@ikasares Maitek aipatzen duen bezala audio grabazioak eta testuak behar dira #IkasketaAutomatikoa​ren bidez euskararen ezagutza hobetzeko. Esparru honetan lan egiten duten guztiek iturri bezala hemen biltzen ari diren audio grabazioak baliatzen dituzte:
https://commonvoice.mozilla.org/eu

Beraz, horixe egin dezakezu, bertara joan eta zure grabazioak egin eta besteenak balioztatu! #CommonVoice @librezale

Nola #IkasketaAutomatikoa​k lagun dezakeen ezagutzaren beste esparru batean; kasu honetan SETI programan.
https://www.nature.com/articles/d41586-023-00258-z

#AdimenArtifiziala​k azkenaldian salto bat eman du eta algoritmo berriek zertan lagun gaitzaketen ulertzeak eta esparru horietan aplikatzeak denbora (eta lana) eskatzen du. Erabilera berri horietako askok gainera, kasu honetan bezala, ez dute arazo etiko berezirik planteatzen. Ezbairik gabe merezi duten ekimenak dira. Horrelako zenbat eta gehiago hobeto, ezta?

#AdimenArtifizial​ean Generative Adversarial Networks (GAN) erabiltzen dira eredu sortzaileak (generative models) lortzeko. Beraiekin #IkasketaAutomatikoa lortzen da eta testu sarrera bat emanda, sistemak esaldia jarraitzen du (gutunak, poesiak...) edo irudi bat sortzen du (komikiak, irudi errealistak...) sarrera bezala emandakoarekin bat datorrena.

Badira sarrera bezala soinu bat emanda, soinu hori jarraitzen dutenak eta Googlen #AudioLM oso ona da (IKUSI BIDEOA): https://ai.googleblog.com/2022/10/audiolm-language-modeling-approach-to.html

Xabier Barandiaran filosofoari elkarrizketa #Faktoria irratsaioan: "Adimen artifiziala ia osorik enpresa pribatuen esku uzten ari gara eta hori izugarria da". #AdimenArtifiziala #IkasketaAutomatikoa
https://www.eitb.eus/eu/irratia/euskadi-irratia/programak/faktoria/osoa/8893222/xabier-barandiaran-adimen-artifiziala-ia-osorik-enpresa-pribatuen-esku-uzten-ari-gara-eta-hori-izugarria-da/

Maiz entzuten dugu #IkasketaAutomatikoa​n oinarritutako sistemek isuriak izan ditzaketela ereduak trebatzeko erabilitako datuen eraginez eta hori saihesteko edo gutxitzeko modu bat sistema horien gardentasuna dela.

Begira albiste hau: https://www.bostonglobe.com/2022/05/13/business/mit-harvard-scientists-find-ai-can-recognize-race-x-rays-nobody-knows-how/

Nire zalantza da, nola auditatuko ditugu sistema hauek zerbait egiten duten bakoitzean ez bagara gai emaitza horretara nola heldu diren ulertzeko? Ustezko auditagarritasun horren atzean zer dago? #AdimenArtifiziala

#AdimenArtifiziala​ren esparruan gardentasuna funtsezkoa da. Erabakiak nola hartzen diren azaltzeko modua egon behar da eta hartutako erabakiak auditableak izan behar dira:
https://lab.cccb.org/es/puede-la-ia-crear-un-mundo-mas-justo/

#IkasketaAutomatikoa​rekin helburu bat lor daitekeen ala ez jakiteko, datuetan bakarrik oinarrituz egin daitekeen ala ez begiratu behar da. Hala bada, algoritmoei beren lana egiten utzi, modurik optimoena bilatzeko. Hala ez bada, katearen amaieran gizakiak egon behar dira:
https://lab.cccb.org/es/sesgo-en-bucle-alimentando-la-injusticia-algoritmica/

Artikulu berria #sarean: https://www.sarean.eus/14013-2/ #Adimenartifiziala #ikasketaautomatikoa #itzultzaileautomatikoa #osasuna