Heute im RNE: Radikalisierung in sozialen Netzwerken und wirtschaftliche Folgen der Pandemie
Heute, 18. Januar 2023, ab 23 Uhr auf Radio Nacional de España, Professor José Angel Olivas wird interviewt von Josep Cuní im Programm "24 Stunden". Professor José Ángel Olivas wird über den Bericht sprechen „Künstliche Intelligenz, intelligente Nutzung massiver Daten durch Knowledge Engineering: Radikalisierung in sozialen Netzwerken und wirtschaftliche Folgen der Pandemie. erstellt von José A. Olivas selbst, Andrés Montoro und Antonio Lorenzo und herausgegeben von der OBS Business School.
Zusammenfassung des Berichts:
Dieser Bericht beschreibt und schlägt auf dem Gebiet der Datenverarbeitung, Informatik und künstlichen Intelligenz die Verwendung von Wissenskonstruktionsmodellen und anderen eher „kognitiven“ und weniger „numerischen“ Disziplinen und Technologien vor, wie etwa Soft Computing, dem semantischen/linguistischen Ansatz für natürliche Sprachverarbeitung, einige Aspekte der Soziologie und Psychologie usw. um unter anderem die in vielen Kontexten verfügbaren massiven Daten intelligenter zu nutzen, um intelligentere Systeme im menschlichen Sinne und in Bezug auf die Leistung zu entwerfen, als viele von denen, die nur isoliert numerische Techniken verwenden.
Es muss berücksichtigt werden, dass das andere zentrale Element die Fähigkeit sein muss, diese Modelle auf die Technologie der Gesellschaft, des Geschäftsgefüges und der Industrie zu übertragen und so zur Entwicklung robusterer und humanerer Computersysteme mit größeren Fähigkeiten zur Antizipation der Zukunft beizutragen. in seinen verschiedenen Formen (Vorhersage, Prognose, Schätzung, Vorschrift, ...), was im Grunde eines der Ziele und Obsessionen der Schlussfolgerungsfähigkeiten ist, die Menschen „rational“ machen.
Dieser Vorschlag ist eine Fortsetzung des im OBS-Bericht vorgestellten Vorschlags: Künstliche Intelligenz, Computerintelligenz und intelligente Datenanalyse1, der die Grundlagen dafür legt, was unter künstlicher Intelligenz streng verstanden werden sollte.
Was unter Künstlicher Intelligenz zu verstehen ist und welche Besonderheiten bei der Arbeit mit Daten, Informationen und Wissen zu beachten sind, wird im Folgenden kurz vorgestellt. Diese Elemente werden in der Mehrzahl der Systeme für die Verwendung der massiv verfügbaren Daten nicht mit ihrer Relevanz berücksichtigt, was zu schlechte, fehlerhafte oder irrelevante Ergebnisse verursacht, wie wir in vielen der beworbenen Systeme zur Antizipation der Zukunft sehen, wie z wie die Wahlprognose, die Einschätzung der Entwicklung von Konflikten oder Pandemien, die Entwicklung von Wirtschaftsfaktoren, Euribor, CPI, Inflation und so weiter.
Um das Verhalten und die Ergebnisse dieser Systeme zu verbessern, wird eine generische Methodik zur Entwicklung von Systemen zur intelligenten Nutzung massiver Daten in Kombination mit Anwendungsdomänen Knowledge Engineering und Knowledge Engineering vorgeschlagen (schematisch dargestellt) und anhand von zwei Fällen exemplarisch dargestellt. zum einen die Überwachung sozialer Medien zur Aufdeckung radikalen Verhaltens und zum anderen die Analyse des Einflusses der COVID-19-Pandemie auf den Aktienmarkt.
Andere Beispiele für die Anwendung dieses Vorschlags können konsultiert werden, wie die Wahlprognose und alle, auf die im oben genannten OBS-Bericht über künstliche Intelligenz verwiesen wird.
