我们在O'Reilly的AI会议中学到了5件事

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那里没有AI会议的短缺,但来自O'Reilly的人们过去一周扔的是近期内存中最好的事件。他们设法与AI最先进的技术采用偶然的业务keynotes。虽然我们看到了我们享受的吨,但这里有一些突出的东西:

算法偏见是一个普遍存在的问题,但它是一个可以解决的问题

我们将在下周写下这一点,但算法偏见是一个无处不在的问题。简单地,算法偏置描述了当模型输出不公平或偏见的结论时。这些故事来自发条规则,来自广告网络向长时间的人展示高薪工作比女性更频繁基于分类器的虚假判决对A.AI判断的美容竞赛,表现出对白人参赛者的偏好。

值得一提的是,这些结果很少有意。它通常不是从工程团队的交汇处颁发的,而不是询问正确的问题和数据集,这些标题和数据集巧妙地偏见提供实际加剧问题的结果。

那么你如何解决它?不同的工程团队是一个重要的第一步。分析这些偏差的输出也非常重要。创建包容产品是第三个。如果你在想“等待,那是整个过程!”然后,你是对的。

拿一个我们的一个AI为每个人获奖者,Kivafaces。他们发现面部识别模型往往根本无法找到来自发展中国家的人,所以他们从确切的人口中创建了分数的图像数据集。Kiva注意到了问题,他们的数据集可用于创建更包含更包含的算法。

标题:来自Autodesk(右)和Matthew Scherer的Daniel Guillory完成了我们的第一天谈论如何构建一个无偏见的AI [/标题]

AI公司将成为一个完全不同的业务

安德鲁·努格有一条简短的一条短暂的笑话,困住了我们:“一个网站的购物中心不是一个互联网公司。”bob外围怎么样

好的,不可否认,不是你听过的最有趣的事情,但点数仍然是质量。Web公司确实不同:它们更加敏捷,具有更多的漫反射结构结构,并且通常优先顺序采取行动。

与网站的购物中心不是互联网公司的互联网公司的互联网公司,这是一个与互联网公司的互联网公司不是AI公司。bob外围怎么样NG概述了一些特征,他的感受将举例说明AI公司前进,其中一个被包围的数据。即,AI公司将战略性地获取数据以建立可辩护的企业。

当然,这是一大吨意义。具有最佳质量和数据量意味着您的AI更有可能成功。它也意味着较少的竞争。您可以看到Google搜索现在 - 虽然很多他们的实力显然来自他们的工程团队,他们的算法和简单的UI,谷歌仍然是黄金标准,因为他们的数据铅是全面的大量。

建造AI公司也需要其他一些事情bob外围怎么样。对于一个:集中数据仓库。您的工程师需要数据访问,他们需要按需需要。尽可能多地自动化 - 即。利用AI的主要好处 - 也是一个定义特质。最后,愿意更新您的职位描述。产品经理不会从线框工作,工程师需要ML Chops,您的销售人员需要了解不同程度的差别,让您成为成功。

我们更多地关心情感而不是你想象的

那里没有音频个人助理不足。猎犬,Siri,Google Home和Alexa来到心,但这肯定不是详尽的清单。对于您预计这些AIS的不同任务,这些AIS将像电影院,最近的股票价格或航班信息的方向一样,他们的准确性仍然没有任何东西。你正在寻找大约77%的顶部,在50%左右的地方触底。额外的bob体育手机下载,用法,算法旋钮转动等应该保持那些数字攀登。

但有趣的是,当它开始偏好 - 如此,用户实际上想要使用哪种助手 - 它结果并不重要。

John Whelan从10pearls.分享了一些迷人的研究,他和他的团队在这些AI助理上做过(这就是上述百分比的百分比,实际上)。虽然他们学到了很多东西,但那就真的陷入了他的演讲中。

外卖:我们更多地关心这些助手如何让我们的感受到它们的感受。人们喜欢与Alexa的戏剧和后退,即使对于某些任务而言,它也可以衡量较低。这项研究中的人们知道Alexa在他们的一些问题上摔倒了。他们只是不在乎。他们喜欢她。

这就是说,如果你正在设计助手,不要吝啬其“个性”。它可能比其准确性更重要。

和情感意识到的机器即将到来

想想你的手机已经了解你的所有东西。它知道你现在在哪里。它知道您访问的网站,您在地铁上播放的游戏,您要去的预约,以及在那里的天气将是什么。它完全融入了日常生活中,但只是在物流水平。如果它 - 或者真的,任何技术都知道如何感受?

这是Rana El Kaliouby的简短而挑衅的基础,而是关于情感意识的机器。

假设您希望制作一个了解您的感受。今天你会怎么做?有趣的是,如果您正在查看像简单的谈话这样的东西,只有7%的情绪内容在所说的实际文本中遇到。38%的情感被反映在你的意思和剩下的55%的情绪线索中反映在你的面部表情和影响的情况下。

换句话说,世界上的所有情感分析只是能够让您了解用户的情感的7%。这是分数,盛大的计划,非常不重要。El Kaliouby的公司bob外围怎么样影响侧重于情绪数据集,旨在帮助情绪意识到AIS是一个真实的东西。知道当你分心或压力时,知道你的冰箱,知道你心烦意乱,知道你沮丧的呼叫树,用更轻的触摸来解决你的问题:这一切都可以通过自发情绪反应的数据集来实现。如果AI的目标是给我们更好地了解我们的需求并且可以满足他们,那么这就是那里的工作。


标题:Rana El Kaliouby对IQ和EQ(A.K.A.情感商)[/标题] AI医生将迎来一个新的预防时代,而不是药物

关于AI转型医疗保健的丰富聊天,嗯,这是有道理的。这是一个具有大量高质量数据的行业,很多困难,可解决的问题,以及雇用大量聪明人的问题。

虽然和我们困扰的一个突出的东西是Vijay Pande的摩尔定律。对于那些忘记的人来说,摩尔定律预测了自60年代中期以来计算权力的指数增加。这是最近冬季冬天的三大原因之一。

遗憾的是药物的价格也在逐步攀升。如果价格随着数十年的价格继续跟踪,我们很快就会达到一个只有最富有的能够提供医学科学发现的时代。

现在,令人沮丧,在AI中完成的研究可能会有所帮助。这是因为许多研究涉及诊断疾病,然后才能成为棘手。想象一下,随着血液拍摄,并在时间识别早期癌症,以逮捕它。想象一下,依靠不适合的药物和更多的核对。想象一下,预防成为常态。它根本不远。随着医疗保健辩论在一周内令人愉快,它至少是一线希望。

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