Artificial Intelligence

Amazon は採用担当者を人工知能ソフトウェアに置き換えることができるか?

Recode が閲覧した機密の内部文書によると、Amazon は … [+] どの求職者が成功する可能性が最も高いかを判断する自動応募者評価システム。 ゲッティ 人間があなたの履歴書を読む代わりに、人工知能技術がその仕事をする準備ができています。 しかし、それはうまくできるでしょうか? 先週、Amazon は採用担当者に買収を提案し、それらを人工技術ソフトウェアに置き換えることを検討する可能性があります。 これは、巨大なオンライン小売業者から解雇されると予想される何千人もの人々に追加されます. Recode が閲覧した機密の内部文書によると、Amazon は、どの求職者が成功する可能性が最も高いかを判断する自動応募者評価システムに取り組んでいます。 これらの候補者は、ホワイトカラーの本社と倉庫内での面接のために迅速に追跡されます。 ソフトウェアは、現在同じタイプの役割に就いている現在の Amazon 従業員と比較して、応募者の履歴書の一致を検索します。 小売大手が AI 採用ツールを試みたのはこれが初めてではありません。 Amazon は 2017 年に、性差別の申し立てにより AI システムを廃止しました。 ただし、Amazon の新しい採用 AI は、採用プロセスに偏見がないように構築されていると報告されています。 なぜAI? AI は採用担当者に取って代わる必要はありません。 検索の専門家と求職者の間には、人間的なやり取りが常に必要になります。 AI リクルーティングは、時間のかかる退屈で反復的なタスクを効率的に自動化します。 このテクノロジーは、面接プロセス中にパーソナライゼーションとデータの洞察を提供し、感情や偏見のないより良い決定を下すのに役立ちます. AI主導の人事テクノロジーには機械学習が組み込まれており、人間の責任をより効率的に実行し、ヘッドハンターを解放して、人事、社内の企業採用担当者、マネージャーや候補者とのコミュニケーション、新しい企業クライアントの探索など、より高度なタスクに集中できるようにします。 AI採用の成長 採用に AI を活用しているのは Amazon だけではありません。 求人検索の分野で AI に注目する新興企業やテクノロジー企業が急速に成長している傾向があります。 天才 ペンシルベニア州アンブラーに本拠を置く企業である Phenom は、人工知能を効果的に使用してタスクを自動化し、求人検索をパーソナライズしています。 フィラデルフィア郊外の小さな町を拠点とするこのスタートアップは、静かに 10 …

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GLEAMER 人工知能ソフトウェアの研究が RSNA Alexander R. Margulis Award for Scientific Excellence を受賞

BoneView は骨折検出に革命をもたらします パリ、 11月 2022年2月28日 /PRNewswire/ — 米国による BoneView の研究 グリーマー AI ソフトウェアは、VA ボストン ヘルスケア システムの放射線科主任であり、 ボストン大学医学部、2022 年アレクサンダー R. マルグリス科学優秀賞を受賞しました。 この賞は、世界中で出版された数百の科学論文のうち、その年に最も優れたオリジナルの科学論文を表彰するものです。 放射線学、 The Radiological Society of 北米 (RSNA) は、世界 145 か国の 31 の放射線専門分野を代表する放射線科医、医学物理学者、およびその他の医用画像専門家の国際社会です。 GLEAMER の BoneView は、より高速で正確なフィルム読み取りを可能にします マルグリス賞指名委員会とマルグリス賞選考委員会は、その新規性、品質、重要性、科学的および臨床的影響の可能性に基づいて、公開された原稿を審査します。 委員会は博士を選んだ. ゲルマジの研究、人工知能を使用した放射線写真骨折認識のパフォーマンスと効率の改善、Vol。 302号 3の 放射線科これは、GLEAMER の BoneView® AI ソフトウェアが、四肢骨格、胸郭、胸椎および腰椎全体の骨折の検出と位置特定に役立ち、読み取り時間を短縮しながら感度と特異性を向上させることを実証しました。 米国食品医薬品局 (FDA) の登録調査により、BoneView は欧州連合で CE マーク クラス 2a …

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RadNet の Aidence 人工知能 (AI) 子会社と Google Health が提携し、AI ソリューションで肺がんスクリーニングを改善

