background preloader

ML vs Humans

Facebook Twitter

3 human qualities digital technology can’t replace in the future economy: experience, values and judgement | The Urban Technologist. Some very intelligent people – including Stephen Hawking, Elon Musk and Bill Gates – seem to have been seduced by the idea that because computers are becoming ever faster calculating devices that at some point relatively soon we will reach and pass a “singularity” at which computers will become “more intelligent” than humans. Some are terrified that a society of intelligent computers will (perhaps violently) replace the human race, echoing films such as the Terminator; others – very controversially – see the development of such technologies as an opportunity to evolve into a “post-human” species. Already, some prominent technologists including Tim O’Reilly are arguing that we should replace current models of public services, not just in infrastructure but in human services such as social care and education, with “algorithmic regulation”.

Faster isn’t wiser I think it’s thoroughly mistaken to make either of those assumptions. Values are experience, not data Will that ever change? Like this: 11 reasons computers can’t understand or solve our problems without human judgement | The Urban Technologist. Why data is uncertain, cities are not programmable, and the world is not “algorithmic”. Many people are not convinced that the Smart Cities movement will result in the use of technology to make places, communities and businesses in cities better. Outside their consumer enjoyment of smartphones, social media and online entertainment – to the degree that they have access to them – they don’t believe that technology or the companies that sell it will improve their lives. The technology industry itself contributes significantly to this lack of trust.

Too often we overstate the benefits of technology, or play down its limitations and the challenges involved in using it well. These approaches work in many mechanical and engineering systems – the autopilots that fly planes or the anti-lock braking systems that we rely on to stop our cars. But should we extend them into human realms – how we educate our children or how we rehabilitate convicted criminals? 1. 2. 3. 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. Will Machines Replace Us or Work With Us? During the next few decades (or maybe sooner), the notion of work and whether it is handled by a human or a virtual being will hinge on predictability. As they are starting to do today, machines will manage the routine while humans take on the unpredictable – tasks that require creativity, problem solving and flexibility. That’s not to say that the role of computers will not grow and handle more sophisticated processes. Even today, machines “learn” to carry out tasks we could hardly imagine 20 years ago.

Did a DJ just pick your favorite song, or was it an algorithm? Using statistical patterns in data, computers can “learn” to improve the efficiency of many different work processes – such as customer care and toll collection on the highways. But as we deploy computers to make our world more efficient, human work will take on more of a “problem solving” role, overseeing processes and coming to the rescue when things go awry.

Today, I work on this question every day. Go Back to Top. Vous avez dit machine learning? | Blue DME. Selon Angel.co, 916 machines de startups sont aujourd’hui en apprentissage automatisé. Cela représente une augmentation de 47% par rapport à mai 2015. Dès lors, le machine learning est une technologie à croissance exponentielle. Historiquement, cette théorie a pris son essor avec les travaux des mathématiciens Vapnik et Chervonenkis dans les années 1960. Ces travaux se sont développés un peu à l’écart du monde des probabilités et des statistiques et n’ont pas été reconnus tout de suite.

Le machine learning ne se concentre plus sur des objets abstraits mais sur le côté opérationnel, c’est-à-dire la prise de décision à partir des données en faisant le moins d’erreurs possibles. Cet article consiste à présenter les notions de machine learning, de deep learning et de réseaux de neurones, les use cases qui y sont associées et à déterminer si ce phénomène est davantage un risque ou une opportunité. a-Apprentissage automatique, auto-amélioration des systèmes et Big Data Blog Re-work InExcelsis. L'arrivée de Watson au Crédit Mutuel suscite des inquiétudes pour l'emploi. Au Crédit Mutuel, les commerciaux du réseau pourraient figurer parmi les premiers impactés par la mise en place de Watson, ainsi que ceux de Gestel pour l'assistant virtuel assurance.

(Ci-dessus, le siège/Ji-Elle) Tandis qu'IBM peaufine l'adaptation française de sa plateforme cognitive Watson en partenariat avec des entreprises françaises comme le Crédit Mutuel CIC, où plusieurs pilotes sont prévus sur l'analyse de mails et l'assistance virtuelle, des représentants du personnel de la banque s'inquiètent de projets qui les sollicitent pour « entraîner Watson » alors que ce dernier pourrait contribuer à terme à supprimer des emplois. Il y a quelques mois, IBM France annonçait pour 2016 la version française de sa plateforme cognitive Watson. 20 M€ investis en 2016 Dans leur bulletin, les représentants FO du Crédit Mutuel indiquent que l’investissement financier pour développer le projet Watson dépassera les 20 millions d’euros en 2016.

