dice la legge (tramite Bloomberg ). Non tutti i paesi sono d'accordo con questa direzione. Il Sudafrica e l'Australia hanno deciso di andare nella direzione opposta , concedendo un brevetto e ripristinando una seconda domanda di brevetto presentata dal ricercatore di intelligenza artificiale Steven Thaler, il cui sistema di intelligenza artificiale DABUS secondo quanto riferito ha inventato una luce lampeggiante e un nuovo tipo di contenitore per alimenti. Thaler è colui che ha fatto causa anche agli Stati Uniti in questo caso: fa parte di un gruppo chiamato The Artificial Inventor Project che sta facendo pressioni per il riconoscimento dell'IA in tutto il mondo. Puoi leggere tu stesso l'intera decisione degli Stati Uniti contro Thaler in fondo a questo post, ma è piuttosto semplice quando la riduci: L'US Patent Act dice che gli inventori un inventore deve essere un "individuo"Precedenti decisioni legali hanno chiarito che gli "individui" devono essere persone (non, ad esempio, aziende)È anche abbastanza chiaro dal contesto che il Patent Act si riferisse alle personeI sistemi di intelligenza artificiale non sono personeOh, e la corte dice che può annullare la decisione di un'agenzia statunitense solo se è arbitraria, capricciosa o ovviamente illegale – ma in questo caso, l'USPTO ha già esposto l'intero ragionamento sul perché intende attenersi allo status quo lo scorso apr...
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L’intelligenza artificiale è, sarà, la competenza fondamentale. E l’Università della Florida punta su questo

Futuro dell'IA: perché l'Università della Florida ha aggiunto 100 facoltà di intelligenza artificiale e il 22° supercomputer più veloce al mondo L'Università della Florida ha recentemente attivato l'ottavo supercomputer più potente nell'istruzione superiore e il ventiduesimo supercomputer più potente al mondo. E ha aggiunto 100 nuove facoltà focalizzate sull'intelligenza artificiale alle già diverse centinaia che sono impegnate nell'intelligenza artificiale. Come mai? È una trasformazione completa dell'istruzione superiore, basata sull'intelligenza artificiale come competenza fondamentale. "Stiamo facendo AI in medicina, AI nei farmaci, AI in agricoltura, AI negli affari", mi ha detto di recente il Dr. Joseph Glover, Provost e Senior VP of Academic Affairs, nel podcast TechFirst . "Il College of Business ha appena reso l'intelligenza artificiale un corso introduttivo obbligatorio per le matricole che entrano... crediamo che questa sarà un'iniziativa di trasformazione per l'Università della Florida. Riteniamo che questo sia il punto in cui l'istruzione superiore inevitabilmente andrà". La macchina è un supercomputer a grandezza naturale che mastica 1,1 megawatt a piena capacità. Si chiama HiPerGator AI ed è costruito con 291.024 core che utilizzano 148 sistemi NVIDIA DGX e 1.120 processori NVIDIA A100 ottimizzati per le operazioni AI. Durante l'esecuzione, esegue calcoli a 17.200 teraflop/secondo, con un picco di 21.314,7 teraflop/secondo. E nel supercalcolo, la velocità conta. L'Università della Florida ha già utilizzato HiPerGator AI per analizzare circa un miliardo di parole di cartelle cliniche dell'ultimo decennio nel suo sistema ospedaliero. L'obiettivo: trovare schemi nascosti e informazioni preziose dal punto di vista medico. I risultati preliminari sono promettenti, afferma Glover. Ma il piano è intenzionalmente interdisciplinare. Ed è incentrato sulle sfide chiave che devono affrontare gli Stati Uniti in generale e la Florida in particolare. "Nel campo dell...
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AI Assistants di Roberto Pieraccini edito da MIT Press