ラドネット株式会社 ロサンゼルス、11 月 2022年2月28日 (GLOBE NEWSWIRE) — ラドネット株式会社 (NASDAQ: RDNT)、 高品質で費用対効果の高い固定サイトの外来画像診断サービスを提供する全国的リーダーは本日、肺の人工知能子会社である Aidence と、Alphabet, Inc. の一部門である Google Health を報告しました。 (NASDAQ: GOOG)、ライセンス契約を発表 Google Health の AI 研究モデル CT画像による肺結節の悪性度予測。 エイデンスは、このモデルを開発、検証し、市場に投入して、肺がんの早期かつ正確な診断と、スクリーニング プログラムにおける不要な手順の削減をサポートします。 2020 年の研究によると、低線量 CT による肺がん検診は、肺がんによる死亡率を男性で 24%、女性で 33% も大幅に減少させることが示されています。 ネルSオン トライアル。 スクリーニング イニシアチブは、英国の標的肺健康診断など、ヨーロッパでますます実施されています。 米国では、最近、適格基準が ブロードeネッド、 肺がん検診の利点をさらに反映しています。 肺癌スクリーニングにおける主な困難は、検出された肺結節の性質を確立することです。 これらの結節のほとんどは癌性ではありません。 しかし、そのような結節を適切に特定して診断することは、時間と費用がかかり、患者とその家族にとって不安を引き起こし、時には侵襲的であり、フォローアップ CT または外科的介入が必要になる場合があります。 Baptist Memorial Health Care Corporation のチーフ サイエンティストであり、テネシー州メンフィスにある Baptist …

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恐竜の足跡から米国と EU のデータまで: 最新の人工知能 – The European Sting – Critical News & Insights on European Politics, Economy, Foreign Affairs, Business & Technology

(クレジット: Unsplash) この記事は、ヨーロピアン スティングと世界経済フォーラムの協力により作成されました。 著者: Kay Firth-Butterfield、人工知能および機械学習の責任者。 世界経済フォーラム執行委員会メンバー この毎月のまとめでは、人工知能と機械学習に関する世界中の最新の記事をお届けします。 トップ ニュース: バイデン政権が米国と EU のデータ共有フレームワークを導入。 AI が世界を支配することはない理由。 クリエイティブ AI; 100 年の歴史を持つパズルの突破口。 AI は恐竜の足跡の質問を解決します。 1.バイデン政権は、米国とEUのデータ共有フレームワークを実装します 米国のジョー・バイデン大統領は先月、米国と欧州委員会が新しい大西洋横断データ プライバシー フレームワークを作成することになる大統領令に署名しました。 この枠組みは、組織が合法的に EU 市民の個人データを米国に転送できるようにするプロセスを確立します。 ホワイトハウスの声明によると、このフレームワークは大西洋の両側の人々に利益をもたらすとのことです。これは、大西洋を横断するデータ フローがそれぞれの市民、経済、社会にもたらす重要性を相互に認識しているからです。」 2. AIが世界を支配しない理由 新しい本 – 機械が世界を支配しない理由: 機械を使わない人工知能 恐れ 人間の知性と同等以上の人工知能は不可能であると主張しています。 汎用人工知能と呼ばれることもあるこの本は、この主張の 2 つの具体的な理由を挙げ、数学、物理学、哲学、言語学、生物学などの多くの分野からの証拠をまとめています。 Digital Trends とのインタビューで、この本の著者であるバッファロー大学の哲学教授である Barry Smith と、ドイツの AI 企業 Cognotekt の創設者である Jobst Landgrebe が詳しく説明しています。 …

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ウォルマートは AI を使用して、感謝祭のパンプキン パイの売り上げを予測しています

