Artificial Intelligence Colloquium: Welcome
Agencija za napredne istraživačke projekte obrane (DARPA) priopćila je u petak pokretanje otkrića modela s pogonom na podatke (D3M), koji imaju za cilj pomoći nestručnjacima da premoste ono što on naziva „nedostatak znanja o znanstvenim podacima“ dopuštajući da umjetni asistenti pomognu ljudi s strojnim učenjem. DARPA ga naziva pomoćnikom "virtualnog znanstvenika podataka".
Ovaj je softver dvostruko važan jer trenutno nedostaje znanstvenika za podatke i veća je potražnja za rješenjima koja se temelje na podacima. DARPA kaže kako stručnjaci za 2016. godinu planiraju deficit od 140.000 do 190.000 znanstvenika koji se bave podacima širom svijeta, te povećava nedostatke u nadolazećim godinama.
Na primjer, kako bi se izgradio model za to kako različiti vremenski, školski, položaj i obilježja kriminala utječu na zagušenje usluga podjele vožnje u središtu Manhattana, tim studenata NYU-a proveo je ekvivalent od više od 90 mjeseci radnog vremena. model. DARPA stalno vidi probleme kao što je ovaj i program D3M nastoji ga konstruirati kako bi drastično smanjio vrijeme i stručnost potrebnu za izradu ovakvih modela u budućnosti.
"Izgradnja empirijskih modela danas je uglavnom ručni proces, koji zahtijeva da stručnjaci za podatke prevedu stohastičke elemente, kao što su vrijeme i promet, u modele za koje inženjeri i znanstvenici mogu postavljati pitanja", rekao je Wade Shen, voditelj programa u DARPA-inoj informativnoj inovaciji. Ured. "Vjerujemo da je moguće automatizirati određene aspekte znanosti o podacima, a posebno imati strojeve iz prethodnog primjera kako izgraditi nove modele."
Kao obrambena agencija, naravno, DARPA također istražuje kako je to A.I. može utjecati na bojno polje i spasiti više života.
Google već koristi svoj A.I. vršiti slične zadatke kao što je partnerstvo Alphabet's Sidewalk Labs s Smart City Challengeom američkog Odjela za transport, koji ima za cilj korištenje infrastrukture za prikupljanje podataka kako bi se olakšalo zagušenje i parkiranje u gradovima koji se natječu.
Ako manji timovi znanstvenika za podatke i ne-stručnjaci mogu koristiti modele strojnog učenja kako bi pomogli identificirati probleme u društvu, bit će više vremena za analizu podataka kako bi se zapravo implementirala rješenja.
"Naša sposobnost da razumijemo sve, od prometa do ponašanja neprijateljskih snaga, sve je moguće s obzirom na rast podataka iz senzora i otvorenih izvora", rekao je Shen. "Nadamo se da će D3M obraditi osnove razvoja modela kako bi ljudi mogli primijeniti svoju ljudsku inteligenciju na nove načine gledanja na podatke, te zamisliti rješenja i mogućnosti koje prije nisu bile očigledne ili čak zamislive."
Što je kognitivna ekonomija? Razumijevanje svijeta kroz nove vrste podataka
Ekonomija nije samo igra broj. Ljudska iracionalnost toliko je suštinski povezana s ljudskom potrebom da se racionalizira da se financijske odluke često donose kada su naši svjesni mozgovi čuvani za otkup od naših emocija. Zbog toga, proučavanje novca ima specifične grane posvećene proučavanju Homo sapiensa ...
Putovanje kroz prostor kroz virtualnu stvarnost gotovo je ovdje
Izbacimo stvari s nekim depresivnim vijestima. Iako je mogućnost uzimanja slobodnog vremena u svemiru uzbudljiva, također je nerealna - barem do kraja ovog stoljeća. Naravno, postoje rakete za višekratnu upotrebu i svemirski brod opremljen turizmom, ali još smo desetljećima udaljeni od uživanja u bestežinskom stanju. Tako...
Zaobilazno rješenje Heisenbergovog načela nesigurnosti? Putovanje kroz vrijeme kroz crvotočine
Heisenbergov princip nesigurnosti odnosi se na činjenicu da možemo znati poziciju neke čestice, i možemo znati njezin zamah - ali nikada ne možemo ni znati ni izmjeriti istovremeno. Otkako je njemački fizičar Werner Heisenberg još 1927. godine predstavio ideju ovog ograničenja, tretiran je kao temelj ...