Tastatură Braille 3D, disponibilă comunității gratuit pe GitHub

Rareș Manolache, un tânăr cu experiență în modelarea 3D, a creat primul prototip DIY al unei tastaturi QWERTY Braille, gândit pentru a putea fi imprimat 3D, și a publicat proiectul pe platforma GitHub, un website cu resurse open-source, de unde poate fi descărcat gratuit și confecționat la orice centru de imprimare 3D.

 

Proiectul de inovație a pornit de la o constatare: faptul că există o nevoie reală, dar tastaturile pentru nevăzători sunt puține pe piață și foarte costisitoare, prețul lor pornind de la 200 euro. Pentru că nu există o alternativă completă la această situație, inginerul Rareș Manolache a creat prototipul de tastatură Braille 3D pentru a oferi acces la oportunități pentru persoanele cu abilități speciale, cu instrumente potrivite pentru ei.

Tastatura folosită pentru primele prototipuri este o T-Dagger Bora Mechanical ​Blue Switch cu un aspect de tip Tenkeyless (87 keys, 80%), iar tastele au un profil DSA, deoarece acesta are un profil redus cu vârf sferic și permite o mai bună plasare a simbolurilor Braille peste fiecare tastă. Imprimarea 3D s-a făcut folosind tehnologia SLA cu ajutorul imprimantei Prusa SL1.

„Acest proiect a pornit ca un hobby, m-am gândit cum am putea să creăm o tastatură care să vină în ajutorul persoanelor nevăzătoare și să aibă un preț accesibil. Primul prototip al tastaturii a fost inspirat de informații găsite pe internet. Am creat 80 de abțibilduri cu simboluri Braille, care se lipeau pe o tastatură mecanică existentă cu switchuri clicky (fiecare apăsare de tastă creează un click strident). Al doilea prototip are la bază abțibildurile create anterior transformate în taste individuale pentru fiecare caracter în parte, care pot fi montate pe orice tastatură mecanică cu switchuri de tip MX. Acum lucrăm la cel de-al treilea prototip care va fi construit de la zero și cuprinde modelul 3D pentru întreg layout-ul de tastatură Braille, însoțit de o fișă de produs a tastelor și tuturor părților componente.” – Rareș Manolache, Co-Founder & CTO Printed

Tastatura poate fi produsă din rășină la un cost de aproximativ 120 euro, semnificativ mai mic față de tastaturile din comerț, cost ce include materia primă, imprimarea 3D și manopera de curățare și montare, însă costul se poate eficientiza pentru producții în serii mici.

Proiectul de cercetare a fost susținut financiar de Knosis.

„Faptul că telefonul mobil a devenit principalul dispozitiv de navigare online, ne limitează la folosirea a două degete cu care ne exprimăm, de aceea propunerea lui Rareș Manolache de a confecționa acest model 3D de tastatură s-a potrivit ca o mănușă. Tastatura 3D Braille creată de el este un prilej de a chestiona cum tehnologia poate îmbunătăți inteligența artificială sau naturală, de care beneficiază persoanele cu abilități diferite, variate și valoroase, pentru a construi o Lume Nouă Digitală mai inclusivă. Ne dorim astfel să aflăm de la oameni cum putem proiecta și calibra produsele software și hardware pentru a venit în ajutorul persoanelor cu abilități diverse.” – Bogdan Bocșe, Specialist în Inteligență Artificială și CEO @ Knosis.

Prototipul a fost testat cu ajutorul asociației AMAis:

„De peste 5 ani, la AMAis organizăm ateliere în care nevăzătorii învață să folosească tehnologia. Utilizarea laptopului sau a calculatorului ocupă un loc important. Una dintre cele mai mari provocări auzite de-a lungul timpului de la cursanții  începători e că vor să învețe mai repede tastatura, locul fiecărei taste. Cred că proiectul tastaturii în Braille ar însemna un real ajutor pentru persoanele cu deficiențe de vedere, ar face pași mai rapizi către independență.” – Alexandru Cucu, Tech Lead @ AMAis

Cele două companii, Printed și Knosis.AI, împreună cu asociația AMAis doresc să îmbunătățească prototipul și să pună la dispoziție tastatura Braille școlilor pentru copii cu nevoi speciale și asociațiilor interesate de incluziunea socială.

