La fusione del governo con l'intelligenza artificiale

Le aziende private utilizzano già l'IA per trovare efficienze nella propria attività e migliorare il ritorno sull'investimento di prodotti e progetti.

A rischio di uscire con me stesso, uno dei miei film preferiti crescendo da bambino è stato “WarGames” con Matthew Broderick. All'epoca non me ne rendevo conto, ma nella scena culminante, il grande supercomputer "WOPR" gestito dal Dipartimento della Difesa, ha mostrato capacità di intelligenza artificiale. Giocando a tris contro se stesso, ha imparato una lezione che ha impedito la guerra termonucleare globale.

In molti modi, Hollywood ha distorto ciò a cui molti pensano quando sentono per la prima volta il termine intelligenza artificiale o AI. I miei pensieri andavano a film come "The Terminator" o "The Matrix" in cui le macchine senzienti sviluppano la capacità di pensare da sole e cercano di rovesciare l'umanità. Anche se questo rende la trama di un film emozionante, l'intelligenza artificiale ha vantaggi molto più tangibili e meno minacciosi, in particolare per il governo.

In 2018, il Chief Information Officer degli Stati Uniti Suzette Kent ha annunciato la creazione della prima Federal Data Strategy che servirà da base per il modo in cui le agenzie usano l'IA.

La sua analogia nel descrivere la necessità della strategia era convincente.

"La modernizzazione della tecnologia ci offre l'opportunità di ripensare la nostra fondazione" Disse Kenta un evento che annuncia la strategia. “Dobbiamo muoverci in modo aggressivo. Non vogliamo costruire il treno ad alta velocità senza i binari. "

L'intelligenza artificiale può servire come parte di quella traccia. Man mano che il governo raccoglie sempre più dati, la necessità di soluzioni per generare valore reale da tali dati aumenta di importanza. L'intelligenza artificiale, in combinazione con i big data e l'analisi, può fornire quel valore di base e andare oltre le soluzioni tradizionali per trovare approfondimenti.

Anche altri governi lo hanno riconosciuto. Ad esempio, gli Emirati Arabi Uniti sono stati la prima nazione a nominare un alto funzionario di gabinetto incentrato esclusivamente sull'empowerment e sulla supervisione dell'IA all'interno del governo, nominando un Ministro aggiunto per l'intelligenza artificialenel mese di ottobre 2017. Il Canada è stata la prima nazione a rilasciare un strategia nazionale per l'IA. E La Cina ha pubblicato un piano 3 per anni essere un leader ... se no l' leader ... in AI.

Comprensione AI

Quindi, per quelli di noi la cui comprensione dell'IA è stata finora solo quella del successo di Hollywood, l'IA è la scienza dei sistemi di formazione per emulare compiti umani specifici attraverso l'apprendimento e l'automazione. In breve, è una tecnologia che consente alle macchine di apprendere dall'esperienza, adattarsi a nuovi input ed eseguire compiti umani specifici, come il riconoscimento di schemi, la ricerca di anomalie nei dati, l'analisi di immagini e video e altro ancora. Specifico per l'analisi, l'IA può aiutare i programmi di analisi nel governo a trovare connessioni e tendenze nei dati che gli analisti umani potrebbero perdere a causa della scala, della complessità o di altri fattori ... e può farlo a una velocità molto più veloce. L'intelligenza artificiale può trovare un contesto nei dati, ottenendo informazioni dalle scoperte precedenti per creare risultati migliori in futuro. Dal punto di vista analitico, l'IA tende a concentrarsi in queste aree:

• Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico e l'apprendimento approfondito trovano informazioni nascoste nei dati senza che gli venga detto esplicitamente dove guardare o cosa concludere. Ciò si traduce in capacità decisionali migliori, più veloci e più accurate.
• Elaborazione del linguaggio naturale: la PNL consente la comprensione, l'interazione e la comunicazione tra uomo e macchina, estraendo automaticamente intuizioni e tendenze emergenti da grandi quantità di contenuti strutturati e non strutturati.
• Visione del computer: la visione del computer analizza e interpreta ciò che è in un'immagine o un video attraverso l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento delle immagini e il rilevamento degli oggetti.
• Previsioni e ottimizzazione: le previsioni aiutano a prevedere i risultati futuri, mentre l'ottimizzazione fornisce i migliori risultati dati i vincoli delle risorse. Ciò include l'abilitazione dell'automazione su larga scala per la previsione dei risultati e l'ottimizzazione delle decisioni.

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