Googles John Giannandrea wordt chef machine learning Apple
John Giannandrea, tot voor kort hoofd kunstmatige intelligentie van Google, gaat voor Apple werken. Daar zal hij de leiding krijgen over de afdeling die gaat over machine learning.
John Giannandrea, tot voor kort hoofd kunstmatige intelligentie van Google, gaat voor Apple werken. Daar zal hij de leiding krijgen over de afdeling die gaat over machine learning.
Wanneer hersenmodificatie de ‘next big thing’ is, en de augmented robot-man ook dichterbij komt, kun je jezelf afvragen: hoe ga je in godsnaam met deze innovaties om? SXSW biedt een boeiende maar ook verwarrende blik in de toekomst.
De digitale butler van Google wordt in Europa uitgebreid met e-commercefuncties. Consumenten kunnen met spraak en chat spulletjes gaan kopen bij webwinkels, trein- en buskaartjes reserveren en afspraken bij restaurants en kappers.
Voor de meeste marketeers zal kunstmatige intelligentie net een brug te ver zijn, maar zij krijgen er in de toekomst wel steeds vaker mee te maken. De technologie is nodig om personalisatie te verbeteren. Enkele voordelen: de juiste programma’s voor het juiste publiek kunnen voorspellen. Of met precisie de juiste gebruikerservaring kunnen voorschotelen.
Internationale bedrijven die handelen in cryptovaluta maken steeds meer gebruik van kunstmatige intelligentie en op maat gemaakte algoritmen, waardoor hun datacentra veel efficiënter functioneren. Het is slechts één van de vele voorbeelden van hoe blockchain in combinatie met AI onze levens gaat veranderen.
Technologische vooruitgang schept grotere verwachtingen dan het daadwerkelijk vervult. Dat geldt zeker voor AI en machine learning, maken enkele pijnlijke voorbeelden duidelijk. Tijdens SXSW kwam het dubbele gevoel over deze nieuwe technologieën bovendrijven.
De huidige snelheid van technologische vooruitgang boezemt veel mensen angst in. We zijn het punt voorbij waarop een individu – hoe intelligent ook – dit allemaal kan bevatten. Toch is er geen reden tot paniek, bleek op SXSW. Alle ingrediënten om te transformeren naar een gebalanceerde duurzame wereld zijn er.
Veel van onze vooroordelen zijn onbewust en daarom veelal onzichtbaar. En ze blijven onzichtbaar totdat we algoritmes maken, deze vullen met een hoop testdata en de uitkomsten bestuderen. Tijdens SXSW werd pijnlijk duidelijk wat algoritmes niet altijd politiek correct zijn.
Het besef dat Artificial Intelligence (AI) ons leven definitief gaat veranderen wordt met de dag groter. Met name machine-learning is breed toepasbaar binnen bedrijven. Maar hoe pak je dat aan?
Financials gaan vaak een langetermijnrelatie aan met de klant voor de dagelijkse geldzaken, hypotheek of spaargeld. Dat zijn veel kansen voor robotisering, toch zijn er nog weinig goede voorbeelden van bots in deze markt. Het bedrijf Yellowtail laat op The Social Conference zien wat er nodig is om een levensvatbare robot te maken voor de lange termijn. Directeur Gert Vasse legt uit.
In deze whitepaper van Deloitte Consulting wordt ingegaan op wat kunstmatige intelligentie (Artificial Intelligence, AI) inhoudt en hoe verschillende AI-technieken in de praktijk worden toegepast. Ter aanvulling hierop wordt er ingegaan op de AI-technieken van de toekomst en de voordelen die het toepassen van AI je bedrijf kan bieden.
Tijdens SxSW bleek weer eens dat Elon Musk een ondernemer uit de bovencategorie is. Toch bouwde hij zijn bedrijven zonder businessplan, en zag hij ze bijna failliet gaan. Het verschil met gewone stervelingen: Musk bouwt bedrijven voor de verre toekomst, niet voor vandaag. En dat met zijn angst voor de opkomst van AI.
De vraag is niet of kunstmatige intelligentie mensen kan vervangen, maar wanneer en vooral hoe. Is empathie de doorslaggevende factor? Maar zijn de meeste mensen niet minder empathisch dan de klantenservicetoppers van KLM die we nu als standaard hanteren waar die arme bot aan moet voldoen? Op The Social Conference gaat een panel uitgebreid in op deze vragen. Onder hen Daan Gönning, ex-CTO van Watermelon en tegenwoordig adviseur van de Rabobank.
De tijd waarin voetballers puur en alleen op eigen intuïtie op het veld stonden, ligt ver achter ons. Grondige analyses, al dan niet ondersteund door harde data, zijn inmiddels de norm. Data die ook gebruikt kan worden bij het ontdekken van nieuwe spelers. ” We wilden op een data gedreven manier voetbalclubs helpen bij het vinden van spelers. We hebben veel data verzameld en daar omheen wiskundige modellen gebouwd die de kwaliteit van voetbalspelers bepalen en spelerskarakteristieken identificeren”, aldus Anatoliy Babic, founder van SciSports tegen TopNames.
Het wordt tijd dat we robotisering uit de scifi-hoek halen en inzien wat het kan betekenen voor Human Resources. Het gebruik van Robotic Process Automation leidt niet tot een afschrikwekkend toekomstbeeld maar maakt werkzaamheden op het gebied van recruitment en personeelsmanagement juist diverser en interessanter.