この話へのコメント コメント トルコが注目を集めています。 クランベリーソースが羽をフリルに。 しかし、パンプキンパイは、多くのアメリカ人が感謝祭に切望する愛すべき主食です。 そして、多くの人はそれを自分で作りたくない. そのため、ウォルマートが所有する小売および食料品の倉庫である Sam’s Club は、人工知能を使用して、約 600 店舗のそれぞれがホリデー シーズンに必要なパイの量を予測しています。 Sam’s Club の関係者によると、彼らのモデルは多種多様なデータを使用しています。 現地の気温など (暑い気候は、多くの場合、パイの購入量が少ないことを意味します)。 日曜日のフットボールの試合がホームかアウェイか (ホーム ゲームは、より多くのパイが必要であることを意味する場合があります)。 今年のピーカン パイの人気度 (ピーカン パイが増えると、パンプキン パイの売り上げが減少する可能性があります)。 これらのデータ ポイントやその他のデータ ポイントは、彼らが作成した人工知能モデルに接続されます。 各店舗のリーダーに、時間ごとに店舗に必要なパイの数などの推奨事項を吐き出します。 昨年、Sam’s Club は 450 のフットボール フィールドを埋めるのに十分な数のパンプキン パイを販売した、と当局者は述べた。 (彼らは正確な数字を与えることを拒否した.) 顧客を維持するための競争は熾烈であり、利益率は厳しいため、具体的に需要を予測することが必要である、と関係者は付け加えた。 「メンバーが必要なものを手に入れられない場合、彼らは私たちと一緒に更新するつもりはありません」と、Sam’s Clubのテクノロジー担当副社長であり、家族が今年の感謝祭にカボチャとピーカンパイの両方を購入している店のメンバーであるPete Rowe. 「私たちと私たちのモデルが確認することが重要です。」 パンプキンパイかピーカンパイ? これらのレシピでは、選択する必要はありません。 近年、洗練された人工知能モデルが食料品店で一般的になっています。 パンデミックとサプライ チェーンの課題に後押しされて、食料品の購入体験が急速に変化しています。ユーザーが手に取った商品を自動的に認識する AI 搭載のショッピング カートから、購入内容に基づいてレシピを生成するシェフ ボットまでです。 食料品の専門家によると、上昇は要因の合流によるものです。 店舗は、サードパーティのブローカーや買い物客のロイヤルティ プログラムなど、膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。 …

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人工知能テーマの主要な臨床試験会社

製薬業界の未来は、さまざまな破壊的なテーマによって形作られます。人工知能 (AI) は、臨床試験会社に大きな影響を与えるテーマの 1 つです。 製薬業界は高度に規制された業界であるため、新しいテクノロジーの採用や近代化が遅れる可能性があります。 しかし、製薬業界は AI がもたらす利点に気づき始めており、現在ではバリュー チェーン全体のさまざまな分野で AI が使用されています。 製薬分野でのその使用は、今後 5 年間で増加し続けると予想されます。 業界における AI のアプリケーションは数多くあり、業界の主要な側面を変革し、イノベーションを推進する可能性があります。 用途には、データ管理、創薬、臨床試験の設計が含まれます。 Covid-19 は、製薬業界全体で前例のないほどのデジタル トランスフォーメーションの加速をもたらしました。 製薬会社、製薬会社、医療機器会社は、パンデミックの多くのハードルと要求に迅速に対応する必要がありました。 たとえば、Covid-19 治療薬を迅速に開発する必要があるため、AI はウイルスを標的とする既存の薬の転用に成功しています。 これにより、AI ツールの使用に対する信頼が高まる可能性が高く、より多くの製薬会社が AI を将来の戦略に統合するようになるでしょう。 GlobalData の Digital Transformation and Emerging Technology Survey 2020 によると、製薬業界の専門家のほぼ 3 分の 2 が、今後 2 年間で AI が製薬業界の主要な破壊的技術になると予想しています。 ただし、業界にとって最も重要な主要テーマへの能力と投資に関しては、すべての企業が同等というわけではありません。 企業が最も重要なテーマでどのように位置付けられ、ランク付けされているかを理解することは、将来の収益の可能性と相対的な競争上の地位の主要な先行指標となる可能性があります。 GlobalData のテーマ別調査レポート、創薬における人工知能によると、主な採用企業には、AstraZeneca、Takeda、Pfizer、Sanofi、Novartis、Roche、Johnson & Johnson、GSK、Merck & …

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「人工知能アート」は本当にアートなのか? はい、このカリフォルニアのギャラリーは言います

