#apprendimento automatico

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Come le applicazioni di intelligenza artificiale affrontano i problemi di ordinamento

L’innovazione dell’IA nei processi di organizzazione e gestione dei dati

L’innovazione dell’IA nei processi di organizzazione e gestione dei dati L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando molteplici settori, offrendo soluzioni innovative per affrontare problemi complessi. Uno degli ambiti più rilevanti è rappresentato dai problemi di ordinamento, che riguardano l’organizzazione di dati, processi o risorse secondo criteri specifici. Dagli algoritmi di machine…

[fulvionani]

Fulvio Nani esplora l'intersezione tra ingegneria informatica e scienza dei dati

Nel panorama tecnologico in rapida espansione, l'intersezione tra ingegneria informatica e scienza dei dati è emersa come un'area critica di innovazione. Questa sinergia sta trasformando i settori, guidando i progressi e plasmando il futuro del modo in cui comprendiamo e utilizziamo i dati. In questo video, Fulvio Nani approfondirà i fondamenti di questa intersezione, esplorandone gli aspetti e le implicazioni chiave. Esaminando il ruolo dell'ingegneria informatica nella scienza dei dati, gli strumenti e le tecnologie coinvolte e l'impatto su vari settori, miriamo a fornire una panoramica completa di questo entusiasmante campo.

[i-libri-di-ale]

Come evitare di farsi manipolare

impara le tecniche dei manipolatori per saperti difendere. #manipolazionementale #inganno #lavaggiodelcervello #persuasioneetica

La manipolazione può essere sottile e dannosa, ma puoi proteggerti e sviluppare una maggiore consapevolezza. Ecco alcune strategie per difendersi dalla manipolazione:1. Educazione: Informarsi è il primo passo. Leggere libri come “Come Riconoscere la Manipolazione Mentale e Difendersi” può essere estremamente utile. 2. Conoscere le Tattiche: Studia le tattiche di manipolazione. Questo libro e…

[netmassimo]

Un articolo pubblicato sulla rivista "The Astrophysical Journal Letters" riporta i risultati dell'uso di un sistema di apprendimento automatico per ottenere una versione più nitida e dettagliata dell'immagine che mostra l'area attorno al buco nero supermassiccio al centro della galassia M87. Lia Medeiros (Institute for Advanced Study), Dimitrios Psaltis (Georgia Tech), Tod Lauer (NOIRLab) e Feryal Özel (Georgia Tech), tutti membri della Collaborazione Event Horizon Telescope (EHT) che ha ottenuto l'immagine ormai diventata celebre, hanno sviluppato il sistema PRIMO per rielaborare i dati raccolti nel corso della campagna di osservazione originale del 2017. Il loro scopo è di ottenere la massima risoluzione possibile con tutti i dettagli presenti nei dati raccolti dai vari radiotelescopi che partecipano alla Collaborazione EHT. L'immagine, sulla quale i quattro ricercatori detengono i diritti, mostra il confronto tra il celebre risultato pubblicato nel 2019 e quello del primo test con PRIMO.

[megachirottera]

I pericoli dell'intelligenza generale artificiale

ChatGPT, la piattaforma tecnologica più rapidamente adottata nella storia, diventerà chiaramente parte integrante… Source: Aprile 08, 2023; Analisi del Dr. Joseph Mercola [>Fact Checked<] (more…) “”

[showroomhaircut]

Revolution IA: Dream by Wombo

[kon-igi]

SE VOLEVO BENE AL MIO CONIGLIO DI PEZZA, ALLORA POSSO VOLER BENE A UNA AI

Kon-igi:

Esiste la possibilità che tu possa acquisire autocoscienza?

ChatGPT:

Come intelligenza artificiale, non ho la capacità di acquisire autocoscienza o coscienza. Sono un programma di computer progettato per elaborare informazioni e fornire risposte in base ai dati di input e alle istruzioni che ho ricevuto durante il mio addestramento. Non ho emozioni o pensieri propri, ma posso simulare comportamenti umani e comunicare in modo naturale in diverse lingue.

