Aprendizaje automático que aprende más como los humanos, una 'máquina' de lectura de labios con IA y más: esta semana en inteligencia artificial 11-11-16

1 - El sistema de inteligencia artificial navega por la web para mejorar su rendimiento

La extracción de información implica clasificar elementos de datos que se almacenan en texto sin formato y es un área importante de investigación para los científicos del aprendizaje automático. La semana pasada, un equipo de investigación del MIT presentó un nuevo enfoque para la extracción de información para sistemas de aprendizaje automático en la Conferencia de la Asociación de Lingüística Computacional sobre Métodos Empíricos en el Procesamiento del Lenguaje Natural y ganó un premio al mejor artículo. En lugar de alimentar su sistema con la mayor cantidad de datos posible, el enfoque ganador del equipo toma una ruta diferente y se centra en un conjunto de datos mucho más pequeño, un proceso similar utilizado por los seres humanos: si está leyendo un artículo que no comprende, es probable que realice una búsqueda en la web y encuentre artículos que pueda comprender. Este nuevo enfoque de sistema hace algo similar; Si el puntaje de confianza del sistema es bajo al evaluar un texto en particular, buscará más información y buscará un puñado de artículos nuevos de la web que se correlacionan con un conjunto específico de términos. En el futuro, este modelo podría aplicarse a datos escasos y ahorrar mucho tiempo en la revisión de bases de datos.

(Lea el artículo completo en Noticias del MIT)

2 - RiskIQ obtiene 30.5 millones de dólares para aplicar el aprendizaje automático a los riesgos de seguridad

La startup de gestión de riesgos digitales con sede en San Francisco, RiskIQ, anunció que ha recaudado otros $ 30.5 millones de Serie C en un acuerdo liderado por Georgian Partners, que incluye Summit Ventures, MassMutual Ventures y Battery Ventures, lo que sitúa sus fondos totales recaudados en $ 65.5 millones desde 2009. RiskIQ Los servicios basados ​​en IA ayudan a las grandes empresas a buscar y encontrar sitios y aplicaciones que pueden llevar el nombre de la empresa, pero que son administrados por delincuentes que intentan robar información de los consumidores o difundir malware. Las reservas totales de la compañía crecieron un 80 por ciento en la primera parte de 2016, con un total actual de 200 clientes empresariales y 13,000 analistas de seguridad que incluyen Facebook, Under Armour y otros. El director de Georgian Partners, Steve Leightell, también se unirá a la junta directiva de RiskIQ

(Lea el artículo completo en Silicon Valley Business Journal)

3 - El primer coloquio Carnegie se centra en la inteligencia artificial en las fuerzas armadas y la privacidad de los datos

Carnegie Mellon celebró la primera de un coloquio de dos partes, que abordó las consideraciones en torno a la inteligencia artificial sobre la privacidad de los datos y las operaciones militares, para expertos en políticas globales en la sede de Carnegie Endowment for International Peace (CEIP) en Washington DC La segunda parte abordará la gobernanza de Internet y la cibernética. disuasión, el 2 de diciembre en el Cohon University Center de CMU en Pittsburgh. El director de CyLab, David Brumley, quien abrió un segundo panel de discusión sobre tecnología autónoma, dijo:

“Los países de todo el mundo, incluidos EE. UU., Rusia, Israel, China e India, están desplegando e invirtiendo cada vez más en inteligencia artificial y tecnología de autonomía en sus operaciones. La autonomía será enorme y es absolutamente fundamental que lo hagamos bien ".

Jim Garrett, decano de la Facultad de Ingeniería de CMU, enfatizó que dichos foros son de vital importancia para intercambiar ideas y cultivar la aceptación de una amplia variedad de puntos de vista sobre temas que tienen el potencial de impactar profundamente a la comunidad global.

(Lea el comunicado de prensa completo en Noticias de Carnegie Mellon)

4 - Investigadores de Oxford desarrollan un programa informático que puede leer los labios con una precisión sobrehumana

Los investigadores de Oxford han sido pioneros en un programa de inteligencia artificial para la lectura de labios que puede leer los labios con una precisión del 93.4 por ciento, superando con creces la precisión promedio del 52.3 por ciento para los estudiantes con discapacidad auditiva. Denominado “LipNet”, el software se creó en colaboración con DeepMind de Google, que lo entrenó en 30,000 videos de sujetos de prueba. El sistema procesó oraciones (a diferencia de palabras individuales) y pudo colocar palabras en contexto. Aunque aún no está listo para la diversidad de idiomas, acentos y habla entrecortada del mundo real, el programa tiene el potencial de ayudar a la sociedad (mejorar los audífonos, permitir la conversación en lugares ruidosos, etc.) y también de dañar: permitir para que las personas o los grupos capten conversaciones privadas o realicen vigilancia masiva ilegal.

(Lea el artículo completo en el Telégrafo y artículo publicado en Oxford University)

5 - El algoritmo de aprendizaje automático cuantifica el sesgo de género en astronomía

Un artículo de investigadores del Instituto Suizo de Tecnología en Zúrich y publicado en el servidor arXiv utilizó el aprendizaje automático para estimar el sesgo de género en las citas de artículos académicos en astronomía. Aunque aún no ha sido revisado por pares, los expertos en el campo han comentado lo que parece ser una metodología válida. Cassidy Sugimoto, informatica de la Universidad de Indiana en Bloomington, declaró:

"La novedad de este artículo consiste en disipar el mito de que la disparidad de género en las citas se puede atribuir a aspectos específicos del artículo, más que al género".

El algoritmo se entrenó en 200,000 artículos en 5 revistas entre 1950 y 2015. Los resultados mostraron que los artículos con autores femeninos enumerados primero recibieron alrededor de un 6 por ciento menos de citas que aquellos con un autor principal masculino; el algoritmo también predijo que los artículos con autores femeninos deberían haber recibido un 4 por ciento más de citas que los escritos por hombres. En el ámbito académico, menos citas generalmente significa menos subvenciones, cartas de recomendación y otros reconocimientos, dice Meg Urry, directora del Centro de Astronomía y Astrofísica de Yale. El documento también señala, sin embargo, que las mujeres publican un 19 por ciento menos de artículos que los hombres en los 7 años posteriores a su primera publicación, un momento crítico para contribuir a la academia. Esto también puede influir en que las mujeres obtengan puestos más permanentes.

(Lea el artículo completo en Scientific American)

Crédito de la imagen: Tek-Think

Fuente: https://emerj.com/machine-learning-that-learns-more-like-humans-an-ai-lip-reading-machine-and-more-this-week-in-artificial-intelligence-11- 11-16 /