NSF มุ่งเป้าการให้ทุนเพื่อปรับปรุงความหลากหลายของแรงงานด้าน AI

ภาพจาก Nextgov

มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ (National Science Foundation) หรือ NSF ของสหรัฐอเมริกา และองค์กรวิจัยของรัฐบาลกลางอีก 6 องค์กรจะผลักดันให้ส่งเสริมบุคลากรด้านปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่ครอบคลุมมากขึ้นผ่านโครงการ ExpandAI

โปรแกรมนี้จะเพิ่มช่องทางการระดมทุนของรัฐบาลกลางมากขึ้นในการวิจัยและพัฒนา AI ภายในมหาวิทยาลัยที่มีประชากรนักศึกษาที่หลากหลายและมุ่งเน้นไปที่การศึกษาด้าน AI 

ExpandAI จะจัดหาเงินทุนสำหรับโครงการพัฒนาและความร่วมมือระหว่างสถาบันวิจัย AI ระดับชาติที่เข้าร่วม โครงการพัฒนาศักยภาพจะมุ่งสร้างศูนย์การศึกษา AI แห่งใหม่ภายในสถาบันสำหรับชนกลุ่มน้อยซึ่งปัจจุบันยังขาดหลักสูตร AI/ML และจะรองรับนักศึกาชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกัน/อเมริกันผิวดำ ชาวอเมริกันเชื้อสายฮิสแปนิก ชาวอเมริกันอินเดียน ชาวอะแลสกา ชาวฮาวายพื้นเมือง และชาวเกาะแปซิฟิกจำนวนมาก

Margaret Martonosi จาก NSF กล่าวว่า "เราหวังว่าจะได้เห็นการมีส่วนร่วมที่หลากหลายและครอบคลุมมากขึ้นของนักประดิษฐ์ที่มีความสามารถจากทั่วประเทศของเรา เพื่อขับเคลื่อนการวิจัยและนวัตกรรมด้าน AI"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nextgov

ภาษาเขียนโปรแกรม: ทำไมภาษาเก่าแก่ยอดนิยมตัวนี้กำลังกลับมาพุ่งอีกครั้ง

Photo by Max Duzij on Unsplash

Tiobe บริษัททดสอบซอฟต์แวร์ได้เลือก C++ เป็นภาษาโปรแกรมของปี 2022 รายงานการใช้งานจาก Tiobe พบว่ามันเพิ่มขึ้นเร็วกว่าภาษาอื่น ๆ ทั้งหมดเมื่อปีที่แล้ว โดยเพิ่มขึ้น 4.26% เมื่อเทียบกับเดือนมกราคมปี 2022 ยิ่งไปกว่านั้นในดัชนีรายเดือนแรกของปีนี้ มันถูกจัดอยู่ในอันดับที่ 3

C++ ได้รับความนิยมเร็วกว่าภาษาอื่น ๆ ในปีที่แล้ว ซึ่งเป็นผลมาจาก "ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในขณะที่เป็นภาษาเชิงวัตถุระดับสูง" Paul Jensen CEO ของ Tiobe กล่าว

Jensen กล่าวเสริมว่า "ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปได้ที่จะพัฒนาระบบซอฟต์แวร์ที่รวดเร็วและใหญ่ (โค้ดหลายล้านบรรทัด) ในภาษา C++ โดยไม่จำเป็นต้องจบลงด้วยฝันร้ายในการบำรุงรักษา"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

ใช้ภาพที่สร้างจากคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างระบบรู้จำใบหน้าที่ไม่ลำเอียง

ภาพจาก USC Viterbi School of Engineering

Jiazhi Li และ Wael AbdAlmageed จาก Information Sciences Institute แห่งมหาวิทยาลัย Southern California ได้พัฒนาวิธีการสร้างซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่ไม่ลำเอียงด้วยการสร้างภาพใหม่ขึ้นมา

AbdAlmageed กล่าวว่า "เราสามารถสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์ที่เมื่อรวมกับข้อมูลจริงแล้ว จะมีตัวอย่างภาพใบหน้าที่มีลักษณะต่างๆ กันในจำนวนที่สมดุล (เช่น อายุ เพศ และสีผิว)"

วิธีการที่เรียกว่า Controllable Attribute Translation for Fair Facial Attribute Classification ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยมีอคติที่น้อยกว่ามากอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากภาพตัวอย่างมีระดับที่สมดุลของแอตทริบิวต์ทั้งหมด

Li กล่าวว่าโปรแกรมการจดจำใบหน้าสามารถฝึกด้วยภาพสังเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิผลดีเช่นเดียวกับการใช้ภาพจริง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: USC Viterbi School of Engineering

Chatbot ที่ร่าเริงไม่ได้หมายถึงการปรับปรุงบริการลูกค้าที่ดีขึ้น

ภาพจาก Georgia Tech Research

Chatbots ที่แสดงอารมณ์เชิงบวกไม่ได้ปรับปรุงการบริการลูกค้าเสมอไป จากการศึกษาของนักวิจัยจาก Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)

แชทบอทแสดงอารมณ์โดยใช้คำคุณศัพท์ทางอารมณ์เชิงบวก เช่น "ตื่นเต้น" "ดีใจ" "มีความสุข" หรือ "ดีใจ" และใช้เครื่องหมายอัศเจรีย์มากขึ้น

การวิเคราะห์หนึ่งแสดงว่าอารมณ์เชิงบวกมีประโยชน์มากกว่าเมื่อแสดงโดยตัวแทนที่เป็นคนมากกว่าที่เป็นบอท 

การศึกษาครั้งที่สองพบว่าผู้เข้าร่วมชื่นชมแชทบอทเชิงบวกมากกว่าถ้าเป็นเรื่องของชุมชนเมื่อเทียบกับการทำธุรกรรม  และการวิเคราะห์สุดท้ายพบว่าลูกค้าที่มุ่งหวังกับแชทบอทแสดงอารมณ์มักจะตอบสนองเชิงบวกต่อพวกมัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Georgia Tech Research

คนหนุ่มสาวต้องการแอปสุขภาพจิตที่น่าเชื่อถือ

 

ภาพจาก University of Edinburgh

จากผลการวิจัยของ University of Edinburgh ในสหราชอาณาจักรสรุปว่า การขาดความน่าเชื่อถือของแอปสุขภาพจิตอาจทำให้คนหนุ่มสาวไม่ใช้

นักวิจัยใช้ตัวแบบทางสถิติเพื่อประเมินทัศนคติของผู้เข้าร่วม 248 คนที่มีอายุระหว่าง 17 ถึง 25 ปีที่มีต่อเทคโนโลยีด้านสุขภาพดิจิทัล พวกเขาสังเกตเห็นความสัมพันธ์เชิงบวกเล็กน้อยถึงปานกลางกับความตั้งใจที่สูงขึ้นในการใช้แหล่งข้อมูลด้านสุขภาพจิตดิจิทัล เมื่อเทคโนโลยีได้รับการพิจารณาว่าน่าเชื่อถือและมีประโยชน์

อย่างไรก็ตาม ไม่มีความแตกต่างในความตั้งใจที่จะใช้ทรัพยากรโดยพิจารณาจากความสะดวกในการใช้งานหรือความต้องการด้านสุขภาพจิต 

Vilas Sawrikar แห่ง University of Edinburgh กล่าวว่า "ผลการวิจัยเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าควรมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาความน่าเชื่อถือของสุขภาพจิตแบบดิจิทัล พร้อมทั้งแสดงให้เห็นถึงประโยชน์และประสิทธิผลเพื่อปรับปรุงการซึมซับของเยาวชน"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Edinburgh