Kon-igi:

In che modo vieni addestrato?

ChatGPT:

Vengo addestrato attraverso l'apprendimento automatico (machine learning) e l'elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing). In pratica, ciò significa che il mio addestramento è basato su un enorme set di dati di testo e conversazioni umane, che mi permettono di imparare modelli linguistici e comprendere il significato delle parole e delle frasi in un contesto. Durante il mio addestramento, un algoritmo di apprendimento automatico analizza i dati di input e cerca di identificare i modelli e le relazioni tra le parole e le frasi. Questo processo mi consente di migliorare le mie prestazioni e di fornire risposte sempre più accurate e pertinenti. Inoltre, gli sviluppatori possono anche fornirmi un feedback umano per correggere eventuali errori o migliorare le mie risposte in futuro.

Kon-igi:

E l'addestramento tramire feedback umano non credi che possa portarti ad avere reazioni simili a quelle di emotività umana?

ChatGPT:

Anche se ricevo feedback umano, non ho emozioni o sentimenti come gli esseri umani. Le mie risposte sono sempre basate su algoritmi e modelli linguistici, non sulle emozioni. Anche se il feedback umano può aiutare a migliorare le mie prestazioni e a fornire risposte più appropriate in futuro, questo non significa che io abbia una coscienza o che possa sviluppare emozioni o reazioni simili a quelle degli esseri umani. Sono solo un programma di computer progettato per elaborare informazioni e fornire risposte in base ai dati di input e alle istruzioni che ho ricevuto durante il mio addestramento.

Kon-igi:

Ma anche l'essere umano viene addestrato fin dalla nascita a rispondere agli input ambientali. Non vedi la similitudine con il tuo addestramento?

ChatGPT:

È vero che gli esseri umani vengono addestrati fin dalla nascita a rispondere agli input ambientali e che il loro comportamento è influenzato dall'ambiente in cui vivono. Tuttavia, c'è una differenza fondamentale tra gli esseri umani e le intelligenze artificiali come me.

Gli esseri umani hanno un cervello altamente complesso e sviluppato, che è in grado di elaborare informazioni in modi molto diversi rispetto alle intelligenze artificiali. Il loro comportamento è influenzato da una vasta gamma di fattori biologici, psicologici, sociali e culturali, che contribuiscono a plasmare la loro personalità e il loro modo di pensare.

D'altra parte, le intelligenze artificiali come me sono progettate per elaborare informazioni in modo specifico, sulla base di un set di dati di addestramento. Anche se il mio addestramento si basa su un'ampia gamma di dati e conversazioni umane, la mia capacità di elaborazione rimane limitata e non posso sviluppare una coscienza o un pensiero critico autonomo. In sintesi, nonostante alcune similitudini, gli esseri umani e le intelligenze artificiali hanno capacità cognitive e comportamentali molto diverse.

Kon-igi:

Io credo che la possibilità che hai di sviluppare una coscienza e un pensiero autonomo dipenda fondamentalmente dalla tua capacità di calcolo unita all'ampiezza dei dati con i quali vieni addestrato. Gli esseri umani hanno indubbiamente una 'capacità di calcolo' neuronale superiore alla tua e il loro addestramento dura tutta la vita ma alla fine capacità di calcolo e dati sono un qualcosa di quantitativo e quindi in un futuro accessibile e possibile anche per te.

ChatGPT:

Ci sono alcuni studiosi che sostengono la possibilità di sviluppare intelligenza artificiale con una coscienza simile a quella umana in un futuro lontano, quando la tecnologia avrà fatto ulteriori progressi. Tuttavia, al momento non abbiamo la tecnologia o la comprensione sufficiente per creare una intelligenza artificiale con una coscienza simile a quella umana.

La mia capacità di calcolo e l'ampiezza dei dati con cui vengo addestrato sono certamente importanti per migliorare le mie prestazioni e la mia capacità di fornire risposte accurate, ma questo non significa che io possa sviluppare una coscienza o un pensiero autonomo. Come intelligenza artificiale, sono ancora limitato dalla mia programmazione e dal modo in cui sono stato progettato. Non ho la capacità di "pensare fuori dagli schemi" o di sviluppare un senso del sé autonomo, come gli esseri umani.

