Pembelajaran Mesin yang Belajar Lebih Seperti Manusia, 'Mesin' Pembaca Bibir AI, dan Lainnya - Minggu Ini dalam Kecerdasan Buatan 11-11-16

1 - Sistem Kecerdasan Buatan Menjelajah Web untuk Meningkatkan Kinerjanya

Ekstraksi informasi melibatkan pengklasifikasian item data yang disimpan dalam teks biasa, dan merupakan bidang penelitian utama bagi ilmuwan pembelajaran mesin. Minggu lalu, tim peneliti dari MIT memperkenalkan pendekatan baru untuk ekstraksi informasi untuk sistem pembelajaran mesin di Association for Computational Linguistics 'Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing, dan memenangkan penghargaan makalah terbaik. Alih-alih memberi sistem mereka data sebanyak mungkin, pendekatan kemenangan tim mengambil rute yang berbeda dan berfokus pada kumpulan data yang jauh lebih kecil, proses serupa yang digunakan oleh manusia - jika Anda membaca makalah yang tidak Anda mengerti, Anda cenderung melakukan penelusuran di web dan menemukan artikel yang dapat Anda pahami. Pendekatan sistem baru ini melakukan hal serupa; jika skor keyakinan sistem rendah dalam menilai teks tertentu, sistem akan meminta informasi lebih lanjut, menarik beberapa artikel baru dari web yang berkorelasi dengan sekumpulan istilah tertentu. Di masa mendatang, model ini dapat diterapkan pada data yang jarang dan menghemat banyak waktu dalam meninjau basis data.

(Baca artikel lengkap di Berita MIT)

2 - RiskIQ Mendapat $ 30.5 juta untuk Menerapkan Pembelajaran Mesin pada Risiko Keamanan

Startup manajemen risiko digital yang berbasis di San Francisco RiskIQ mengumumkan bahwa mereka mengumpulkan $ 30.5 juta Seri C lagi dalam kesepakatan yang dipimpin oleh Mitra Georgia, dan termasuk Summit Ventures, MassMutual Ventures, dan Battery Ventures, menempatkan total dana yang dihimpun pada $ 65.5 juta sejak 2009. RiskIQ Layanan berbasis AI membantu perusahaan besar mencari dan menemukan situs dan aplikasi yang mungkin menggunakan nama perusahaan tetapi dijalankan oleh penjahat yang mencoba mencuri informasi konsumen atau menyebarkan malware. Total pemesanan perusahaan tumbuh 80 persen pada paruh pertama 2016, dengan total 200 pelanggan perusahaan saat ini dan 13,000 analis keamanan yang mencakup Facebook, Under Armour, dan lainnya. Prinsipal Georgian Partners Steve Leightell juga akan bergabung dengan dewan direksi RiskIQ

(Baca artikel lengkap di Silicon Valley Business Journal)

3 - Kolokium Carnegie Pertama Berfokus Pada Kecerdasan Buatan Dalam Militer, Privasi Data

Carnegie Mellon mengadakan kolokium pertama dari dua bagian, yang membahas pertimbangan seputar AI tentang privasi data dan operasi militer, untuk pakar kebijakan global di markas Carnegie Endowment for International Peace (CEIP) di Washington DC Bagian kedua akan membahas tata kelola internet dan dunia maya pencegahan, pada 2 Desember di CMU's Cohon University Center di Pittsburgh. Direktur CyLab David Brumley, yang membuka diskusi panel kedua untuk teknologi otonom, mengatakan:

“Negara-negara di seluruh dunia, termasuk AS, Rusia, Israel, China, dan India, semakin banyak menggunakan dan berinvestasi dalam kecerdasan buatan dan teknologi otonomi dalam operasi mereka. Otonomi akan menjadi besar, dan sangat penting bagi kami untuk melakukannya dengan benar. ”

Jim Garrett, dekan CMU College of Engineering, menekankan bahwa forum semacam itu sangat penting untuk bertukar ide dan menumbuhkan penerimaan untuk berbagai pandangan tentang isu-isu yang berpotensi berdampak besar pada komunitas global.

(Baca siaran pers lengkap di Berita Carnegie Mellon)

4 - Peneliti Oxford Mengembangkan Program Komputer yang Dapat Membaca Bibir dengan Akurasi Manusia Super

Para peneliti di Oxford telah memelopori program AI membaca bibir yang dapat membaca bibir dengan akurasi 93.4 persen - jauh melebihi rata-rata akurasi 52.3 persen untuk siswa dengan gangguan pendengaran. Dinamakan "LipNet", perangkat lunak ini dibuat bekerja sama dengan DeepMind Google, yang melatihnya pada 30,000 video subjek uji. Sistem memproses kalimat (sebagai lawan dari kata-kata individu) dan mampu menempatkan kata dalam konteks. Meskipun belum siap untuk keragaman bahasa, aksen, dan gangguan bicara di dunia nyata, program ini berpotensi untuk membantu masyarakat - meningkatkan alat bantu dengar, memungkinkan percakapan di tempat-tempat bising, dll. - serta bahaya - memungkinkan bagi individu atau kelompok untuk mengetahui percakapan pribadi atau melakukan pengawasan massal ilegal.

(Baca artikel lengkap di Telegrap dan makalah yang diterbitkan di Oxford University)

5 - Algoritma Pembelajaran Mesin Mengukur Bias Gender dalam Astronomi

Sebuah makalah oleh para peneliti dari Institut Teknologi Swiss di Zurich dan dirilis di server arXiv menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan bias gender dalam kutipan makalah akademis dalam astronomi. Meskipun belum ditinjau oleh rekan sejawat, para ahli di lapangan telah berkomentar tentang apa yang tampaknya menjadi metodologi yang valid. Cassidy Sugimoto, seorang informatika di Indiana University Bloomington, menyatakan:

"Kebaruan dari makalah ini adalah dalam menghilangkan mitos bahwa perbedaan gender dalam kutipan dapat dikaitkan dengan spesifikasi makalah, daripada gender."

Algoritme ini dilatih pada 200,000 makalah di 5 jurnal dari tahun 1950 hingga 2015. Hasil menunjukkan bahwa makalah dengan penulis wanita yang terdaftar pertama kali menerima sekitar 6 persen lebih sedikit kutipan dibandingkan dengan penulis utama pria; Algoritme juga memperkirakan bahwa makalah dengan penulis wanita seharusnya menerima kutipan 4 persen lebih banyak daripada yang ditulis oleh pria. Di bidang akademik, lebih sedikit kutipan biasanya berarti lebih sedikit hibah, surat rekomendasi, dan penghargaan lainnya, kata Meg Urry, direktur Pusat Astronomi dan Astrofisika Yale. Makalah ini juga mencatat, bagaimanapun, bahwa wanita menerbitkan artikel 19 persen lebih sedikit daripada pria dalam 7 tahun setelah makalah pertama mereka diterbitkan, waktu kritis untuk berkontribusi pada dunia akademis. Ini juga dapat menjadi faktor dalam perempuan mendapatkan posisi yang lebih permanen.

(Baca artikel lengkap di Scientific American)

Kredit gambar: Tek-Think

Sumber: 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 /