How will artificial intelligence and machine learning change the world in the future? - Quora. Will Robots Make Humans Unnecessary? A lone researcher recently made a remarkable discovery that may save millions of lives. She identified a chemical compound that effectively targets a key growth enzyme in Plasmodium vivax, the microscopic parasite responsible for most of the world's malaria cases. The scientist behind this new weapon against one of humanity's great biological foes didn't expect praise, a bonus check, or even so much as a hardy pat on the back for her efforts.

In fact, "she" lacks the ability to expect anything. This breakthrough came courtesy of Eve, a "robotic scientist" that resides at the University of Manchester's Automation Lab. Eve is still under development, but her proven efficacy guarantees that Big Pharma will begin to "recruit" her and her automated ilk in place of comparatively measured human scientists who demand annoying things like "monetary compensation," "safe work environments," and "sleep.

" Machines outperforming humans is a tale as old as the Industrial Revolution. Why machine learning will impact, but not take, your job. Related topicsAnalytics Data Skills Related articles Share article 121 50 15 54googleplus0 Short of time? Print this pageEmail article ‘The best results come from human-machine collaboration, and businesses will continue to realise this as the results become more and more tangible’ Artificial intelligence is being used all around is, but it looks nothing like The Jetsons. The World Economic Forum warned that robots and technological advances will take more than 5 million jobs from humans over the next five years.

Machine learning has undoubtedly earned its place in the workforce, but machines don’t necessarily have to replace humans – they can in fact enhance the work humans can do. One area where machine learning is flourishing is in the localisation and translation industry. Increased global competition necessitates faster time-to-market, which leads to increased pressure for companies to push out content fast. >See also: Machines have their limits Human-machine partnership.

Homme contre machine: les algorithmes sont-ils plus forts que les humains en marketing ? Les marketeurs ont l’habitude de se fier principalement à l’intelligence humaine et à quelques données pour développer les relations et l’engagement avec leurs clients. Aujourd’hui, ils doivent faire face au volume colossal, et à une variété de données qui sont disponibles, et qui sont quasiment impossible à traiter sans l’aide de la technologie.

Ces dernières années ont considérablement changé le monde du marketing : liberté créative et profits importants pour les marketeurs utilisant les outils technologiques. Mais ces bonnes nouvelles ont généré de nouvelles questions : «Si la technologie a pu remplacer l’homme au niveau de l’administration des campagnes marketing, est-elle capable de remplacer le marketeur également?». Comment la technologie dépasse déjà les humains Lorsqu’il s’agit d’analyse quantitative la technologie est sans conteste plus rapide et plus précise que l’homme, et ses conclusions ne peuvent pas être influencées par des préjugés personnels ou émotionnel. A propos. Les machines seront-elles un jour plus intelligentes que les hommes ? Un expert de Google donne son opinion sur la question.

Un jour les machines seront supérieures aux humains. Non, il ne s’agit pas là du remake du film « Terminator le soulèvement des machines », mais bien des convictions du fervent défenseur de l’IA (intelligence artificielle) Ray Kurzweil. L’homme est absolument convaincu que c’est pour bientôt (2029) le jour où les robots seront plus intelligents que les hommes. Pour lui, les machines seront tellement évoluées au point ou elles seront en mesure de nous comprendre mieux que nous même ou encore nos proches. Il va même jusqu’à dire qu’elles seront aussi dotées de conscience comme les humains.

Qui est cet homme ? Kurzweil est aussi connu pour ses prévisions qui se sont vérifiées dans le temps. Il est bien vrai que les progrès en informatique (machine learning) ont permis de donner naissance à des ordinateurs capables de battre des champions de jeopardy, il reste néanmoins beaucoup d’étapes à franchir pour une IA comparable à l’intelligence humaine et Kurzweil en est conscient. Et vous ? Serez-vous remplacé par un robot ? L'Université d'Oxford a examiné les probabilités d'automatisation de 700 professions sur les 10 à 20 prochaines années. Qu'on les considère comme un progrès ou une menace, les robots sont destinés à être plus visibles dans notre quotidien.

Dans une étude de l'Université d'Oxford rapportée par Bloomberg, des chercheurs ont mesuré le risque d'automatisation de 700 métiers. Près de la moitié des travailleurs actuels des Etats-Unis seraient visés par ce phénomène. Au sommet de la liste, les «low level jobs»: réceptionniste, vendeur en magasin, vigile ou cuisinier dans un fast-food ont 8 chance sur 10 de voir leur métier à terme être automatisé. L'étude note quelques secteurs à l'abri de cette automatisation: les métiers manuels dits de précision (chirurgien ...), le secteur de l'art (chorégraphes, directeurs artistiques...) exception faite des musiciens et des chanteurs, dont les performances peuvent être facilement imitées artificiellement.

La révolution des robots - les machines vont inéluctablement remplacer les hommes - les dernières données sur le phénomène. Des machines et des hommes : le deep learning, nouvelle frontière de l'intelligence artificielle ?