"Assistenti AI": una semplice e breve panoramica degli assistenti virtuali     “ AI Assistants ” (MIT Press), di Roberto Pieraccini, è un libro sopra la media, se non eccellente, per introdurre le persone al background semi-tecnico intorno alla presenza sempre più onnipresente di assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale (AI). È una lettura veloce, più di una novella in termini di finzione. Il libro è un tomo 7"x5" che fornisce un buon background per le persone IT di livello medio e alto che cercano di incorporare la tecnica e per gli appassionati di tecnologia. Ci sono alcuni frammenti di codice nel libro, ma chi è interessato solo ai concetti può capire il libro senza i frammenti. Il libro è più uno sfondo dell'evoluzione degli assistenti virtuali, quindi è carino da una prospettiva storica. Come parte di questo background, il secondo capitolo è una revisione dell'IA. All'inizio, ho pensato che l'autore avrebbe equiparato l'apprendimento automatico (ML) alle reti neurali, un errore comune, poiché ha usato alcuni termini di rete neurale per descrivere ML. Tuttavia, man mano che il capitolo procedeva, ha fatto un ottimo lavoro nel posizionare quei termini nel contesto più ampio. Essendo una persona di intelligenza artificiale più generale, mi è piaciuto molto questo capitolo. Il capitolo successivo riguardava la comprensione di come i suoni diventano linguaggio. C'era un bel po' nel mezzo su come creiamo suoni con il tratto vocale, come il tratto influenza quei suoni e come quella conoscenza viene utilizzata per suddividere i suoni in componenti digitali. Non è affatto tecnico e fornisce un'immagine più solida di ciò che sta accadendo nei sistemi. Il capitolo 4 riguarda la raccolta dei dati e come questo sia un po' diverso per la voce. La mia parte preferita era un esempio divertente di come, nei primi giorni, AT&T aveva la voce automatizzata per fare domande aperte, con gli umani che indirizzavano silenziosamente le chiamate in base alla risposta...
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L’intelligenza artificiale offre molte promesse, ma bisogna concentrarsi sul valore e lasciar stare le mode

Ignora l'hype dell'IA, concentrati sul valore  Dovrebbe essere ovvio per chiunque nel campo della tecnologia che l'intelligenza artificiale è stata pubblicizzata a aspettative non realistiche al momento. Ma questo non lo rende diverso da qualsiasi altra tecnologia che la società ha generato nel corso dei secoli: dal cloud alla virtualizzazione, all'architettura orientata ai servizi ( ricordate? ) e fino al personal computer. Probabilmente ci sono vecchi ritagli di giornale che pubblicizzano la capacità dei motori a vapore di creare macchine volanti e razzi sulla luna. Mentre gran parte del clamore è un pio desiderio, a volte c'è un po' di verità in esso. Le tecnologie del passato hanno sicuramente rimodellato il mondo, anche se non necessariamente nei modi che i primi booster avevano immaginato.  Inizio del cicloL'intelligenza artificiale è allo stato nascente di questo processo, che Gartner ha incapsulato nel suo Hype Cycle . L'ultima versione ha tecnologie come il software potenziato dall'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale generativa che si avvicinano rapidamente al "picco delle aspettative gonfiate", mentre applicazioni più esoteriche come l'apprendimento automatico quantistico e l'innovazione guidata dall'intelligenza artificiale stanno appena iniziando nella fase di "attivazione dell'innovazione". Finora, nessuno è nemmeno vicino alla fase finale del ciclo, l'"Altopiano della produttività", per non parlare del temuto "Trough of Disillusion". Forse questo è uno dei motivi per cui la maggior parte dei dirigenti IT guarda ancora all'IA con occhi itterici. Un recente sondaggio di KPMG ha mostrato che un buon 75% dei principali responsabili delle decisioni considera l'IA più un clamore che una realtà al momento; la metà afferma che l'intelligenza artificiale si sta sviluppando troppo velocemente per poter stare al passo. Un danno chiave per l'IA è che gli ostacoli all'implementazione sono estremamente elevati, che è ciò che dovremmo aspettarci da ...
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Il futuro della democrazia americana dipende dall’Intelligenza artificiale AI etica 

  All'inizio di quest'estate, la Task Force National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) ha rilasciato una richiesta di informazioni (RFI) su come costruire una roadmap di implementazione per un'infrastruttura di ricerca IA condivisa. Insieme alle richieste di idee su come possedere e implementare questa agenda, ha richiesto indicazioni su come garantire al meglio la protezione della privacy, delle libertà civili e dei diritti civili in futuro. Per raggiungere questo obiettivo, le risorse per l'istruzione e la formazione al ragionamento etico basate sui valori devono essere al centro della strategia della Task Force. Qual è la posta in giocoL'approvazione da parte del Congresso del National Defense Authorization Act for Fiscal 2021 che dirige la Casa Bianca Biden per creare la Task Force NAIRR potrebbe essere consequenziale agli ideali democratici dell'America come numerose guerre, politiche e movimenti per i diritti civili nel nostro passato.  Sebbene i primi annunci pubblici della Task Force NAIRR non si riferiscano esplicitamente a governi stranieri, non commettere errori che la competizione geopolitica con Cina, Russia e altri stati-nazione incombe sull'urgenza della sua missione. Dopo il Progetto Manhattan e la corsa allo sviluppo della bomba atomica, una tecnologia non è stata così importante nel suo potenziale per rimodellare l'equilibrio di potere tra la democrazia occidentale e ciò che l'Institute for Human-Centered Artificial Intelligence di Stanford chiama " autoritarismo digitale ". Simile alla corsa agli armamenti nucleari, il percorso intrapreso dagli Stati Uniti nello sviluppo e nell'implementazione di questa tecnologia determinerà l'ambito della libertà e della qualità della vita per miliardi di persone sulla Terra. La posta in gioco è così alta. I precedenti parlano chiaro Sebbene la data di consegna dichiarata per il rapporto e la tabella di marcia della NAIRR Task Force non sia fino a novembre 2022, è importante tenere presente che g...
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TIRR l’AI intelligenza artificiale per trovare l’Amore basato solo se due utenti siano attratti o meno dalle foto dell’altro