Despre Printed

Compania Printed oferă servicii de consultanță, design, creare și personalizare de modele de imprimare 3D, utilizând cele mai avansate tehnologii disponibile pe piață.

Despre Knosis

Compania Knosis.AI oferă un marketplace de Inteligență Augmentată Artificial (IAA) în care atenția și cunoștințele umane întâlnesc algoritmii de Machine Learning, creând Inteligența Hibridă, capabilă să codeze și să decodeze, să clasifice și să proceseze tipare vizuale și textuale, precum și limbaje naturale și semi-naturale.

Despre AMAis

Misiunea AMAis este de a construi o societate echitabilă pentru persoanele cu dizabilități temporare sau permanente prin aplicarea principiilor designului incluziv în: arhitectură, tehnologie, proiecte sociale. Astfel AMAis proiectează și construiește incluziv, accesibilizând lumea fizică (ex. clădiri de birouri, locuințe, parcuri), dar și lumea virtuală, construind aplicații unde nevăzătorii descoperă prieteni și experiențe noi, dezvoltând proiecte sociale prin care persoanele cu dizabilități să capete o viață independentă prin ateliere de mers cu bastonul, gătit, dezvoltare personală și tehnologie.

Recomandările Knosis pentru Consultarea Publică A.D.R. privind caietul de sarcini pentru transformarea digitală a administrației publice din România

Vă aducem la cunoștință sugestiile noastre pentru îmbunătățirea caietului de sarcini A.D.R. pentru transformarea digitală a administrației publice din România.

Ne vom referi în cele ce urmează la îmbunătățirea câtorva aspecte legate de inteligență artificială, în calitate de specialiști și dezvoltatori de soluții software care integrează 4AI*, un termen mai specific pe care îl folosim la Knosis.ai, Jiratech și Envisage.ai pentru a defini cele 4 niveluri de inteligență ale unui sistem:

  1. Aware (are acces la informațiile relevante) – sistemul este integrat cu surse de date rapide și clare care capturează în mod relevant și corect informații relevante pentru fenomenele observate/controlate.
  2. Augmented (urmărește, în timp util, relații relevante între informațiile disponibile) – sistemul are capabilitatea de a aplica funcții existente peste datele furnizate și de a determina funcții noi, în urmărirea unor funcții obiectiv, adesea multiple.
  3. Automatic (execută, în timp real, operații utile cu informațiile disponibile) – sistemul își poate desfășura toate sarcinile interne de calcul și analiză fără a necesita în mod strict supervizare umană.
  4. Autonomous (propune/generează, testează și prioritizează, în timp util, operații, reguli și relații noi și util procesului desfășurat) – sistemul își poate desfășura activitatea și externă fără a necesita supraveghere umană.

Așadar, propune ca printre criteriile de selecție formulate în caietele de sarcini pentru proiectele din sectorul public să fie incluse și aspecte legate de:

  1. Interoperabilitate și federativitatea datelor și a proceselor instituționale
  2. Interoperabilitate Europeană și internațională
  3. Accesul la datele personale în forme ușor de interpretat atât oamenilor cât și computer-ului
  4. Inteligență Artificială (IA) Augmentată în mod responsabil
  5. Includerea de definiții și proceduri de înregistrare și jurnalizare criptografică distribuită a mijloacelor de notarizare și de probare a înscrisurilor digitale în LEGEA nr. 36 din 12 mai 1995, a notarilor publici și a activității notariale.

