Watson di IBM uscirà nel 2017 per dominare l'IA in diversi campi contemporaneamente e ha fondato Science for Social Good per promuovere l'Agenda 2030 delle Nazioni Unite. Questo pone l'IBM nel campo dei Tecnocrati che intendono fondare la Tecnocrazia. ⁃ Editor TN
IBM ha annunciato la sua iniziativa Science for Social Good e i progetti 12 che la comprenderanno per 2017. Il programma utilizza big data, deep learning e AI per risolvere complessi problemi sociali.
SOLUZIONI BASATE SU DATI
A giugno 6, IBM ha lanciato Scienza per il bene sociale, un nuovo programma progettato per affrontare alcuni dei problemi più pesanti del mondo utilizzando tecnologia e dati. Il team di ricercatori, organizzazioni no profit e postdottorato lavorerà su progetti 12 per il resto di 2017 da solo, ciascuno allineato con almeno uno delle Nazioni Unite (ONU) Sviluppo Sostenibile Obiettivi. Questi obiettivi descrivono le minacce e le disuguaglianze più significative che esistono oggi nel mondo e le indicano come problemi che 2030 deve risolvere.
Tutti i progetti di Science for Social Good fanno uso di analisi, intelligenza artificiale (AI) e data science per raggiungere i propri obiettivi. I progetti specifici per 2017 includono le migliori pratiche alimentari d'emergenza, che miglioreranno le pratiche di distribuzione degli alimenti durante i periodi di crisi, e il progetto Superare l'analfabetismo, che aiuterà gli adulti analfabeti e poco istruiti a "decodificare" più facilmente la nostra società ricca di informazioni usando l'IA. IBM Watson lavorerà anche su un progetto - Combatting the Opioid Crisis.
RISOLUZIONE PROBLEMI DI IMMERSIONI PROFONDE
Ogni progetto nell'ambito del nuovo programma è stato accuratamente progettato per utilizzare AI, big data e machine learning e ha il potenziale per cambiare milioni di vite. In questo modo, i team possono radere anni o addirittura decenni di lavoro dalle soluzioni tradizionali per problemi sociali ostinati. Ad esempio, il progetto sugli oppiacei parte dalla premessa comprovata che la maggior parte degli abusi e della dipendenza da oppiacei inizia con una prescrizione. Il team può utilizzare le capacità senza precedenti di Watson per riconoscere modelli di dipendenza, apprendere regole basate sull'evidenza per una scrittura più responsabile delle prescrizioni e quindi sviluppare sistemi di allerta precoce da utilizzare da parte degli operatori sanitari e dei funzionari della sanità pubblica.
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