Un sistema AI Soulmate Recommender basato solo su immagini  I ricercatori del Regno Unito hanno utilizzato le reti neurali per sviluppare un sistema di raccomandazione interamente basato su immagini per incontri di appuntamenti online che tiene conto solo del fatto che due utenti siano attratti o meno dalle foto dell'altro (piuttosto che dalle informazioni del profilo come lavoro, età, ecc. ), e hanno scoperto che supera i sistemi meno "superficiali" in termini di ottenimento di una corrispondenza accurata. Il sistema risultante è chiamato Temporal Image-Based Reciprocal Recommender (TIRR) e utilizza Recurrent Neural Networks (RNN) per interpretare la predilezione storica di un utente per i volti che incontra durante la ricerca di potenziali corrispondenze. Il documento è intitolato – forse in modo scoraggiante – Photos Are All You Need for Reciprocal Recommendation in Online Dating e proviene da due ricercatori dell'Università di Bristol, migliorando notevolmente un sistema simile (chiamato ImRec ) rilasciato dallo stesso team nel 2020. Nei test, il sistema ha ottenuto un'accuratezza all'avanguardia nella sua capacità di prevedere le corrispondenze reciproche tra gli utenti, migliorando non solo il lavoro dei ricercatori per il 2020, ma anche altri sistemi di raccomandazione reciproca di datazione basata sui contenuti che tengono conto di più informazioni dettagliate e testuali nei profili di appuntamenti. Dataset di incontri nel mondo realeTIRR è stato addestrato sulle informazioni degli utenti fornite da un servizio di incontri online "popolare" senza nome con "diversi milioni di utenti registrati", che consente agli utenti di comunicare tra loro solo dopo che a ciascuno è piaciuto il profilo dell'altro. Il sottoinsieme di dati utilizzato includeva 200.000 soggetti, divisi equamente tra uomini e donne, e circa 800.000 preferenze espresse dagli utenti in tutti i profili di incontri. Poiché il servizio di incontri anonimi che fornisce i dati supporta solo le corris...
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Il bot Alquist vince l’Alexa Prize SocialBot Grand Challenge col team della Czech Technical University  

Amazon sfrutta la sua sfida SocialBot per potenziare l'IA conversazionale  All'inizio di questa settimana, Amazon ha annunciato i vincitori della sua annuale Alexa Prize SocialBot Grand Challenge, che promuove la ricerca su coerenza, consapevolezza del contesto, fluidità di risposta e altre aree fondamentali per il futuro dell'IA conversazionale. I team universitari partecipanti progettano social bot per i dispositivi abilitati Alexa e possono convalidare le loro idee interagendo direttamente con i milioni di clienti Alexa di Amazon. Ma il concorso non è solo un modo per i partecipanti di sperimentare e guadagnare borse di ricerca. Ogni team di ricerca mantiene la proprietà della proprietà intellettuale nei suoi sistemi e una vittoria potrebbe significare un'opportunità per integrare la propria ricerca nei piani futuri di Amazon. Alcuni progressi abbastanza significativi nell'intelligenza artificiale conversazionale e nei successivi articoli scientifici in genere emergono dall'evento.  I progressi di quest'anno sono stati soprattutto in termini di durata. Tutti e tre i finalisti hanno ottenuto conversazioni di 20 minuti, che erano state raggiunte solo una volta durante le prime tre edizioni della sfida. Inoltre, il tempo medio raggiunto dai social bot nei round finali è stato di 12 minuti e 42 secondi, più del doppio del tempo medio delle finali del 2020. Un team ha anche mostrato reali progressi in termini di qualità della conversazione, ottenendo un punteggio perfetto di 5/5. "La durata media fornisce un indicatore consolidato di come i progressi scientifici compiuti dai team del Premio Alexa hanno portato a grandi passi avanti nella coerenza e fluidità delle interazioni", ha detto a VentureBeat Prem Natarajan, vicepresidente della comprensione naturale per Alexa AI. Ha aggiunto che i partecipanti in generale "hanno ampiamente influenzato il campo dell'IA conversazionale attraverso i progressi che hanno raggiunto", menzionando i progressi nei modelli di generazion...
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