मशीन लर्निंग जो इंसानों की तरह अधिक सीखती है, एक AI लिप-रीडिंग 'मशीन', और अधिक - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में यह सप्ताह 11-11-16

1 - आर्टिफिशियल-इंटेलिजेंस सिस्टम अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए वेब सर्फ करता है

सूचना निष्कर्षण में सादा पाठ में संग्रहीत डेटा आइटम को वर्गीकृत करना शामिल है, और मशीन सीखने वाले वैज्ञानिकों के लिए अनुसंधान का एक प्रमुख क्षेत्र है। पिछले हफ्ते, MIT के एक शोध दल ने नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग पर अनुभवजन्य विधियों पर एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटेशनल लिंग्विस्टिक्स कॉन्फ्रेंस में मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए सूचना निष्कर्षण के लिए एक नया दृष्टिकोण पेश किया और एक सर्वश्रेष्ठ-पेपर पुरस्कार जीता। जितना संभव हो उतना उनके सिस्टम को खिलाने के बजाय, टीम के जीतने का तरीका एक अलग रास्ता लेता है और एक बहुत छोटे डेटा सेट पर ध्यान केंद्रित करता है, एक समान प्रक्रिया मानव द्वारा उपयोग की जाती है - यदि आप एक पेपर पढ़ रहे हैं जिसे आप नहीं समझते हैं, आप वेब पर एक खोज करने और उन लेखों को खोजने की संभावना रखते हैं जिन्हें आप समझने में सक्षम हैं। यह नया सिस्टम अप्रोच कुछ ऐसा ही करता है; यदि सिस्टम का आत्मविश्वास स्कोर किसी विशेष पाठ का आकलन करने में कम है, तो यह अधिक जानकारी के लिए क्वेरी करेगा, जो वेब के कुछ नए लेखों को खींचता है जो एक विशिष्ट सेट के साथ संबद्ध होते हैं। भविष्य में, इस मॉडल को डेटा विरल करने और डेटाबेस की समीक्षा करने में अधिक समय बचाने के लिए लागू किया जा सकता है।

(पर पढ़ें पूरा लेख एमआईटी न्यूज़)

2 - रिस्कआईक्यू सिक्योरिटी रिस्क के लिए मशीन लर्निंग लागू करने के लिए $ 30.5M हो जाता है

सैन फ्रांसिस्को स्थित डिजिटल जोखिम प्रबंधन स्टार्टअप रिस्कआईक्यू ने घोषणा की कि यह जॉर्जियाई भागीदारों की अगुवाई में एक और $ 30.5 मिलियन सीरीज़ सी में जुटा है, और इसमें समिट वेंचर्स, मासमुटुअल वेंचर्स, और बैटरी वेंचर्स शामिल हैं, जिसने 65.5 के बाद से अपने कुल फंड को 2009 मिलियन पर रखा। एआई-आधारित सेवाएं बड़ी कंपनियों को उन साइटों और ऐप्स को खोजने और खोजने में मदद करती हैं जो कंपनी का नाम सहन कर सकती हैं, लेकिन अपराधियों द्वारा उपभोक्ताओं की जानकारी चोरी करने या मैलवेयर फैलाने का प्रयास करके चलाया जाता है। 80 के पहले भाग में कंपनी की कुल बुकिंग 2016 प्रतिशत बढ़ी, जिसमें कुल 200 उद्यम ग्राहक और 13,000 सुरक्षा विश्लेषक शामिल हैं जिनमें फेसबुक, अंडर आर्मर और अन्य शामिल हैं। जॉर्जियाई पार्टनर्स के प्रमुख स्टीव लिइटेल भी रिस्कआईक्यू के निदेशक मंडल में शामिल होंगे

(पर पढ़ें पूरा लेख सिलिकॉन वैली बिजनेस जर्नल)

3 - पहले कार्नेगी बोलचाल में सैन्य, डेटा गोपनीयता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर ध्यान दिया जाता है

कार्नेगी मेलन ने दो-भाग के बोलचाल में से पहला आयोजन किया, जिसमें वाशिंगटन डीसी में कार्नेगी एंडॉमेंट फॉर इंटरनेशनल पीस (सीईआईपी) मुख्यालय में वैश्विक नीति विशेषज्ञों के लिए डेटा गोपनीयता और सैन्य संचालन पर एआई के आसपास के विचारों को संबोधित किया, दूसरा भाग इंटरनेट गवर्नेंस और साइबर को संबोधित करेगा। दो दिसंबर को पिट्सबर्ग में सीएमयू के कोहन यूनिवर्सिटी सेंटर में धरना। साइलैब के निदेशक डेविड ब्रमली, जिन्होंने स्वायत्त प्रौद्योगिकी के लिए एक दूसरे पैनल पर चर्चा की, ने कहा:

