Mesterségesintelligencia-algoritmus állapítja meg egy-egy fejlődő ország, régió szegénységi szintjét.
Stanfordi kutatók géptanulás-módszere mobiltelefon-használat és az éjszaka fényeiről készült műholdas felvételek alapján képes felbecsülni térségek szegénységszintjét. Az éjszakai fényadatok intenzitását nappali műholdas képekkel kombináló módszer jól alkalmazható bármelyik fejlődő országra.
A kutatók többmillió nappali képen gyakoroltatták az algoritmust. Mindegyik képet a helyszín éjszakai világítását számszerűsítő címkével látták el. A többek között kövezett utakat, fémtetőket és gazdaságokat ábrázoló, azaz a megélhetés szintjére utaló nappali képek segítenek szegény nagyon szegény régiók megkülönböztetésében.
A modell vizuális fogódzókat keres, és automatikusan megtanulja, hogy az éjszakai fényértékhez kapcsolódó jegyeket találjon nappali képeken.
Egy másik modellt az első modell által kiválasztott képek finom különbségeinek észrevételére tanították be, amihez gazdasági adatokat is felhasznál. Beletanul, hogy az adatok alapján felbecsülje falvak relatív szegénységi szintjét.
Tesztek bizonyították, hogy az új módszer jobban működik, mint a csak éjszakai adatokat használó modellek.
Afrika is igyekszik bekapcsolódni a mesterségesintelligencia-versenybe a hiányos infrastruktúra és finanszírozás ellenére. A kutatók azonban leszögezik, hogy semmiképpen sem úgy, ahogyan azt a Nyugat szeretné.
Inkább használják arra a szürkeállományukat, hogy a hazai szegénység még tovább csökkenjen – nagyobb hasznát vennénk ennek. Varga Mátyás Zsolt írása.
Az Egyesült Államokban legutóbb egy tinédzser halálát kérték számon a mesterséges intelligencián! Az AI veszélyei egyre fenyegetőbbek.
Nem csak jobbról kapja a kemény kritikát a TISZA Párt elnöke, a baloldal is elhatárolódik Magyartól, aki saját szimpatizánsait is megveti.
Aztán jött a kijózanító felismerés.
Azt, hogy egy minden eredetiséget nélkülöző, banánra fixálódott, agresszív hakapeszi tényezőnek tűnik, a NER tökéletesen megérdemli. Mi nem.
