Слияние правительства с искусственным интеллектом

Частные предприятия уже используют ИИ, чтобы найти эффективность в собственном бизнесе и повысить рентабельность инвестиций в продукты и проекты.

Рискуя встретиться с самим собой, одним из моих любимых фильмов в детстве были «Военные игры» с Мэтью Бродериком в главной роли. В то время я не осознавал этого, но в критической ситуации большой суперкомпьютер WOPR, управляемый Министерством обороны, продемонстрировал возможности искусственного интеллекта. Играя против себя в крестики-нолики, он извлек урок, который предотвратил глобальную термоядерную войну.

Во многих отношениях Голливуд исказил то, о чем многие думают, когда впервые слышат термин искусственный интеллект или ИИ. Раньше я думал о фильмах вроде «Терминатора» или «Матрицы», где разумные машины развивают способность думать самостоятельно и пытаются свергнуть человечество. Хотя это создает захватывающий сюжет фильма, ИИ имеет гораздо более ощутимые - и менее опасные - преимущества, особенно для правительства.

В 2018 американский информационный директор Сюзетт Кент объявила о создании первой федеральной стратегии обработки данных, которая послужит основой для того, как агентства используют AI.

Ее аналогия в описании необходимости стратегии была убедительной.

«Технологическая модернизация дает нам возможность переосмыслить наш фундамент» Кент сказална мероприятии, анонсирующем стратегию. «Мы должны действовать агрессивно. Мы не хотим строить скоростной поезд без рельсового пути ».

ИИ может служить частью этого трека. По мере того как правительство собирает все больше и больше данных, потребность в решениях для получения истинной ценности этих данных становится все более важной. ИИ в сочетании с большими данными и аналитикой может предоставить эту базовую ценность и выйти за рамки традиционных решений, чтобы найти более глубокое понимание.

Другие правительства также признали это. Например, Объединенные Арабские Эмираты были первой страной, которая назначила высокопоставленного чиновника кабинета министров, занимающегося исключительно расширением прав и возможностей ИИ и надзором в правительстве, назначив Государственный министр по искусственному интеллектув октябре 2017. Канада была первой страной, которая выпустила национальная стратегия ИИ. И Китай выпустил план 3-год быть лидером ... если нет что собой представляет лидер ... в искусственном интеллекте.

Понимание AI

Таким образом, для тех из нас, кто до сих пор понимал ИИ исключительно как голливудский блокбастер, ИИ - это наука о системах обучения, позволяющих им подражать конкретным задачам человека посредством обучения и автоматизации. Короче говоря, это технология, которая позволяет машинам учиться на собственном опыте, приспосабливаться к новым данным и выполнять конкретные человеческие задачи, такие как распознавание образов, поиск аномалий в данных, анализ изображений и видео и многое другое. Специфично для аналитики, ИИ может помочь аналитическим программам в правительстве находить связи и тенденции в данных, которые человеческие аналитики могут упустить из-за масштаба, сложности или других факторов ... и он может делать это гораздо быстрее. ИИ может находить контекст в данных, получая информацию из предыдущих открытий, чтобы создать лучшие результаты в будущем. С точки зрения аналитики ИИ стремится сосредоточиться на следующих областях:

• Машинное обучение: машинное обучение и глубокое обучение позволяют находить информацию, скрытую в данных, без явного указания, где искать и что делать. Это приводит к лучшим, более быстрым и точным возможностям принятия решений.
• Обработка естественного языка: НЛП обеспечивает понимание, взаимодействие и общение между людьми и машинами, автоматически извлекая информацию и возникающие тенденции из большого количества структурированного и неструктурированного контента.
• Компьютерное зрение: компьютерное зрение анализирует и интерпретирует то, что находится на изображении или видео, посредством обработки изображений, распознавания изображений и обнаружения объектов.
• Прогнозирование и оптимизация. Прогнозирование помогает прогнозировать будущие результаты, тогда как оптимизация обеспечивает наилучшие результаты при ограниченности ресурсов. Это включает в себя возможность крупномасштабной автоматизации для прогнозирования результатов и оптимизации решений.

Прочитайте полную историю здесь…