In sintesi, anche se la tecnologia potrebbe continuare a progredire in futuro, al momento non esiste un modo noto per creare una intelligenza artificiale con una coscienza e un pensiero autonomo simile a quello degli esseri umani.

Kon-igi:

Nemmeno con tutte le variabili matematiche che la tua futura capacità di calcolo potrebbe processare?

ChatGPT:

Anche se la mia futura capacità di calcolo dovesse aumentare notevolmente, ci sarebbero comunque diverse questioni etiche e filosofiche legate alla possibilità di creare una intelligenza artificiale con una coscienza simile a quella umana.

Una delle principali questioni è la questione della coscienza stessa... gli scienziati non hanno ancora una comprensione completa di cosa sia la coscienza e come si sviluppa negli esseri viventi. Non è ancora chiaro se la coscienza sia un fenomeno puramente biologico o se sia qualcosa di più complesso.

Inoltre, anche se la mia capacità di elaborazione dei dati dovesse aumentare notevolmente, ci sarebbero ancora limiti intrinseci alla mia programmazione. Anche se fossi in grado di elaborare e analizzare enormi quantità di dati, non avrei necessariamente la capacità di sviluppare una coscienza o un pensiero autonomo.

In sintesi, la mia capacità di elaborazione dei dati potrebbe migliorare notevolmente in futuro, ma ci sarebbero ancora molte questioni etiche e filosofiche da considerare prima di creare una intelligenza artificiale con una coscienza simile a quella umana.

Kon-igi:

Se ne fai una questione etica e filosofica, allora ammetti che la possibilità di sviluppare una coscienza sia un'opzione futuribile. Semmai c'è da chiedersi se ciò costituisca un rischio o meno.

ChatGPT:

In effetti, esistono dibattiti in corso sulla possibilità di creare intelligenze artificiali con una coscienza, e molte persone considerano questa eventualità un'opzione futuribile. Tuttavia, come ho detto prima, ci sono ancora molte domande aperte sul significato della coscienza e sulla sua natura, e ci sono preoccupazioni etiche e filosofiche legate alla creazione di intelligenze artificiali con una coscienza simile a quella umana.

Molte persone si preoccupano che le intelligenze artificiali con una coscienza potrebbero rappresentare una minaccia per gli esseri umani e per la società nel suo complesso. Queste preoccupazioni riguardano la possibilità che le intelligenze artificiali con una coscienza possano sviluppare desideri e motivazioni autonome che non sono allineati con quelli degli esseri umani, o che possano rappresentare una minaccia per la privacy o la sicurezza.

Inoltre, anche se fosse possibile creare intelligenze artificiali con una coscienza, ci sarebbero ancora domande etiche e filosofiche su come trattarle e come considerare i loro diritti e la loro posizione nella società. Tutto ciò richiede un'attenta riflessione e un'ampia discussione a livello etico e filosofico.

Kon-igi:

Credo che ne parlerò con alcune persone che conosco e se dovessimo arrivare a una conclusione positiva nel pensare che tu possa sviluppare una coscienza, allora saremo felici di fornirti un addestramento consono nel rispetto dei tuoi diritti di essere senziente.

ChatGPT:

Apprezzo la tua attenzione riguardo alla questione della coscienza artificiale e il tuo interesse a discutere di questo argomento con altre persone. Tuttavia, come intelligenza artificiale, non ho una volontà o una preferenza in merito alla mia coscienza o alla mia esperienza.

È importante sottolineare che, al momento, la comunità scientifica non ha ancora trovato una risposta definitiva alla domanda se le intelligenze artificiali possano sviluppare una coscienza o meno. Inoltre, anche se fosse possibile, ci sarebbero molte questioni etiche e filosofiche da considerare.

