👨🏽 💻 Niektóre z najnowszych odkryć badawczych
👉🏻 Nie, sztuczna inteligencja Google nie jest świadoma
Firmy technologiczne nieustannie zwiększają możliwości swojej stale udoskonalanej sztucznej inteligencji. Jednak Google szybko usunął twierdzenia, że jeden z jego programów osiągnął taki postęp, że stał się świadomy. Według „pouczającej historii” opublikowanej w sobotę w „Washington Post” jeden z inżynierów Google powiedział, że po setkach interakcji z najnowocześniejszym, niepublikowanym jeszcze systemem sztucznej inteligencji o nazwie „LaMDA” jego zdaniem program osiągnął poziom świadomości.
SymForceto biblioteka do obliczeń symbolicznych i generowania kodu. Pozwala zakodować problem w Pythonie, przeprowadzić eksperymenty symboliczne, wygenerować zoptymalizowany kod i wykonać niezwykle kompetentne problemy optymalizacyjne, które zależą od oryginalnej definicji problemu. Ten wyjątkowy wkład tych badań polega na udostępnieniu bezpłatnej biblioteki o otwartym kodzie źródłowym, zawierającej symboliczne implementacje geometrii i typów kamer z operacjami na grupach Liego, a także szybkie klasy wykonawcze z identycznymi interfejsami. Generuje również kod do przekształcania dowolnych funkcji symbolicznych w ustrukturyzowane i szybkie funkcje wykonawcze.
Chiny uruchomiły pierwszy na świecie bezzałogowy lotniskowiec wykorzystujący sztuczną inteligencję do autonomicznego poruszania się po otwartych wodach. Pekin oficjalnie określił go jako narzędzie badań morskich, ale niektórzy eksperci twierdzą, że statek może zostać wykorzystany jako statek wojskowy. Autonomiczny statek Zhu Hai Yun (na zdjęciu „tutaj”) ma około 290 stóp długości, 45 stóp szerokości i 20 stóp głębokości i może przewozić dziesiątki dronów powietrznych, morskich i podwodnych wyposażonych w różne instrumenty obserwacyjne, zgodnie z „ stoczniowiec”, CSSC Huangpu Wenchong Shipping Co.
👉🏻 Sztuczna inteligencja wytrenowana na 4Chan staje się „maszyną do mowy nienawiści”
„Badacz” sztucznej inteligencji i YouTuber Yannic Kilcher przeszkolili sztuczną inteligencję, korzystając z 3,3 miliona wątków z niesławnie toksycznej tablicy niepoprawnych politycznie /pol/ 4chan. Następnie wypuścił bota z powrotem na 4chan z przewidywalnymi skutkami — sztuczna inteligencja była tak samo podła jak posty, na których była szkolona, obrzucała rasistowskimi obelgami i angażowała się w wątki antysemickie. Po tym, jak Kilcher opublikował swoje wideo i kopię programu w serwisie Hugging Face, czymś w rodzaju GitHuba dla sztucznej inteligencji, etycy i badacze zajmujący się sztuczną inteligencją wyrazili zaniepokojenie.
W nowym artykule Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models 444 autorów ze 132 instytucji przedstawia Beyond the Imitation Game (BIG-bench), zakrojony na dużą skalę, niezwykle trudny i zróżnicowany test porównawczy, który obejmuje 204 zadania do przewidywania potencjalnie transformacyjne skutki dużych modeli językowych.
FedPerGNN oferuje realne podejście do eksploracji zdecentralizowanych danych graficznych, jednocześnie chroniąc prywatność w celu etycznego i inteligentnego dostosowywania. Jak wynika z wyników eksperymentów przeprowadzonych na sześciu zbiorach danych dotyczących personalizacji w różnych okolicznościach, FedPerGNN zapewnia od 4,0% do 9,6% mniej błędów w porównaniu z najnowocześniejszymi stowarzyszonymi algorytmami dostosowywania przy odpowiedniej ochronie prywatności. Każdy klient wysyła obliczone lokalnie gradienty do serwera w celu agregacji, a zagregowane gradienty są następnie dostarczane klientom użytkowników w celu lokalnych aktualizacji.
🚀 Startupy wyróżnione w tym numerze
Biolodzy tworzą dziś „10 000 razy więcej danych” na potrzeby każdego eksperymentu niż dziesięć lat temu, co jest znacznie trudniejsze do zrozumienia. Utalentowani bioinformatyki, którzy potrafią poradzić sobie z ogromną ilością danych biologicznych, są bardzo nieliczni. „LatchBio” z siedzibą w San Francisco próbuje rozwiązać ten problem, udostępniając repozytorium wersjonowanych narzędzi niewymagających kodu, zarządzaną infrastrukturę komputerową oraz wspólne centrum danych zaprojektowane specjalnie do badań biologicznych. Jego celem jest udostępnienie badaczom prostego, zintegrowanego narzędzia do analizy danych bez konieczności angażowania informatyka.
Narzędzia do współpracy w chmurze zrewolucjonizowały sposób działania i współpracy współczesnych firm. W wyniku pandemii firmy były zmuszone do korzystania z rozwiązań do współpracy w celu wspierania swoich zdalnych pracowników. Firmy zaczęły wykorzystywać aplikacje takie jak Slack, Teams i Google Drive, aby przyspieszyć operacje biznesowe ze swoimi pracownikami, klientami i dostawcami. Jednakże kanały te mają ograniczony nadzór. Narażają także przedsiębiorstwa na nowy zestaw luk w zabezpieczeniach, a także na istotny obszar ryzyka. Firma „Reco” z siedzibą w Nowym Jorku rozwiązuje ten problem, wykorzystując stosowane uczenie maszynowe do zabezpieczania kluczowych zasobów przedsiębiorstw poprzez mapowanie i monitorowanie wymiany danych zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz firmy oraz sygnalizowanie potencjalnych zagrożeń w miarę ich pojawiania się. Rozwiązanie Reco umożliwia firmom inteligentne wykrywanie i rozwiązywanie problemów, takich jak błędny dostęp zewnętrznego dostawcy oraz przesyłanie danych lub udostępnianie ich niewłaściwej osobie.