“अमेरिका, रूस, इज़राइल, चीन और भारत सहित दुनिया भर के देश तेजी से अपने कार्यों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्तता प्रौद्योगिकी की तैनाती और निवेश कर रहे हैं। स्वायत्तता बहुत बड़ी होने जा रही है, और यह बिल्कुल महत्वपूर्ण है कि हम इसे सही समझें। ”

सीएमयू के कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के डीन जिम गैरेट ने इस बात पर जोर दिया कि ऐसे मंचों का विचारों के आदान-प्रदान के लिए महत्वपूर्ण महत्व है और उन मुद्दों पर विविध प्रकार के विचारों के लिए स्वीकृति की खेती है जो वैश्विक समुदाय पर गहरा प्रभाव डालने की क्षमता रखते हैं।

(पूरी प्रेस विज्ञप्ति में पढ़ें कार्नेगी मेलन न्यूज)

4 - ऑक्सफोर्ड रिसर्चर्स कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करते हैं जो सुपरह्यूमन एक्यूरेसी के साथ लिप्स रीड कर सकते हैं

ऑक्सफोर्ड के शोधकर्ताओं ने एक लिप-रीडिंग एआई कार्यक्रम का बीड़ा उठाया है, जो 93.4 प्रतिशत सटीकता के साथ होंठों को पढ़ सकता है - जो सुनने में कमजोर छात्रों के लिए औसत 52.3 प्रतिशत सटीकता को पार करता है। "लिपनेट" नाम दिया, सॉफ्टवेयर Google के डीपमाइंड के सहयोग से बनाया गया था, जिसने इसे परीक्षण विषयों के 30,000 वीडियो पर प्रशिक्षित किया। सिस्टम ने वाक्यों को संसाधित किया (व्यक्तिगत शब्दों के विपरीत) और शब्दों को संदर्भ में रखने में सक्षम था। हालांकि अभी तक वास्तविक दुनिया की भाषाओं, लहजे और टूटी हुई भाषण की विविधता के लिए तैयार नहीं है, लेकिन कार्यक्रम में दोनों समाज की मदद करने की क्षमता है - सुनवाई एड्स में सुधार, शोर स्थानों में बातचीत की अनुमति, आदि - साथ ही नुकसान - अनुमति व्यक्तियों या समूहों के लिए निजी बातचीत करने या अवैध सामूहिक निगरानी करने के लिए।

(पूरा लेख पढ़ें तार और प्रकाशित कागज पर ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय)

5 - मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम खगोल विज्ञान में लिंग पूर्वाग्रह की मात्रा निर्धारित करता है

ज्यूरिख में स्विस इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं द्वारा एक पत्र और एरिकिव सर्वर पर जारी किया गया था जो खगोल विज्ञान में अकादमिक पत्रों के उद्धरणों में लिंग पूर्वाग्रह का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता था। हालांकि अभी तक सहकर्मी की समीक्षा नहीं की गई है, लेकिन क्षेत्र के विशेषज्ञों ने टिप्पणी की है कि यह एक मान्य पद्धति है। कैसिडी सुगिमोटो, इंडियाना विश्वविद्यालय ब्लूमिंगटन के एक सूचना-विज्ञानी ने कहा:

"इस पत्र की नवीनता मिथक को फैलाने में है कि प्रशस्ति पत्र में लैंगिक असमानता को लिंग के बजाय कागज की बारीकियों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।"

एल्गोरिथ्म को 200,000 से 5 तक 1950 पत्रिकाओं में 2015 पेपरों पर प्रशिक्षित किया गया था। परिणामों से पता चला कि जिन महिला लेखकों को पहले सूचीबद्ध किया गया था, उन्हें प्राथमिक पुरुष लेखक के मुकाबले लगभग 6 प्रतिशत कम प्रशंसा पत्र मिले थे; एल्गोरिथ्म ने यह भी भविष्यवाणी की कि महिला लेखकों के साथ उन पत्रों को पुरुषों द्वारा लिखे गए लेखकों की तुलना में 4 प्रतिशत अधिक उद्धरण मिलना चाहिए था। शिक्षाविदों में, कम उद्धरण का अर्थ आमतौर पर कम अनुदान, सिफारिश पत्र और अन्य मान्यताएं होती हैं, येल सेंटर फॉर एस्ट्रोनॉमी एंड एस्ट्रोफिज़िक्स के निदेशक मेग यूर्री कहते हैं। कागज भी नोट करता है, हालांकि, महिलाएं अपने पहले प्रकाशित कागज के बाद 19 वर्षों में पुरुषों की तुलना में 7 प्रतिशत कम लेख प्रकाशित करती हैं, शिक्षा में योगदान के लिए एक महत्वपूर्ण समय है। यह अधिक स्थायी स्थिति हासिल करने वाली महिलाओं में भी एक कारक हो सकता है।

(पर पढ़ें पूरा लेख अमेरिकी वैज्ञानिक)

चित्र साभार: टेक-थिंक

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