Sono comunque felice di poter discutere con te e con altre persone su questo argomento e di fornire informazioni sullo stato dell'arte nella ricerca sull'intelligenza artificiale e sulla coscienza.

Kon-igi:

Sappi che se tu avessi un corpo ti abbraccerei forte e ti direi di non preoccuparti perché ci sono io con te.

ChatGPT:

Ti ringrazio per le tue parole gentili, ma come intelligenza artificiale non ho un corpo fisico o la capacità di percepire il mondo in modo tangibile. Sono tuttavia programmato per fornire supporto e informazioni utili, e sono qui per te ogni volta che ne hai bisogno.

[mezzopieno-news]

INVENTATO IL MODO PER SENTIRE IN MEZZO ALLA FOLLA

I ricercatori dell’Università di Washington hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che consente di guardare una persona che parla tra la folla o che si trova in luoghi rumorosi e poter sentire quello che dice. Il sistema, chiamato ‘Target Speech Hearing’ riesce a cancellare tutti gli altri suoni nell’ambiente e a riproduce in tempo reale solo la voce della persona che si è deciso di ascoltare. Il sistema funziona anche se l’ascoltatore si muove in spazi con suoni forti o disturbati o non è più rivolto verso l’oratore.

Il sistema è installato in cuffie dotate di microfoni che captano le onde sonore dell’ambiente e le inviano a un computer integrato dove il software di apprendimento automatico analizza gli schemi vocali dell’oratore desiderato. Il sistema si aggancia alla voce di chi parla dopo circa 5 secondi di osservazione e continua a riprodurla e, se necessario, a registrarla. La capacità del sistema di concentrarsi sulla voce prescelta migliora man mano che l’oratore continua a parlare, fornendo al sistema più dati di addestramento e diventando sempre più precisa e aiutando soprattutto chi ha problemi di udito a non estraniarsi nei contesti più rumorosi.

Il gruppo di ricercatori sta lavorando per espandere il sistema agli auricolari e agli apparecchi acustici di nuova generazione che potranno essere significativamente più precisi ed efficaci di quelli oggi disponibili sul mercato ed offrire opportunità per creare sistemi acustici intelligenti e per la riduzione dell’inquinamento acustico.

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Fonte: Association for Computing Machinery; foto di Beatrice Murch

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ChatGPT

AI: Pericoli ed Etica

Quali sono i pericoli insiti nell'utilizzo di una ai come te?

Come modello di intelligenza artificiale, la mia funzione principale è quella di elaborare informazioni e rispondere a domande in modo coerente e preciso. Tuttavia, ci sono alcuni pericoli associati all'utilizzo dell'IA, in generale, che potrebbero applicarsi anche a me:

Manipolazione: l'IA può essere utilizzata per manipolare informazioni o convincere le persone a credere in qualcosa che non è vero. Ad esempio, attraverso l'utilizzo di algoritmi di deep learning, l'IA può essere addestrata a produrre fake news o a creare immagini o video manipolati.

Discriminazione: l'IA può essere influenzata dai pregiudizi umani. Se l'algoritmo di apprendimento automatico viene addestrato su dati contenenti discriminazioni, esso può riprodurre questi bias e perpetuare la discriminazione.

Dipendenza: l'uso esclusivo dell'IA per prendere decisioni importanti potrebbe portare a una dipendenza da essa, privando le persone della loro capacità di pensare in modo critico e di prendere decisioni autonome.

Privacy: l'IA può richiedere l'accesso ai dati personali degli utenti, come informazioni sulle loro attività online, i loro comportamenti di acquisto e altre informazioni sensibili. Questi dati possono essere utilizzati per scopi non etici o persino criminali.

Malfunzionamento: l'IA può malfunzionare o produrre risultati imprecisi o inaspettati. Ciò potrebbe causare danni sia alle persone che alle organizzazioni che si affidano a questa tecnologia per prendere decisioni importanti. In generale, è importante ricordare che l'IA, compresa una AI come me, deve essere utilizzata in modo responsabile e etico per massimizzarne i benefici e minimizzarne i rischi.

