May 1st, 2018

Вежливая сеть: как научить искусственный интеллект относиться к людям непредвзято



Для нейросети нет разницы, какого пола и расы человека необходимо распознавать. Проблема заключается не в характеристиках программы, а в качестве обучения

Мир начинает переживать из-за предвзятости искусственного интеллекта в системах распознавания лиц. Люди беспокоятся, что такие системы изначально «хорошо относятся» только к европейцам.

Год назад разработчик системы распознавания лиц Gfycat удивился, когда его система не распознала некоторых азиатских сотрудников. Исследование аналогичных систем Microsoft и IBM показало, что они были на 95% точнее при распознавании женщин со светлой кожей. Компании рассказали, что улучшили собственные алгоритмы, но не уточнили, каким образом.

По каким признакам нейросеть определяет расовую принадлежность человека

Никто не сможет точно рассказать, как именно нейросеть учится распознавать лица, на что она обращает внимание. Многим факторам, на основании которых нейросеть распознает лица, она научилась сама. Она сравнивает миллионы фотографий, находит общие признаки и учитывает их внутри своей системы. При обучении нейросеть в явном в виде не выдает различие между разными типами лиц по расовому признаку, но в своих найденных признаках свойство расы может быть отражено, так как оно помогает нейросети ориентироваться по разным типам лиц. Эти признаки могут никак не интерпретироваться человеком, потому что это набор нулей и единиц.
Collapse )
promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

Билл Гейтс выделил 12 миллионов долларов на универсальную вакцину от гриппа



Реальный мир имеет мало общего с Голливудом. Как бы нам ни хотелось, у нас нет команд оперативных врачей и экспертов, которые начинают работать при первых признаках глобальной вспышки эпидемии. Но Билл Гейтс хотел бы, чтобы они были, и готов выделить на это 12 миллионов долларов. В поисках универсальных вакцин мы прошли длинный путь, но Гейтс считает, что впереди путь еще длиннее. Об этом он рассказал, выступая на форуме в Массачусетском технологическом институте. В 1889 году русский грипп стал первой пандемией гриппа, которая охватила континенты. Через несколько десятилетий пандемия гриппа 1918 года убила 675 000 человека всего за пять недель. К счастью для нас, сегодня у нас есть вакцины, лекарства и методы диагностики, которые позволяют держать эпидемию более-менее под контролем.


Но по мнению Гейтса, нам не удается справиться еще с очень многими аспектами. Он напомнил о вирусе H1N1 2009 года и вспышке Эбола в Западной Африке. Мир не отреагировал достаточно быстро ни в одной из этих ситуаций. Мы не можем эффективно отслеживать болезни по мере их распространения. Местные системы здравоохранения не справляются. Люди умирали, потому что мы были не готовы.

«Мир должен готовиться к пандемии так же серьезно, как к войне», говорит Гейтс.

Один из способов лучше подготовиться к неизбежной следующей пандемии — разработать лучшее оружие для борьбы со вспышками. Для этого Фонд Билла и Мелинды Гейтс объединяет усилия с семьей основателя Google и генерального директора Alphabet Ларри Пейджем и запускает конкурс на разработку универсальной вакцины против гриппа — Universal Influenza Vaccine Development Grand Challenge.

Грандиозный конкурс выделит от 250 000 до 2 миллионов долларов финансирования в течение двух лет самым многообещающим предложениям по созданию универсальной вакцины. Затем проекты, которые «продемонстрируют многообещающие данные о доказательствах концепции», например, в ходе испытания на животных, могут претендовать на полную награду в размере 10 миллионов долларов.


Китайские компании следят за мозговыми импульсами и эмоциями сотрудников



Нам уже известно, насколько жесткой является интернет-цензура в Китае. Кроме того, там работает система распознавания лиц вроде той, с помощью которой недавно поймали преступника в России. На этом китайцы не остановились, и теперь они отслеживают мозговые импульсы, чтобы понимать, какие эмоции испытывают сотрудники различных предприятий.

Для чего китайцам следить за чужими эмоциями? Удивительно, но они используют результаты слежки для того, чтобы вовремя устраивать перерывы на работе, своевременно менять обязанности сотрудников и даже распределять выходные. Все это нужно для того, чтобы повысить эффективность предприятия. Одна китайская компания утверждает, что их прибыль выросла на 315 миллионов долларов после того, как они начали использование технологии.

