Yejin Choi, professor da Universidade de Washington

Yejin Choi é professor adjunto do departamento de linguística, professor associado da Escola Paul G. Allen de Ciência da Computação e Engenharia da Universidade de Washington e afiliado do Centro de Estatística e Ciências Sociais. Ela trabalha no Allen Institute for Inteligência artificial também como gerente sênior de pesquisa. Ela foi listada entre os 10 to Watch do IEEE AI em 2016, co-vencedora do Prêmio Marr (prêmio de melhor artigo) no ICCV 2013 e ganhadora do Borg Early Career Award (BECA) em 2018. Ela obteve o bacharelado em ciência da computação e engenharia pela Universidade Nacional de Seul, na Coréia, e o doutorado em ciência da computação pela Universidade Cornell, onde a Prof. Claire Cardie atuou como sua orientadora.

2023

Yejin Choi, professor de ciência da computação na Universidade de Washington e bolsista “gênio” da MacArthur em 2022, co-escreveu um artigo premiado no ano passado que examinou a capacidade de uma variedade de sistemas de IA de ponta para prever os vencedores de vários concursos de legendas da New Yorker e fornecem uma explicação de por que a melhor legenda é engraçada. Choi afirma que, pelo menos por enquanto, as carreiras dos escritores de legendas de desenhos animados estão seguras.

As inúmeras maneiras pelas quais a inteligência humana varia daquela de IAs como ChatGPT são o tema principal do estudo de Choi. “Uma calculadora pode realizar cálculos com mais rapidez e precisão do que eu, mas isso não significa que seja mais inteligente do que qualquer um de nós em outras áreas.”

Últimas notícias sobre Kate Kallot

• Pesquisadores da Universidade de Stanford divulgaram um relatório avaliando a transparência dos modelos básicos de IA, destacando preocupações sobre o declínio da transparência e a necessidade de as empresas divulgarem fontes de dados e trabalho humano no treinamento de modelos. O relatório visa promover uma maior transparência no domínio da IA ​​e servir de ponto de referência para os governos.
• The Edge Of AI Podcast, apresentado por Eathan Janney, apresenta o Dr. David G. Stork, professor adjunto da Universidade de Stanford, discutindo o potencial da IA ​​na análise de arte. O podcast explora as aplicações das redes neurais profundas na análise de grandes conjuntos de dados, principalmente imagens. Stork enfatiza a importância de aproveitar as capacidades da IA ​​e, ao mesmo tempo, promover habilidades e compreensão pessoais. O podcast está disponível em plataformas de podcast populares como Spotify, Apple Music e Google Podcasts.

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