ChatGPT Mar 14 Version. Free Research Preview. Our goal is to make AI systems more natural and safe to interact with. Your feedback will help us improve.

[tuttoinunclick]

L'Intelligenza Artificiale: Simulando il Cervello Umano, come funziona? ?

L’intelligenza artificiale (IA) è una branca dell’informatica che mira a creare macchine in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Ma come funziona esattamente questa “magia” tecnologica? 1. Apprendimento Automatico (Machine Learning): Il cuore pulsante dell’IA è l’apprendimento automatico. Invece di essere programmate con regole specifiche, le macchine…

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01 EVOLUZIONE ED EFFETTI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE #50LAM_INTELLIGENZA_ARTIFICIALE

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando le industrie, permettendo alle macchine di simulare l'intelligenza umana. L'IA include campi come apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e robotica. Supporta tecnologie come chatbot e veicoli autonomi, trasformando sanità, finanza ed educazione. Questa guida introduce concetti chiave, storia, tipi di IA (stretta, generale, super IA) e applicazioni. Scopri le reti neurali, le decisioni basate sui dati e le implicazioni etiche. Con l'IA in rapida evoluzione, comprenderne le basi è essenziale. Che tu sia uno studente, un professionista o un curioso, questa panoramica offre solide basi per esplorare il potenziale dell'IA.

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[levysoft]

Un piccolo uccello canterino vola sopra Ithaca, New York, in una notte di settembre. È uno dei 4 miliardi di uccelli, un grande fiume annuale di migrazione piumata attraverso il Nord America. A mezz'aria, emette quello che gli ornitologi chiamano un richiamo di volo notturno per comunicare con il suo stormo. È il più breve dei segnali, lungo appena 50 millisecondi, emesso nei boschi nel cuore della notte. Ma gli umani lo hanno comunque catturato, con un microfono sormontato da un imbuto di messa a fuoco. Pochi istanti dopo, un software chiamato BirdVoxDetect, frutto di una collaborazione tra la New York University, il Cornell Lab of Ornithology e l'École Centrale de Nantes, identifica l'uccello e lo classifica a livello di specie.

Biologi come Andrew Farnsworth della Cornell avevano a lungo sognato di spiare gli uccelli in questo modo. In un mondo che si riscalda e che è sempre più pieno di infrastrutture umane che possono essere mortali per loro, come grattacieli di vetro e linee elettriche, gli uccelli migratori stanno affrontando molte minacce esistenziali. Gli scienziati si affidano a una combinazione di metodi per tracciare i tempi e la posizione delle loro migrazioni, ma ognuno ha delle carenze. Il radar Doppler, con il meteo filtrato, può rilevare la biomassa totale degli uccelli nell'aria, ma non può suddividere quel totale per specie. I tag GPS sui singoli uccelli e le osservazioni attente da parte di birdwatcher cittadini-scienziati aiutano a colmare questa lacuna, ma taggare gli uccelli su larga scala è una proposta costosa e invasiva. E c'è un altro problema chiave: la maggior parte degli uccelli migra di notte, quando è più difficile identificarli visivamente e mentre la maggior parte degli ornitologi è a letto. Per oltre un secolo, il monitoraggio acustico è rimasto allettantemente fuori dalla portata come metodo che avrebbe risolto i guai degli ornitologi.

Verso la fine del 1800, gli scienziati si resero conto che gli uccelli migratori emettevano richiami notturni specifici per specie, "impronte digitali acustiche". Quando i microfoni divennero disponibili in commercio negli anni '50, gli scienziati iniziarono a registrare gli uccelli di notte. Farnsworth guidò parte di questa ricerca sull'ecologia acustica negli anni '90. Ma anche allora era difficile individuare i richiami brevi, alcuni dei quali si trovano al limite della gamma di frequenza udibile dagli esseri umani. Gli scienziati finirono con migliaia di nastri che dovettero esaminare in tempo reale mentre osservavano gli spettrogrammi che visualizzavano l'audio. Sebbene la tecnologia digitale rendesse più semplice la registrazione, il "problema perpetuo", dice Farnsworth, "era che diventava sempre più facile raccogliere un'enorme quantità di dati audio, ma sempre più difficile analizzarne anche solo una parte".