1. Interoperabilitate și federativitatea datelor și a proceselor instituționale

Pentru construirea unui sistem informatic robust, durabil, transparent, eficient și cu adevărat inteligent propunem ca instituțiile să folosească un standard de calitate comun la nivelul comunității europene pentru a asigura interoperabilitatea datelor și proceselor inter- și trans-instituționale, precum:

Astfel, ne asigurăm că soluțiile software dezvoltate folosesc un dicționar convergent, și pot fi astfel operate de mai mulți actori, indiferent de limbajul în care au fost programare. Această bună-practică reduce confuzia dezvoltatorilor, reduce numărul de erori umane în dezvoltarea și testarea aplicațiilor și elimină nevoia de a reconceptualiza definiții deja folosite de alte instituții.

Suplimentar, recomandăm ca toate numerele de ordine emise, intern sau extern, de către instituțiile din România să fie post-înregistrate într-un sistem de jurnalizare distribuite la restul instituțiilor (de facto, într-un blockchain instituțional), pentru a spori transparența instituțională, pentru a evita apariția erorilor umane și pentru a evita inconsistențele instituțiilor publice.

O astfel de încredere și vizibilitate notarială între instituții sporește gradul de verificabilitate a conformității și reduce semnificativ efortul necesar organelor de control pentru validarea conformității înscrisurilor și a proceselor din care acestea au făcut parte.

2. Interoperabilitate Europeană și internațională

Pentru a avea o administrație publică aliniată la standardele Uniunii Europene și internaționale, propunem uniformizarea taxonomiilor și ontologiilor folosite în procesul de dezvoltare software cu cele publicate de Comisia Europeană în toate proiectele de IT implementate în administrația publică: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies. De menționat este că majoritatea acestor taxonomii conțin și memoriile de traducere în cele 23 de limbi europene și în limba engleză.

În acest mod administrația publică românească poate beneficia de expertiza și bunele practici ale altor țări europene. Mai mult, prin abordarea implementării unor traduceri standardizate și a unor taxonomii uniforme, se crește viteza de inter-operare a serviciilor expuse de administrația publică cu serviciile expuse de Comisia Europeană, de instituțiile europene și de instituțiile altor țări membre.

3. Accesul la datele personale în forme ușor de interpretat atât oamenilor cât și computer-ului

Conform prevederilor Regulamentului General Privind Protecția Datelor (GDPR), în speță conform Articolului 20 care descrie Dreptul la Portabilitatea Datelor, toate instituțiile ar trebui să asigure accesul la datele personale deținute.

În acest sens considerăm oportună implementarea unor sisteme informatice care asigură transparența și accesul cetățenilor și legitim-delegaților lor la datele personale, atât pe înțelesul oamenilor („human- readable”), cât și al computer-ului („machine-readable”).

Publicarea ontologiilor și taxonomiilor (numite în limba engleză „Domain Model”) facilitează vizibilitatea și inter-operabilitatea între sistemele dezvoltate, dar și accesul legitim din partea sistemelor autorizate din sectorul private.

Concret, prin includerea în caietele de sarcini ale unor cerințe de redactare și de publicare a specificațiilor de serviciu (eg. Web service) și a formatelor de transport de date în unul dintre formatele de facto folosite (OpenAPI, gRPC, GraphQL) se asigură reducerea timpului de dezvoltare, reducerea numărului de defecte nedetectate la testare și creșterea coeziunii dintre sistemele informatice ale sectorului public dezvoltate de furnizori diferiți în perioade responsabile.

4. Inteligență Artificială (IA) Augmentată în mod responsabil

Propunem regândirea proceselor de automatizare implementate de către instituții în jurul operatorului uman, care poate contribui la îmbunătățirea proceselor adaptiv-iterative („as-you-go”), prin învățare asistată, hibridă, H2M2H (Human-to-Machine-to-Human) rezolvând astfel problema testării necuprinzătoare efectuată în prezent pentru soluțiile de automatizare de tip RPA (i.e. Robotic Process Automation).