Слежение за мозговыми импульсами осуществляется при помощи датчиков, которые встроены в головные уборы, являющиеся частью рабочей униформы. Технология используется не только на предприятиях, связанных с производством, но и в военных структурах. Датчики и искусственный интеллект улавливают такие состояния, как ярость, беспокойство или печаль. Это помогает предотвратить различные инциденты на рабочем месте.

Изначально проект был разработан в Университете Нинбо. Финансирование он получил от государства. Сегодня более десятка предприятий и военных структур используют технологию слежения за эмоциями, и по словам Чэна Цзинчжоу, чиновника, который курирует программу, нет никаких сомнений в ее положительном влиянии.

Так уж вышло, что некоторые обязанности требуют высокой концентрации, и если управляющий на предприятии получает предупреждение о нежелательном эмоциональном состоянии сотрудника, этого сотрудника могут отправить на выходной или дать ему менее ответственную работу. К слову, другие датчики используются в униформе водителей высокоскоростных поездов. Датчик может даже будить водителя, если тот засыпает.

Интересно, готовы ли мы к тому, чтобы работодатель или правительство отслеживали наши эмоции? Поговаривают, что в Китае работники негативно относились к устройствам, считая, что кто-то хочет прочитать их мысли, но затем все привыкли. Ведь в некоторых предприятиях технология слежения за эмоциями была введена еще в 2014 году.


Парадокс санкций. ЦБ прогнозирует резкий рост зарплат в 2018 году



В бюджетной сфере оплата труда будет расти благодаря повышению МРОТ, а в частных компаниях — из-за снижения уровня безработицы и нехватки рабочих рук

Повышение минимального размера оплаты труда (МРОТ) до прожиточного минимума и выполнение майских указов президента Владимира Путина приведут к резкому росту в 2018 году зарплат бюджетников. Так же быстро будут расти в этом году и заработные платы в частном секторе благодаря снижению уровня безработицы в стране до исторически низкого уровня.

Такие выводы делаются в апрельском бюллетене Департамента исследований и прогнозирования Центробанка «О чем говорят тренды. Макроэкономика и рынки», опубликованном на сайте ЦБ.

«Рост номинальных зарплат может превысить 10% по итогам 2018 года», — отмечается в документе. Годовой темп роста номинальных зарплат в январе был пересмотрен в сторону роста сразу на 5 п.п. — с 8,5% до 13,7% — в основном за счет бюджетного сектора и нефтеперерабатывающей отрасли. Рост реальной заработной платы после пересмотра составил в первом месяце года 11,3% (в феврале рост номинальных и реальных зарплат немного замедлился по сравнению с январем – до 12,1% и 9,7% соответственно).

В ЦБ резкий пересмотр темпов роста номинальных зарплат в сторону повышения связали с бюджетным сектором, в котором во исполнение майских указов Владимира Путина была проведена индексация зарплат. В целом в этом году рост зарплат в госсекторе более чем в три раза превысит прогнозируемый уровень инфляции (4%) и составит в среднем около 13-15%.
Collapse )

Песочницы с деньгами. Как акселераторы помогут развитию финансов будущего



Банки, страховщики и финансовые холдинги все чаще ищут финтех-стартапы, которые они смогут интегрировать в свой бизнес, чтобы соответствовать духу времени и заодно получить конкурентное преимущество. Для того чтобы финтех и традиционные игроки могли встретиться, существуют акселераторы

Главная цель финтех-стартапов на сегодняшний день — это доступно донести свою идею до потребителя, то есть крупных финансовых организаций, чтобы потом претворить свой замысел в жизнь. Помочь в этом могут специализированные акселераторы.

В последнее время много разговоров о том, как быстро растут финтех-проекты: революционные платежные сервисы, искусственный интеллект в банковской сфере для анализа рисков заемщиков и выявления мошенников, продвинутые биометрические системы. Возникли даже опасения, что финтех рано или поздно «убьет» традиционный банк.

Однако в реальности это не так — банки, страховщики и финансовые холдинги ищут те стартапы, которые они смогут интегрировать в свой бизнес, чтобы соответствовать духу времени и заодно получить конкурентное преимущество. Для того чтобы финтех-стартапы и крупные традиционные игроки могли встретиться, существуют корпоративные акселераторы.

Одними из первых подобные опции запустили такие гиганты, как Microsoft, Samsung, BNP Paribas, Airbus, Barclays и другие. Однако они использовали их только для внутренних решений. В России сегодня на слуху акселерационные программы крупного бизнеса. В частности, AlfaCamp (программа Альфа-банка), QIWI Universe и акселератор Сбербанка, сотрудничающий с некоторыми фондами.
Collapse )