レイチェル・メッツ、CNN ビジネス 人工知能が画像を生成するためにますます普及するにつれて、 疑問がアートの世界をかき乱しました: AI はアートを作成できますか? サンフランシスコのビットフォーム ギャラリーでは、答えはイエスです。 「Artificial Imagination」と呼ばれる展示は、12 月下旬まで展示されており、生成型 AI システム DALL-E やその他のタイプの AI で作成された、またはそれに触発された作品を特集しています。 DALL-E、および Stable Diffusion や Midjourney などの他の同様のシステムを使用すると、ユーザーは単語を入力して画像を取得できます。 2001 年にニューヨークにオリジナルのビットフォーム ギャラリーを設立したスティーブン サックス (サンフランシスコの場所は 2020 年にオープン) は、アートとテクノロジーの交差点でアーティストと協力することに常に重点を置いてきました。 しかし、これは OpenAI によって作成された DALL-E に焦点を当てた最初のアート ショーである可能性があり、Sacks が AI で作成された作品に直接集中して提示した最初のアート ショーである、と彼は CNN Business に語った。 3D プリントや Photoshop などのテクノロジーを使用することは、アートでは一般的です。 しかし、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney などの新しいテキストから画像へのシステムは、アートの世界がこれまでに見たことのないものとは異なり、印象的な外観の画像を電光石火の速さで送り出すことができます。 わずか数か月で、何百万人もの人々がこれらの AI システムに群がり、ニュース記事を説明するための実験的な映画、雑誌の表紙、画像の作成に既に使用されています。 しかし、これらのシステムは支持を得ている一方で、論争も引き起こしています。 …

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人工知能コンサルティング サービス市場の動向、規模、シェア、世界の業界の概要、成長、定性的および定量的分析予測 2022-2028

人工知能コンサルティング サービス市場の主要プレーヤーを含む SWOT 分析 – Accenture、Centric Consulting、Opex Analytics Inc、ADDO AI、AIBridge ML Pvt Ltd、Aispotters LLC、Altoros、BasisAI、Beyond Key Systems、Botodata、BroadPoint、BusinessOptics、Calibraint Technologies、CloudMile、 Code Flow Tech LLP、Deloitte、Elorian Solutions、Brute Squad Services、EPAM Systems、ETIYA 人工知能ベースのソリューション、Softmax Data Inc.、Filament.ai、GFAIVE、Gradient Ascent、Icreon、Innominds、INVOKE、LeaderGPU、AccelaBlue、Netguru このプレス リリースは、もともと SBWire によって配布されたものです。 英国ロンドン — (SBWIRE) — 2022 年 11 月 25 日 — 人工知能コンサルティング サービス市場の範囲と概要レポート 2022: 市場調査レポートは、主要な市場セグメント、トレンド、ドライバー、制約、競争環境、およびその他の重要な市場コンポーネントをカバーしています。満杯。 人工知能コンサルティング サービスの市場調査では、ダイナミクス、競合他社、および現在の戦略目標を調べます。 ターゲット業界は、市場参加者やその他の利害関係者が市場について深い洞察を得るのに役立つように、最新の市場調査で徹底的に調査されています。 レポートのサンプルを取得 @ https://www.intelligencemarketreport.com/report-sample/413080 人工知能コンサルティングサービス市場レポートで取り上げられている現在の調査により、読者は調査方法と、セクターに関する重要な定性的および定量的情報についてさらに理解することができます。 …