Procesele RPA și-au dovedit slăbiciunea prin faptul că sunt netestabile și neadaptabile, limitate la procese statice, care necesită atenție umană pentru redefinire la majoritatea schimbărilor de proces/flux urmărite, inclusiv la schimbări ale interfețelor grafice ale aplicațiilor sau la actualizări ale sistemului de operare sau ale aplicațiilor de navigare Internet/Intranet (browsere). Îndemnăm astfel automatizarea responsabilă și sustenabilă cu ajutorul Inteligenței Augmentate Artificial (IAA).

Un element cheie al AI responsabil este acoperirea cu teste repetabile a funcționalităților dezvoltate, atât a componentelor software deterministice (automatizare convețională, statică), cât și a componentelor de deep machine learning ce implică calibrarea-antrenarea și testarea-validarea periodică pe seturi de date mai ample, mai complexe și cu mai mare varietate.

Propunem ca minim standard de acceptabilitate ca cel puțin 80% funcțiile unui sistem software să fie testate de cel puțin un test automat, pentru a asigura funcționalitatea procesului. Suplimentar, pentru recâștigarea încrederii publice, considerăm că descrierea completă a tuturor testelor efectuate pentru aprobarea instalării unui sistem software în sectorul public trebuie prezentate într-o formă publică, pentru a asigura o șansă în plus de detectare a defectelor și viciilor ascunse prin inspectarea de către experții din mediul public.

În cele din urmă, propunem ca orice cetățean să poată avea acces liber și gratuit (eventually open source) la codul soluțiilor software dezvoltat la comandă pentru instituțiilor publice pe una dintre platformele open-source disponibile online sau, preferabil, pe o platformă open-source operată de Statul Român, care să suporte cel puțin operațiile de tip ”git” pentru jurnalizarea editărilor de cod, dar și pentru auditarea/controlul proceselor de instalare-continuă, integrare-continuă și învățare/adaptare- continuă (Continuous Deployment, Continuous Integration, Continuous Learning; CI/CD/CL).

Asemenea legilor unui stat, asemenea actelor normative ale unui guvern – codul, care specifică buna- funcționare a serviciilor și aplicațiilor ce operează în sectorul public, este un bun intelectual și patrimonial de domeniu public, de interes public și de acces comun.

5. Includerea de definiții și proceduri de înregistrare și jurnalizare criptografică distribuită a mijloacelor de notarizare și de probare a înscrisurilor digitale în LEGEA nr. 36 din 12 mai 1995, a notarilor publici și a activității notariale

Pentru fluidizarea activității economice în mediul digital, un element cheie al sectorului public îl reprezintă corpul notarilor publici, care, împreună cu instituțiile publice, ar putea opera infrastructura digitală necesară pentru înregistrarea înscrisurilor digitale, incluzând certificate digitale, semnături digitale, contracte executate digital („smart contracts”), jetoane, chitanțe și bilete de proprietate înregistrate digital („NFT – non-fungible tokens”) și valori reținute sub formă de monede digitale. În scopul creșterii volumului de activitate realizabilă de către notarii public, propunem includerea în Legea 36/1995 a articolelor necesare pentru definirea elementelor de infrastructură digitală (certificat, semnătură, autentificare, document, jeton, contract – digitale) și pentru abilitarea notarilor publici înspre adoptarea și calificarea tehnologică necesară operării de astfel de servicii notariale moderne.

Astfel, atât cetățenii români cât și instituțiile publice din România vor putea beneficia pe teritoriul propriei țări, în propria limbă, conform legilor României, de vehiculatele avantaje ale „blockchain” (numele anglo-saxon pentru jurnalizare verificabilă în mod distribuit/descentralizat), fără a mai fi nevoiți să importe și să depindă de tehnologii similare realizate și administrate în afara blocului european.