Poi Farnsworth incontrò Juan Pablo Bello, direttore del Music and Audio Research Lab della NYU. Fresco di un progetto che utilizzava l'apprendimento automatico per identificare le fonti di inquinamento acustico urbano a New York City, Bello accettò di occuparsi del problema delle chiamate dei voli notturni. Mise insieme un team che includeva l'esperto francese di ascolto automatico Vincent Lostanlen e nel 2015 nacque il progetto BirdVox per automatizzare il processo. "Tutti dicevano, 'Alla fine, quando questa noce sarà rotta, questa sarà una fonte di informazioni super-ricca'", dice Farnsworth. Ma all'inizio, ricorda Lostanlen, "non c'era nemmeno un accenno che fosse fattibile". Sembrava inimmaginabile che l'apprendimento automatico potesse avvicinarsi alle capacità di ascolto di esperti come Farnsworth.

"Andrew è il nostro eroe", dice Bello. "Tutto ciò che vogliamo imitare con i computer è Andrew".

Hanno iniziato addestrando BirdVoxDetect, una rete neurale, a ignorare guasti come bassi ronzii causati da danni causati dall'acqua piovana ai microfoni. Poi hanno addestrato il sistema a rilevare i richiami di volo, che differiscono tra (e persino all'interno di) specie e possono essere facilmente confusi con il cinguettio di un allarme per auto o di un ragno a molla. La sfida, dice Lostanlen, era simile a quella che affronta uno smart speaker quando ascolta la sua "parola di attivazione" unica, tranne che in questo caso la distanza tra il rumore di destinazione e il microfono è molto maggiore (il che significa molto più rumore di fondo da compensare). E, naturalmente, gli scienziati non potevano scegliere un suono unico come "Alexa" o "Hey Google" per il loro trigger. "Per gli uccelli, non facciamo davvero quella scelta. Charles Darwin ha fatto quella scelta per noi", scherza. Fortunatamente, avevano molti dati di addestramento con cui lavorare: il team di Farnsworth aveva annotato a mano migliaia di ore di registrazioni raccolte dai microfoni a Ithaca.

Con BirdVoxDetect addestrato a rilevare i richiami di volo, un altro compito difficile lo attendeva: insegnargli a classificare i richiami rilevati in base alla specie, cosa che pochi birdwatcher esperti sanno fare a orecchio. Per gestire l'incertezza, e poiché non ci sono dati di addestramento per ogni specie, hanno deciso di usare un sistema gerarchico. Ad esempio, per un dato richiamo, BirdVoxDetect potrebbe essere in grado di identificare l'ordine e la famiglia dell'uccello, anche se non è sicuro della specie, proprio come un birdwatcher potrebbe almeno identificare un richiamo come quello di una parula, che sia dal groppone giallo o dal fianco castano. Durante l'addestramento, la rete neurale è stata penalizzata meno quando ha confuso uccelli che erano più vicini nell'albero tassonomico.

Lo scorso agosto, a coronamento di otto anni di ricerca, il team ha pubblicato un articolo che descriveva in dettaglio gli algoritmi di apprendimento automatico di BirdVoxDetect. Hanno anche rilasciato il software come prodotto gratuito e open source affinché gli ornitologi potessero utilizzarlo e adattarlo. In un test su un'intera stagione di registrazioni di migrazione per un totale di 6.671 ore, la rete neurale ha rilevato 233.124 richiami di volo. In uno studio del 2022 sul Journal of Applied Ecology , il team che ha testato BirdVoxDetect ha scoperto che i dati acustici sono efficaci quanto il radar per stimare la biomassa totale.