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人工知能支援実験計画に向けて

これは、素粒子物理学と核に関する有名なジャーナルである「Nuclear Instruments and Methods」に関する、私が最近公開した短い記事のタイトルです (ここでオンラインですが、注意してください – 今のところ、ジャーナルのコンテンツにアクセスできる機関からアクセスする必要があります)。物理計測器。 内容は、MODE コラボレーションが昨年 3 月にここで発表したことの要約に過ぎないという意味で、特に目新しいものではありません。 しかし、気が散っている方のために、以下に要約をまとめます。 この記事は、トスカーナ沖のエルバ島のビオドラ湾で 3 年ごとに開催される非常に有名なイベント、「フロンティア物理学のフロンティア検出器」という名前のエルバ会議の議事録です。 関心とそのトップレベルの性質に加えて、会議は、素晴らしい5つ星リゾートであるエルミタージュホテルでゲストが扱われる素晴らしい料理で有名です. 私がカンファレンスに参加できたのは 3 回だけでした。 最初は 2000 年で、フェルミラボ テバトロン衝突型加速器での CDF 実験のためのミュオン システムのアップグレードに関するポスターを発表したときでした。 ポスターは通常、履歴書に重要な追加事項ではありませんが、その場合、私が書いたプロシーディングペーパーは、CDF の Run 2 ミュオン システムの説明の主な情報源として広く引用されることになり、現在 85 回引用されています。単一著者のプロシーディングペーパーとしては悪くありません! したがって、私がここで議論している新しい記事 (ポスターの要約でもある) が、同じような道をたどることを願っています。 ともあれ、あらすじのまとめに戻ります。 ポスターと議事録の中で、粒子検出器のエンドツーエンドの最適化のために微分可能プログラミングを活用するための準備が整っていることを説明しました。 粒子検出器は非常に複雑な機器であり、これらの機器の設計は習得するのに何十年もかかる微妙な芸術と見なされているため、上記の文は、自分自身を検出器の専門家と考える人にとっては侮辱に近い. そのため、新しい AI を利用した方法 – データ生成プロセスの代理モデルに依存していることを説明することが重要です。これは通常、本質的に確率論的であり、したがって微分可能なモデルに含めることは不可能です (これは勾配ベースの鍵です)。最適化) – 検出器ビルダーの手元にあるツールであり、引退を招くプラグアンドプレイ ツールではありません。 これらのツールを使用すると、さまざまなレイアウトをテストし、検出技術と仕様の特定の選択の範囲内で、どの幾何学的配置が最も効果的で、どのように制約が設計に最適に対応できるかを非常に効率的かつ迅速にテストできます。 この記事では、進行中のプロジェクトのほんの一部に言及しました。 おそらく、これらの中で最も影響力があり高度なものは、LHCb 電磁熱量計の最適化です。これにより、LHC の高光度フェーズのアップグレードが行われているその検出器の光電子増倍管のレイアウトが促進されます。 一方で、同様に興味深い他の多くのユースケースが地平線に現れつつあります: …

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G20 の議長国は、人工知能の採用における力の不均衡を修正するインドのチャンスです

私世界で最も先進的な経済圏では、人工知能または AI がいたるところにあり、ターゲットを絞った広告から精密農業、改善された健康診断まで、あらゆるものを支えています。 採用がより測定されている国でさえ、AI は依然としてイノベーションのエンジンとして機能し、社会的および経済的発展における長年の課題に対処するための有望な新しい方法を提供します。 人工知能に関するグローバル パートナーシップの創設メンバーであり、早期に AI を採用したインドは、この技術に対して明確かつ重要な受容性を示してきました。 しかし、過去 10 年ほどの AI の普及により、AI が対処しなければならない広範囲に及ぶ害をもたらす可能性があることも十分に明らかになりました。 たとえば、市販の顔分析ソフトウェアは、人種と性別の両方に偏っていることが十分に文書化されており、これらのシステムが法執行機関によって使用されると、個人の誤認につながる重大な損害をもたらす可能性があります. 米国では、広く使用されている健康リスク予測アルゴリズムが黒人患者を差別することが示されており、その結果、治療基準が大幅に異なっています。 AI のデータ駆動型のブラックボックスの性質により、AI は偏見を洗浄し、説明責任を回避するための効率的な手段となり、時にはこの強力な技術を権利の保護や権利の維持と対立させます。 AI への依存が長年にわたる権力の非対称性と差別のパターンを悪化させ、疎外され、排除され、抑圧されたコミュニティがこの害の矢面に立たされることを懸念するのは当然です。 これらのコミュニティは世界中に存在します。 しかし、影響を受けたコミュニティ、いわゆるグローバル サウス内の人々の間では、責任ある AI コミュニティが対処しなければならない害についての世界的なコンセンサスを形成するための視点が不足しています。 いくつかの有望な前進にもかかわらず、グローバルな AI ガバナンスは、AI 技術がグローバル サウスの管轄区域に展開され、輸出されているにもかかわらず、主に経済先進国の特権的な地位にある人々によって形作られています。 インドのリーダーシップが重要な理由 インドは、この課題に対処するのに適した立場にあります。 G20 内でのその役割と、包括的なデジタル トランスフォーメーションへの焦点が表明されていることにより、AI の進化と普及を最も急速に進めている人々が、国内だけでなく、世界的にも。 AI 原則の正式な宣言は、政府、政府間組織、企業、および市民社会連合によって提唱されています。 それらは、責任ある AI のさまざまな定義と、関連するリスクに対処するための処方箋を提供します。 2019 年、G20 は、AI に関する経済協力開発機構 (OECD) の勧告から引き出された、この流れで AI の原則を採用しました。 しかし、インドがこのリーダーシップの役割に足を踏み入れると、議題だけでなく優先順位を付ける機会があります。 どうやって これらの原則は実装されていますが、 に …

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