În speranța unui viitor informatic democratizat, transparent și echitabil, vă stăm la dispoziție pentru clarificări suplimentare la adresa: contact@knosis.ai

Semnatari:

Bogdan Bocșe – Director General la Envisage.AI, Inginer în Calculatoare și Automatizări

Radu Jinga – Director Tehnic la Knosis.ai, Inginer în Automatizări și Calculatoare

Alexandru Irimia – Director pentru Integrare la Knosis.ai, Inginer în Automatizări și Calculatoare

Andrei Stoicescu – Director Tehnic la Envisage.ai, Inginer în Automatizări și Calculatoare

Lavinia Iancu – Director Relații Publice la SUSTENOBIL PR/ODUCTION, Drd. Management în Academia de Studii Economice București

 

Referințe și mai multe detalii despre propunerile menționate:

DeepVISS – cod public https://github.com/deepviss-org/deepVISS-TAG

DeepVISS – organizația https://deepviss.org/

Procese cu inteligență augmentată artificial

Note după consultarea pe tema inteligenței artificiale la Parlementul European 

10 Pillars of a European Digital Strategy on Artificial Intelligence

The Eight Guilds of Machine Learning

The Virtuous Circle of Intelligence

Truthful AI (https://arxiv.org/abs/2110.06674)

Responsible AI (https://eprints.whiterose.ac.uk/162719/)

Dimensiunea Științifică a Artei

Bogdan Bocse, CEO @ Knosis, vorbește cu doamna Mihaela Ghiță despre AI, Deep Fake, Deep Learning și diferențele dintre arta creată de roboți și cea creată de oameni, în cadrul emisiunii „Știința 360”, rubrica „Dimensiunea Științifică a Artei”, de la Radio Romania Cultural.

 

Dimensiunea Științifică a Artei

Care e diferența dintre Deep Fake și Deep Learning, doi termeni care creează adesea confuzie?

„Noi am ajuns să ne temem de tehnologia nouă, care ar putea să ne ajute, din cauza faptului că nu putem s-avem încredere în aproapele nostru.” – Bogdan Bocșe

Când AI-ul creează ARTĂ

Există experimente în care computerul, sau inteligența artificială, creează artă: că e vorba de desene după model, sau reproduceri sau chiar lucrări abstracte să le zicem ”originale” create de aceste mașini.
Cert este că programatorii creează algoritmi inteligenți utilizați pentru a picta, a scrie poezii sau a compune muzică.
Întrebarea care se pune, este una de ordin filosofic:

Cine este de fapt creatorul, Inteligența Artificială?

Sau Inteligența Artificială este doar un alt instrument de care se folosesc artiștii?

Dimensiunea Științifică a Artei

Care e diferența dintre arta făcută de om și cea făcută de computer?

Mașinile pot face artă demonstrabil mai bine, sau demonstrabil mai rău, decât oamenii?

„Ne așteptăm de la profesorii umani să aibă o programă. (…) Însă, oamenii, în societatea lor, sunt cei programați. Ce e robotul în cazul acesta?”

How can we change the paradigm of AI usage?

How can we change the paradigm of AI usage? If more of the 8 billion people will want to study math, then we have a chance.

If they don’t, then we don’t.

It’s that easy. – Bogdan Bocșe, CEO @ Knosis

How can we change the paradigm of AI usage?

The science-based path

The only relevant metric is how many of the 8 billion minds on this planet think efficiently using concepts that outreach to Artificial Intelligence, mathematics to topology, and to computer science.

If we managed to replace our to make our thinking and our language more efficient in order to leverage these tools, then they will be tools for the good, for improvement, for reducing the parasitic impact that we have on the environment.

The anthropocentric path

On the other hand, if we just use technology in an anthropocentric fashion, as we have done and as we do, then it will just speed up the black hole.

 

Find out more on the Artificial Intelligence and Sustainability topic here: DOES AI DO MORE HARM THAN GOOD TO THE WORLD?

Do you want to implement AI in your organisation?

