L'apprentissage automatique qui en apprend plus comme les humains, une `` machine '' de lecture labiale de l'IA, et plus - Cette semaine en intelligence artificielle 11-11-16

1 - Le système d'intelligence artificielle surfe sur le Web pour améliorer ses performances

L'extraction d'informations implique la classification des éléments de données stockés en texte brut et constitue un domaine de recherche majeur pour les scientifiques de l'apprentissage automatique. La semaine dernière, une équipe de recherche du MIT a présenté une nouvelle approche d'extraction d'informations pour les systèmes d'apprentissage automatique lors de la conférence de l'Association for Computational Linguistics sur les méthodes empiriques sur le traitement du langage naturel, et a remporté le prix du meilleur article. Au lieu d'alimenter leur système autant de données que possible, l'approche gagnante de l'équipe prend un chemin différent et se concentre sur un ensemble de données beaucoup plus petit, un processus similaire utilisé par les êtres humains - si vous lisez un article que vous ne comprenez pas, vous êtes susceptible de faire une recherche sur le Web et de trouver des articles que vous êtes en mesure de comprendre. Cette nouvelle approche système fait quelque chose de similaire; si le score de confiance du système est faible pour évaluer un texte particulier, il demandera plus d'informations, en extrayant une poignée de nouveaux articles sur le Web qui correspondent à un ensemble spécifique de termes. À l'avenir, ce modèle pourrait être appliqué à des données rares et gagner beaucoup de temps dans l'examen des bases de données.

(Lire l'article complet sur MIT Nouvelles)

2 - RiskIQ obtient 30.5 millions de dollars pour appliquer l'apprentissage automatique aux risques de sécurité

RiskIQ, une start-up de gestion des risques numériques basée à San Francisco, a annoncé avoir levé 30.5 millions de dollars supplémentaires en série C dans le cadre d'un accord mené par Georgian Partners, et incluant Summit Ventures, MassMutual Ventures et Battery Ventures, portant le total de ses fonds levés à 65.5 millions de dollars depuis 2009. RiskIQ Les services basés sur l'IA aident les grandes entreprises à rechercher et à trouver des sites et des applications qui peuvent porter le nom de l'entreprise, mais qui sont gérés par des criminels qui tentent de voler les informations des consommateurs ou de propager des logiciels malveillants. Le nombre total de réservations de la société a augmenté de 80% au premier semestre 2016, avec un total actuel de 200 entreprises clientes et 13,000 analystes de sécurité, dont Facebook, Under Armour et d'autres. Le directeur de Georgian Partners, Steve Leightell, se joindra également au conseil d'administration de RiskIQ

(Lire l'article complet sur Silicon Valley Business Journal)

3 - Le premier colloque Carnegie se concentre sur l'intelligence artificielle dans l'armée, la confidentialité des données

Carnegie Mellon a organisé la première d'un colloque en deux parties, qui a abordé des considérations autour de l'IA sur la confidentialité des données et les opérations militaires, pour des experts en politique mondiale au siège de Carnegie Endowment for International Peace (CEIP) à Washington DC La deuxième partie portera sur la gouvernance de l'Internet et la cyber dissuasion, le 2 décembre au Cohon University Center de la CMU à Pittsburgh. Le directeur du CyLab, David Brumley, qui a ouvert une deuxième table ronde sur la technologie autonome, a déclaré:

«Des pays du monde entier, notamment les États-Unis, la Russie, Israël, la Chine et l'Inde, déploient et investissent de plus en plus dans l'intelligence artificielle et la technologie d'autonomie dans leurs opérations. L'autonomie sera énorme et il est absolument essentiel que nous y parvenions. »

Jim Garrett, doyen du College of Engineering de la CMU, a souligné que de tels forums sont d'une importance vitale pour échanger des idées et cultiver l'acceptation d'une grande variété de points de vue sur des questions susceptibles d'avoir un impact profond sur la communauté mondiale.

(Lire le communiqué de presse complet sur Nouvelles de Carnegie Mellon)

4 - Des chercheurs d'Oxford développent un programme informatique capable de lire les lèvres avec une précision surhumaine

Des chercheurs d'Oxford ont mis au point un programme d'IA de lecture labiale capable de lire les lèvres avec une précision de 93.4% - dépassant de loin la précision moyenne de 52.3% pour les étudiants malentendants. Baptisé «LipNet», le logiciel a été conçu en collaboration avec DeepMind de Google, qui l'a formé sur 30,000 XNUMX vidéos de sujets de test. Le système a traité des phrases (par opposition à des mots individuels) et a pu placer les mots dans leur contexte. Bien qu'il ne soit pas encore prêt pour la diversité des langues, des accents et des discours brisés du monde réel, le programme a le potentiel d'aider à la fois la société - améliorer les prothèses auditives, permettre la conversation dans des endroits bruyants, etc. - ainsi que nuire - permettre pour que des individus ou des groupes reprennent des conversations privées ou mènent une surveillance de masse illégale.

(Lire l'article complet sur le Telegraph et article publié à Oxford University)

5 - L'algorithme d'apprentissage automatique quantifie le biais de genre en astronomie

Un article de chercheurs de l'Institut suisse de technologie de Zurich et publié sur le serveur arXiv a utilisé l'apprentissage automatique pour estimer les préjugés sexistes dans les citations d'articles universitaires en astronomie. Bien qu'ils n'aient pas encore été évalués par des pairs, des experts dans le domaine ont commenté ce qui semble être une méthodologie valable. Cassidy Sugimoto, informaticienne à l'Université de l'Indiana à Bloomington, a déclaré:

«La nouveauté de cet article est de dissiper le mythe selon lequel la disparité entre les sexes dans la citation peut être attribuée aux spécificités de l'article, plutôt qu'au sexe.»

L'algorithme a été formé sur 200,000 5 articles dans 1950 revues de 2015 à 6. Les résultats ont montré que les articles avec des auteurs féminins ont d'abord reçu environ 4 pour cent moins de citations que ceux avec un auteur masculin principal; l'algorithme a également prédit que les articles rédigés par des femmes auraient dû recevoir 19 pour cent de plus de citations que ceux rédigés par des hommes. Dans les universitaires, moins de citations signifie généralement moins de subventions, de lettres de recommandation et d'autres reconnaissances, explique Meg Urry, directrice du Yale Center for Astronomy and Astrophysics. Le journal note également, cependant, que les femmes publient 7% moins d'articles que les hommes au cours des sept années suivant la publication de leur premier article, un moment critique pour contribuer au monde universitaire. Cela peut également jouer un rôle dans l’obtention de postes plus permanents par les femmes.

(Lire l'article complet sur Scientific American)

Crédit d'image: Tek-Think

Source: 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 /