Gert 
@Gert@qoto.org
- phenomenology
- philosophy
- psychology
- AI
Scalo montagne, quando posso, altrimenti scrivo, leggo, vedo gente, compilo codice e respiro in silenzio. Umanista con un debole per la fenomenologia, l'ermeneutica, la buona cucina, il buon vino e le amicizie sincere.
𝙿𝚊𝚜𝚜𝚒𝚘𝚗𝚊𝚝𝚎 𝙰𝙸 𝚌𝚘𝚍𝚎𝚛 𝚊𝚗𝚍 GNU/𝙻𝚒𝚗𝚞𝚡 𝚞𝚜𝚎𝚛
Joined Feb 2023
Un invito a pensare in termini di differenze, e non di affinità, tra l’intelligenza artificiale e quella naturale
@scienze
#ai #matematica #statistica #natura #cultura
https://www.pressreader.com/italy/corriere-della-sera-la-lettura/20240818/281659670361979
Carlo Sini parla di intelligenza artificiale negando la possibilità che le macchine costruite dall’uomo possano essere dotate di intelligenza
#filosofia #ai
https://www.raicultura.it/filosofia/articoli/2020/06/Carlo-Sini-Lintelligenza-artificiale---2bb86e4b-57ba-4df0-bcb0-de54a8a269fa.html
Five signs that the GenAI honeymoon is over
#ai
https://open.substack.com/pub/garymarcus/p/five-signs-that-the-genai-honeymoon
Interview with Warren S. McCulloch [1969]
#ai #history #neuroscience
https://www.youtube.com/watch?v=Xe87_ZWObQs
Un incipit un po' lontano dalla realtà:
"Nell’ultimo anno e mezzo si è assistito ad una democratizzazione degli strumenti di intelligenza artificiale"
#arte #ai #storia
https://www.quadernidaltritempi.eu/unsupervised-arte-intelligenza-artificiale/
There’s been a lot of confusion about what AI is and isn’t — and much of that confusion can be attributed to the language used to describe AI.
Not only does this confusion add to an over-attribution in AI capabilities, it also contributes to a narrowing understanding of the human mind.
An excellent research article by professors Luciano Floridi and Anna C. Nobre from Yale and Oxford University was published on the topic last week, explaining this phenomenon in more detail
#ai
https://jurgengravestein.substack.com/p/the-intelligence-paradox
Misusing Turing for profit: 7 deadly sins of Turing tests in industry
#ai
https://morungos.com/2024/07/10/abusing-turing-testing/
"We find that current LLMs perform significantly worse than clinicians on aggregate across all diseases [•••] In summary, LLMs do not reach the diagnostic accuracy of clinicians across all pathologies when functioning as second readers, and degrade further in performance when they must gather all information themselves. Thus, without extensive physician supervision, they would reduce the quality of care that patients receive and are currently unfit for the task of autonomous clinical decision-making.
Current LLMs are hasty and unsafe clinical decision-makers
In addition to poor diagnostic accuracy, LLMs often fail to order the exams required by diagnostic guidelines, do not follow treatment guidelines and are incapable of interpreting lab results, making them a risk to patient safety. [•••]"
#ai #LLMs #medicine
https://www.nature.com/articles/s41591-024-03097-1
Mechanical Intelligence and Counterfeit Humanity
#ai
https://www.harvardmagazine.com/2024/07/harry-lewis-computers-humanity
An emerging model of intelligence finds flexible problem-solving capabilities at the cellular level and beyond – and it threatens to upend not just biology and genetics, but medicine, AI and consciousness research, among other things.
#ai #biology #neuroscience
https://newatlas-com.cdn.ampproject.org/c/s/newatlas.com/biology/levin-bioelectricity-cellular-intelligence-dna/?amp=true
In Giappone le case editrici di manga hanno investito 5 milioni di dollari nell'intelligenza artificiale
L'obiettivo è abbattere i tempi di traduzione dei fumetti e aumentare l'export: coinvolti alcuni dei nomi principali del settore, tra cui Shueisha e Kadokawa
#ai
https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-manga-case-editrici-giappone-investimenti-traduzioni/
One pixel attack is a fascinating concept. It shows how vulnerable the neural networks are.
#ai #neuralnetworks
https://yt.artemislena.eu/watch?v=_y1tIdnB__Y
Un paio di articoli molto interessanti che esplorano le possibilità di un attacco a una rete neurale artificiale basato su "adversarial machine learning".
In particolare, viene usato quello che in gergo è chiamato "one-pixel attack", un attacco nel quale basta modificare un solo pixel di una immagine data in input a una rete neurale per generare un errore di classificazione o mandare completamente nel pallone il sistema.
Lo studio qui impiega una tecnica molto simile ai criteri di un algoritmo genetico per generare ed esplorare diversi possibili pattern di attacco basati sulla alterazione di un solo pixel partendo da un insieme iniziale di pattern e facendolo "evolvere" (Differential Evolution) attraverso diverse generazioni.
C'è un mondo di metodologie e tecniche nella AI del tutto sconosciuto al "main stream" e che invece ha potenzialità enormi in diversi ambiti applicativi. La AI dei LLMs e dei chatbot è quella che va consumata.
1) https://arxiv.org/pdf/1902.02947
a comparison of the different LLMs models
#ai
https://artificialanalysis.ai/
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