At Knosis, we use the power of 4AI and created  a marketplace where human attention and knowledge meet the Machine Learning algorithms to create ?????? ????????????, able to:

  • encode & decode
  • classify
  • process:
  • visual
  • textual patterns
and – SOON –
  • multi-lingual &
  • natural language models
… through computer vision technology.

Do you want to join us in the AI rEvolution?

At Knosis, we strongly believe in a future in which humans and machine collaborate to discover, create and accomplish.

Therefore, we would like to invite you to take part in that future not as a simple user, but as a mentor.

Join us for the AI revolution!

Do you want to build sustainable and useful initiatives, using AI?

Our team is open to sharing our experience so that you too can get started on the journey towards 4AI*: Aware, Augmented, Automatic and Autonomous Intelligence.

Reach out here!

We’ll get back to you as soon as possible with suggestions suited for jump-starting your journey into machine learning, computer vision, predictive analytics and emergent technology.

Does AI do more HARM than GOOD to the world?

Does AI do more HARM than GOOD to the world? Bogdan Bocse, CEO @ KNOSIS, explains his perspective in a dialogue about Sustainable Development Goals and Artificial Intelligence.

Does AI do more GOOD or HARM to the world?

The answer to your question depends on the collective choice we, as a civilization, have not yet made. And that choice has to do with picking one of two roads.

The path of evidence-based science

If we pick the road of understanding WHY these concepts work: WHY Artificial Intelligence work, how to make it more efficient, or how to make it make itself more efficient.

If we go down that road of, let’s say, science, of investigation, of measurement, of having measurable statements in our communication, in our products and in our interfaces, then decidedly, all emerging technology, which is colloquially called „Artificial Intelligence” is our only chance for the future.

The current path

However, if we keep down the current path of maximising, profit, consumerism and usability, for the laziness of the mind of the uneducated masses who consume, if our primary objective is to increase the consumption of the masses, which I will emphasise that at the moment, unfortunately, and regrettably, 80% – 90% of Artificial Intelligence deployments are used for processes which maximise consumption, if we keep doing this, the only thing AI will help us to do is to burn the planet faster.

Now, so it’s the decision we face with Artificial Intelligence and with all the connected & associated technology, like distributed ledger, the Internet of Things, all of these are instruments from the same Symphony.

If we conduct the symphony for the purpose of maximising the objectives of the 19th century, then, I think, it will shorten the lifespan of our civilization.

And from a karmic point of view, I can’t help but agree that if we use super technology in order to just think about ourselves, we should disappear and make room for something else.

80% – 90% of the industry is explicitly part of the problem

However, if we take this call to action that nature has put upon us – to invest in technology that is sustainable, which makes itself more sustainable by operation – and there are a lot of initiatives, some of which are in our current portfolio, that can be part of the solution – but regrettably, at the moment, 80% – 90% of the industry is explicitly part of the problem by the fact that they are recklessly, recklessly increasing the energy footprint and the carbon footprint of grossly inefficient computational deployments, which are usually referred to as the cloud.

So basically, the part of it that is destroying the Earth is the Cloud. Not the technology itself, but the centralization of it.

to be continued

What is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence has been a DREAM of humankind, a PERFECT TOOL designed to solve the issues we have been long thinking of, in a FASTER, SMARTER way, WITH fewer RESOURCES. But what is Artificial Intelligence?

 

BUT are all these expectations around AI REALISTIC or are they simply SCIENCE-FICTION SCENARIOS?   

Well… to find out, we have to clarify:  

  • what Artificial Intelligence stands for 
  • and most importantly what it does NOT stand for. 

 

We have been talking about Artificial Intelligence for many YEARS, and every time we think of MORE and MORE diverse areas in which this technology can be used (boom! ideas, flashes, connections, neurons signals in a fast-forward glimpse), when in fact, WE DON’T NOTICE IT ANYMORE, yet we use it in our everyday life. 

What is Artificial Intelligence?