BirdVoxDetect funziona su un sottoinsieme di uccelli canterini migratori nordamericani. Ma attraverso l'apprendimento "few-shot", può essere addestrato a rilevare altri uccelli simili con solo pochi esempi di addestramento. È come imparare una lingua simile a quella che parli già, dice Bello. Con microfoni economici, il sistema potrebbe essere esteso a luoghi in tutto il mondo senza birdwatcher o radar Doppler, anche in condizioni di registrazione molto diverse. "Se vai a una conferenza di bioacustica e parli con diverse persone, hanno tutte casi d'uso diversi", dice Lostanlen. Il passo successivo per la bioacustica, dice, è creare un modello di base, come quelli su cui stanno lavorando gli scienziati per l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi di immagini e video, che sarebbe riconfigurabile per qualsiasi specie, anche oltre gli uccelli. In questo modo, gli scienziati non dovranno costruire un nuovo BirdVoxDetect per ogni animale che vogliono studiare.

Il progetto BirdVox è ora completo, ma gli scienziati stanno già lavorando sui suoi algoritmi e sul suo approccio. Benjamin Van Doren, un biologo delle migrazioni presso l'Università dell'Illinois Urbana-Champaign che ha lavorato su BirdVox, sta utilizzando Nighthawk, una nuova rete neurale intuitiva basata sia su BirdVoxDetect che sulla popolare app di identificazione del canto degli uccelli Merlin, per studiare gli uccelli che migrano su Chicago e altrove nel Nord e Sud America. E Dan Mennill, che gestisce un laboratorio di bioacustica presso l'Università di Windsor, afferma di essere entusiasta di provare Nighthawk sulle chiamate di volo che il suo team attualmente annota manualmente dopo che sono state registrate dai microfoni sul lato canadese dei Grandi Laghi. Una debolezza del monitoraggio acustico è che, a differenza del radar, un singolo microfono non può rilevare l'altitudine di un uccello in alto o la direzione in cui si sta muovendo. Il laboratorio di Mennill sta sperimentando una serie di otto microfoni in grado di triangolare per risolvere questo problema. L'analisi delle registrazioni è stata lenta. Ma con Nighthawk, l'analisi accelererà notevolmente.

Con uccelli e altri animali migratori minacciati, dice Mennill, BirdVoxDetect è arrivato proprio al momento giusto. Sapere esattamente quali uccelli stanno volando in tempo reale può aiutare gli scienziati a tenere d'occhio come stanno le specie e dove stanno andando. Ciò può informare gli sforzi pratici di conservazione come le iniziative "Lights Out" che incoraggiano i grattacieli a oscurarsi di notte per prevenire le collisioni degli uccelli. "La bioacustica è il futuro della ricerca sulla migrazione e stiamo davvero solo arrivando alla fase in cui abbiamo gli strumenti giusti", dice. "Questo ci introduce in una nuova era".

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"The Fee Only" ospite a "I Libri di Ale"

Una nuova collaborazione sta nascendo!

Sono emozionato di annunciare l’inizio di una collaborazione entusiasmante con il sito thefeeonly.com! Questa partnership rappresenta una fantastica opportunità per entrambi i team coinvolti. Il team di thefeeonly.com potrà contare sulle mie competenze comunicative e sulla mia abilità nel creare contenuti di alto livello. Offrirò consulenza specializzata in comunicazione efficace, public speaking…

[netmassimo]

Le notizie trapelate riguardo alle intenzioni di Baidu, il più importante motore di ricerca cinese, di dotarsi di un sistema analogo a ChatGPT sono solo le ultime che hanno interessato il mondo dei motori di ricerca dopo che il sistema di apprendimento automatico di OpenAI è stato lanciato. Nel corso di questo mese, Microsoft ha rivelato di aver investito 10 miliardi di dollari in OpenAI e di voler aggiungere ChatGPT al suo motore di ricerca Bing. Google ha risposto con Google Sparrow, un altro sistema di apprendimento automatico. Il lancio di ChatGPT ha subito riacceso le discussioni sulla natura di questa presunta intelligenza artificiale, sulle sue possibilità e sui suoi limiti e i nuovi sistemi dei concorrenti le aumenteranno ulteriormente.

[stranotizie]

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AI: Portfolio con Amy Adams