A fusão do governo com a inteligência artificial

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Os tecnocratas estão invadindo diretamente as funções do governo. Uma estratégia de dados federal para IA foi criada no 2018, fornecendo padrões em todo o governo federal sobre o uso de inteligência artificial. ⁃ Editor TN

As empresas privadas já usam a IA para encontrar eficiência em seus próprios negócios e melhorar o retorno do investimento em produtos e projetos.

Correndo o risco de me namorar, um dos meus filmes favoritos quando criança era "WarGames", estrelado por Matthew Broderick. Eu não percebi isso na época, mas no cenário climático, o grande supercomputador 'WOPR' operado pelo Departamento de Defesa mostrou capacidade de inteligência artificial. Ao jogar contra o tic-tac-toe, aprendeu uma lição que impedia a guerra termonuclear global.

De muitas maneiras, Hollywood distorceu o que muitos pensam quando ouvem o termo inteligência artificial, ou IA. Meus pensamentos costumavam ir a filmes como "O Exterminador do Futuro" ou "A Matriz", onde máquinas sencientes desenvolvem a capacidade de pensar por si mesmas e tentar derrubar a humanidade. Enquanto isso contribui para um enredo empolgante, a IA tem benefícios muito mais tangíveis e menos ameaçadores, principalmente para o governo.

No 2018, a diretora de informações dos EUA, Suzette Kent, anunciou a criação da primeira estratégia federal de dados que servirá de base para o modo como as agências usam a IA.

Sua analogia ao descrever a necessidade da estratégia foi convincente.

"A modernização da tecnologia nos permite repensar nossa base" Kent disseem um evento anunciando a estratégia. “Temos que nos mover agressivamente. Não queremos construir o trem de alta velocidade sem a pista. ”

A IA pode servir como parte dessa faixa. À medida que o governo coleta mais e mais dados, a necessidade de soluções para gerar valor real a partir desses dados cresce em importância. A IA, em conjunto com o big data e a análise, pode fornecer esse valor de linha de base e ir além das soluções tradicionais para encontrar insights mais profundos.

Outros governos também reconheceram isso. Por exemplo, os Emirados Árabes Unidos foram o primeiro país a nomear um alto funcionário do gabinete focado apenas no empoderamento e supervisão da IA ​​dentro do governo, nomeando um Ministro de Estado da Inteligência Artificialem outubro 2017. O Canadá foi a primeira nação a lançar um estratégia nacional de IA. E China lançou um plano de ano 3 ser um líder ... se não o líder ... em IA.

Compreensão AI

Portanto, para aqueles de nós cujo entendimento da IA ​​até agora era unicamente o sucesso de bilheteria de Hollywood, a IA é a ciência dos sistemas de treinamento para emular tarefas humanas específicas por meio de aprendizado e automação. Em resumo, é uma tecnologia que possibilita que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novas entradas e executem tarefas humanas específicas, como reconhecimento de padrões, localização de anomalias nos dados, análise de imagens e vídeos e muito mais. Específica para análise, a IA pode ajudar os programas de análise no governo a encontrar conexões e tendências nos dados que os analistas humanos podem perder devido à escala, complexidade ou outros fatores ... e podem fazê-lo em uma velocidade muito mais rápida. A IA pode encontrar contexto nos dados, obtendo informações de descobertas anteriores para criar melhores resultados no futuro. Do ponto de vista analítico, a IA tende a se concentrar nessas áreas:

  • Aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo encontram insights ocultos nos dados sem explicitamente saber onde procurar ou o que concluir. Isso resulta em recursos de tomada de decisão melhores, mais rápidos e mais precisos.
  • Processamento de linguagem natural: a PNL permite a compreensão, a interação e a comunicação entre humanos e máquinas, extraindo automaticamente insights e tendências emergentes de grandes quantidades de conteúdo estruturado e não estruturado.
  • Visão computacional: a visão computacional analisa e interpreta o que há em uma imagem ou vídeo através do processamento de imagens, reconhecimento de imagens e detecção de objetos.
  • Previsão e otimização: a previsão ajuda a prever resultados futuros, enquanto a otimização oferece os melhores resultados, devido às restrições de recursos. Isso inclui ativar a automação em larga escala para prever resultados e otimizar decisões.

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