Шпионаж и ИИ
Добро пожаловать в информационный бюллетень Nural, в котором мы исследуем, как ИИ используется для решения глобальных глобальных проблем.
В этом информационном бюллетене вы найдете подборку статей, новостей и интересных компаний, которые сосредоточены на использовании ИИ для решения глобальных глобальных задач.
Упакованный внутри мы имеем:
- Исследование того, как ИИ мобилизуется GCHQ в инициативах по сбору разведданных.
- Основанный на данных подход к борьбе с переловом — Натан Томас
- YouTube удалил шахматное видео, потому что упоминания «черных» и «белых» были помечены как разжигание ненависти
- и больше…
Марсель
Статья Нурала — OceanMind — Основанный на данных подход к борьбе с переловом рыбы
Перелов является одним из наиболее значительных факторов сокращения океанического биоразнообразия во всем мире. Это происходит, когда суда вылавливают рыбу быстрее, чем могут восполниться (воспроизводиться) рыбные запасы. 1 из каждых 5 проданных рыб вылавливается нелегально, где этот нелегальный улов составляет 23,5 миллиарда долларов…
К счастью, OceanMind стремится решить эту проблему. OceanMind — некоммерческая организация, которая использует спутники и искусственный интеллект для снижения уровня нерегулируемого перелова рыбы. Он достигает этого, работая с правительствами и местными властями над выявлением несоответствующих действий в море…
Ключевые последние события
Что: GCHQ, разведывательное агентство Великобритании, опубликовало отчет, в котором рассказывается, как они будут использовать ИИ для обеспечения общественной безопасности. К ним относятся такие области, как сексуальное насилие над детьми, дезинформация и торговля людьми.
Ключевой вывод. Использование ИИ для сбора разведданных неудивительно, поскольку потенциал этой технологии очевиден. Помимо конкретных областей применения в отчете, документ также предлагает полезные подходы к управлению, такие как изучение трех этапов справедливости: справедливость данных, справедливость дизайна и справедливость результатов. Эти рамки этики ИИ полезны для всех отраслей.
— —
Что: В то время, когда мы все еще пытаемся определить контексты, в которых мы должны и не должны использовать ИИ, законодатели в США единогласно проголосовали за жесткое ограничение использования местной полицией технологии распознавания лиц.
Ключевой вывод: управление использованием ИИ в таких критических областях, как охрана правопорядка, имеет важное значение. В информационном бюллетене за прошлую неделю мы увидели неблагоприятные последствия технологии распознавания лиц Uber, которая не справилась с небелыми водителями. Дополнительные опасности атак, которые могут обмануть технологию распознавания лиц, означают, что это голосование произошло в прекрасное время.
— —
Что: население Африки растет быстрее всех в мире, и этот рост приводит к увеличению потребности в энергии. Однако удовлетворение потребностей в энергии таким образом, чтобы это было совместимо с глобальной декарбонизацией, часто бывает затруднительным. К счастью, компания Africa 365 использует искусственный интеллект, чтобы обеспечить 100 миллионов человек, живущих в сообществах, не имеющих доступа к национальным сетям, возобновляемой энергией.
Ключевой вывод: подходы, подобные подходу Africa 365, привносят определенность, основанную на данных, для потенциальных «зеленых» инвесторов и помогают способствовать росту поставок «зеленой» энергии через микросети. Это также стимулирует открытый подход к обмену энергетическими данными, который может принести пользу людям во всем мире.
Этика ИИ
🚀Почему чат о шахматах на YouTube был помечен как разжигание ненависти
🚀Аудит алгоритмов: оценка алгоритмов, которые оценивают нас
Другие интересные чтения
🚀Экстремальные погодные условия выводят электросети на грань — ответ — искусственный интеллект?
🚀Вождение на переднем крае технологий автономного транспорта
Классные компании, с которыми я столкнулся на этой неделе
Здоровье
Paige — Paige создает цифровую диагностику на основе искусственного интеллекта, предоставляемую через совместимую корпоративную платформу обработки изображений. Они также позволяют медико-биологическим компаниям оценивать варианты лечения пациентов и разрабатывать новые биомаркеры.
Климат
ИИ, люди и планета — ИИ, люди и планета — это исследовательская инициатива, которая исследует, как быстрые технологические изменения, такие как искусственный интеллект (ИИ), могут как поддерживать, так и подрывать переход к устойчивому развитию.
AI/ML должен знать
AutoML — процесс автоматизации процесса применения машинного обучения к реальным проблемам. AutoML охватывает весь конвейер от необработанного набора данных до развертываемой модели машинного обучения.
Statsmodels — пакет Python для машинного обучения и статистики.
Tensorflow/keras/pytorch — широко используемые фреймворки машинного обучения
Генеративно-состязательная сеть — генеративные модели, которые создают новые экземпляры данных, напоминающие ваши обучающие данные. Их можно использовать для создания поддельных изображений.
Глубокое обучение. Глубокое обучение — это форма машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях.
Лучший,
Марсель Хедман
Основатель компании Nural Research
www.nural.cc