At a very low level, a pocket computer, a smartphone and a microwave oven contain and show: 

  • INTELLIGENCE – [as the ability to solve autonomously a defined set of problems]

  • of ARTIFICIAL origin – [built and put in place through the human activity]

  Aware

  • Aware – the system is integrated with FAST and CLEAR DATA SOURCES that CAPTURE relevant and correct information on the observed/controlled phenomena.  

For example: a mobile phone that can record position, acceleration, image and sound is partially “aware” of its environment. 

  Augmented

  • Augmented – the system has the ability to APPLY existing FUNCTIONS OVER the DATA provided and to DETERMINE NEW FUNCTIONS, in pursuit of (multiple) objectives.  

For example: a financial analyst (human or artificial) who observes and identifies new patterns in the behaviour of credit consumers, with the dual goal of limiting his/its exposure and maximizing his/its profitability. 

  Automatic

  • Automatic – the SYSTEM CAN PERFORM ALL INTERNAL TASKS of calculation and ANALYSIS without strictly requiring human supervision.  

For example: when our SYSTEMS are at a HIGH LEVEL OF USE ? ? ? and AUTOMATICALLY decide to temporarily add, for a fee, ADDITIONAL COMPUTING RESOURCES in one of the computing assemblies, in order to reach a DEADLINE of completion of processing.

Autonomous

  • Autonomous – the SYSTEM can CARRY OUT ITS ACTIVITY without requiring human supervision.  

For example: an industrial process, an autonomous machine such as autonomous vacuum cleaner (we’ve been long dreaming of – ❤️❤️❤️) or the industrial robots or the dancing Robots. 

  

Now let’s come back to what AI can do and what it can’t do! 

It is probably one of the questions that are on the lips of all those who want to better understand this technology. 

While Artificial Intelligence is most of the time seen as A CRUTCH TO COMPENSATE for the HUMAN COMPETENCE or LACK OF EFFICIENCY, we need to (re)connect this concept to technical, economic and practical reality.  

 

But how do we do that?  

  

Well, we will try our best to explain that in the following minutes. 

  

So, what is Artificial Intelligence and what it can do?

  

AI can help us DISCOVER a WRONG SOLUTION FASTER so that WE CAN MOVE FASTER TO THE RIGHT ONE.  

  

At the same time, AI CAN HELP US GET THE INFORMATION and INTERPRETATIONS we need to make RELIABLE DECISIONS IN SHORTER TIME. 

  

In order words, FAIL FAST! 

So, what AI can’t do? 

  

ACCOUNTABILITY 

  

As we established what AI could do for us, there is, however, one thing that ARTIFICIAL INTELLIGENCE CANNOT DO: TO TAKE ON OUR RESPONSIBILITY.

We, as directors, coordinators, administrators of a company, remain ACCOUNTABLE for the mistakes made by our employees, or … in this case by a system. 

  

And one thing is for sure!  

  

There are domains that can be partially/entirely led by Artificial Intelligence, such as Project Management: where algorithms can pursue much more advanced solutions than those used by humans, HUMANS and MACHINES can TEAM UP TO ENHANCE THEIR CAPABILITIES.  

  

And one example we can name here is the P.E.R.T. model which, although it has been known since 1960, only now becomes feasible with the help of AI and modern computing power, precisely because of the large volume of calculations required to apply the method. 

Now just imagine the change to see in the world and AI will help!

Artificial Intelligence at Knosis

At Knosis, we use the power of 4AI and created  a marketplace where human attention and knowledge ? meet the Machine Learning algorithms ?️ to create ?????? ????????????, able to:

➡️ encode & decode
➡️ classify
➡️ process
✅ visual
✅ textual patterns
and – SOON –
✅ multi-lingual &
✅ natural language models
… through computer vision technology.

Join us in building a universal dictionary of concepts from which people and machines can learn, in perfect symbiosis, by:

  • creating a FREE account in KNOSIS
  • contacting us, if you want to implement AI in your organisation!