Watson de IBM saldrá en 2017 para dominar la IA en varios campos a la vez, y fundó Science for Social Good para promover la Agenda 2030 de la ONU. Esto coloca a IBM directamente en el campo de los tecnócratas que tienen la intención de establecer la tecnocracia. ⁃ TN Editor
IBM anunció su iniciativa Science for Social Good y los proyectos 12 que lo integrarán para 2017. El programa utiliza big data, aprendizaje profundo e inteligencia artificial para resolver problemas sociales complejos.
SOLUCIONES CONDUCIDAS POR DATOS
En junio 6, IBM lanzó Ciencia para el bien social, un nuevo programa diseñado para abordar algunos de los problemas más importantes del mundo utilizando tecnología y datos. El equipo de investigadores, organizaciones sin fines de lucro y becarios posdoctorales trabajarán en proyectos 12 solo para el resto de 2017, cada uno alineado con al menos uno de las Naciones Unidas (ONU) Objetivos de Desarrollo Sostenible. Estos objetivos describen las amenazas y desigualdades más importantes que existen en el mundo hoy en día y las expone como problemas a resolver por 2030.
Todos los proyectos de Science for Social Good hacen uso de análisis, inteligencia artificial (AI), y ciencia de datos para cumplir sus objetivos. Los proyectos específicos para 2017 incluyen las Mejores prácticas de alimentos de emergencia, que mejorarán las prácticas de distribución de alimentos en tiempos de crisis, y el proyecto Superar el analfabetismo, que ayudará a los adultos analfabetos y poco alfabetizados a "decodificar" más fácilmente nuestra sociedad rica en información utilizando IA. Watson de IBM también estará trabajando en un proyecto: Combatir la crisis de los opioides.
RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE BUCEO PROFUNDO
Cada proyecto del nuevo programa ha sido cuidadosamente diseñado para hacer uso de IA, big data y máquina de aprendizaje y tiene el potencial de cambiar millones de vidas. De esta manera, los equipos pueden reducir años o incluso décadas de trabajo a partir de soluciones tradicionales para problemas sociales obstinados. Por ejemplo, el proyecto de opioides parte de la premisa comprobada de que la mayoría del abuso y adicción a los opioides comienza con una receta. El equipo puede usar las habilidades incomparables de Watson para reconocer patrones de adicción, aprender reglas basadas en evidencia para una redacción de recetas más responsable y luego desarrollar sistemas de alerta temprana para uso de profesionales de la salud y funcionarios de salud pública.
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