Cosa ci dice il chip progettato dall’IA di Google sulla natura dell’intelligenza

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In un articolo pubblicato la  scorsa settimana sulla rivista scientifica sottoposta a revisione paritaria  Nature , gli scienziati di Google Brain hanno introdotto una  tecnica di apprendimento con rinforzo profondo  per la pianificazione dei piani, il processo di organizzazione del posizionamento dei diversi componenti dei chip dei computer. I ricercatori sono riusciti a utilizzare la tecnica di apprendimento per rinforzo per progettare la prossima generazione di Tensor Processing Units, i processori di intelligenza artificiale specializzati di Google.  L'uso del software nella progettazione dei chip non è nuovo. Ma secondo i ricercatori di Google, il nuovo modello di apprendimento per rinforzo "genera automaticamente planimetrie dei chip superiori o paragonabili a quelle prodotte dagli esseri umani in tutte le metriche chiave, inclusi consumo energetico, prestazioni e area del chip". E lo fa in una frazione del tempo che impiegherebbe un essere umano a farlo. La superiorità dell'IA rispetto alle prestazioni umane ha attirato molta attenzione. Un media lo ha descritto come "software di intelligenza artificiale in grado di progettare chip per computer più velocemente di quanto possano fare gli umani" e ha scritto che "un chip che richiederebbe mesi per essere progettato dagli umani può essere immaginato dalla nuova intelligenza artificiale [di Google] in meno di sei ore". Un altro punto vendita ha scritto: "Il ciclo virtuoso dell'intelligenza artificiale che progetta chip per l'intelligenza artificiale sembra essere appena iniziato". Ma durante la lettura dell'articolo, ciò che mi ha stupito non è stata la complessità del sistema di intelligenza artificiale utilizzato per progettare i chip dei computer, ma le sinergie tra l'intelligenza umana e quella artificiale. Analogie, intuizioni e ricompense Il documento descrive il problema in questo modo: "La pianificazione del chip p...
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Un sistema di intelligenza artificiale cinese ha sconfitto Fang Guoyu, un pilota Top Gun cinese, in un combattimento simulato

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L'intelligenza artificiale cinese impara a battere il miglior pilota di caccia nel combattimento simulato Secondo i media cinesi, un sistema di intelligenza artificiale cinese ha sconfitto un pilota umano di punta in un combattimento aereo simulato. L'IA è stata contrapposta a Fang Guoyu, un capogruppo in una brigata di aviazione del PLA e un precedente campione in tali concorsi. "All'inizio, non è stato difficile vincere contro l'IA", ha affermato Fang in un articolo del Global Times , un quotidiano statale cinese. Ma mentre l'esercizio continuava, l'IA imparava da ogni incontro e migliorava costantemente. Alla fine è stato in grado di sconfiggere Fang usando le tattiche che aveva imparato da lui, insieme a velocità e precisione disumane.  "L'IA ha mostrato abili capacità di controllo del volo e decisioni tattiche prive di errori", ha affermato il comandante di brigata Du Jianfeng. L'esercizio cinese di mettere i piloti umani contro l'IA mira a migliorare entrambi. L'IA offre ai piloti un avversario nuovo e stimolante che pensa fuori dagli schemi e può inventare tattiche inaspettate, mentre ogni combattimento aereo aggiunge all'esperienza dell'IA e la aiuta a migliorare. Secondo il rapporto, l'intelligenza artificiale è stata sviluppata da un numero di istituti di ricerca non specificati che lavorano con la brigata dell'aviazione.   L'evento fa eco alla competizione AlphaDogfight della DARPA dell'anno scorso che ha visto i piloti umani e AI combattersi in F-16 simulati. Nei round iniziali, diverse IA hanno gareggiato per trovare la migliore. Nel round finale, l'IA vincente, Falco di Heron Systems , ha affrontato il campione umano, un pilota dell'aeronautica americana senza nome. L'IA ha trionfato, mettendo a segno una perfetta vittoria per 5-0 in una serie di incontri. Le IA hanno vantaggi significativi in ​​questa situazione. Uno è che sono senza paura e molto aggressivi rispetto ai piloti umani; un altro termine potrebbe essere imprudente. Possono reagire più vel...
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Canon e le fotocanere intelligenti degli uffici cinesi : entri solo se sorridi

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Canon ha installato fotocamere AI nei suoi uffici cinesi che lasciano entrare solo i lavoratori sorridenti L'ultimo esempio di sorveglianza distopica sul posto di lavoro  La società tecnologica Canon ha escogitato un modo decisamente distopico per affrontare il problema del morale sul posto di lavoro: ha installato telecamere con tecnologia di "riconoscimento del sorriso" abilitata all'intelligenza artificiale negli uffici della sua consociata cinese Canon Information Technology. Le telecamere consentono solo ai lavoratori sorridenti di entrare nelle stanze o di prenotare riunioni, assicurando che ogni dipendente sia sempre felice al 100%. Questa storia deprimente è stata evidenziata in un rapporto del Financial Times su come le aziende cinesi stanno sorvegliando i dipendenti a un livello inquietante con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e degli algoritmi. Le aziende stanno monitorando quali programmi utilizzano i dipendenti sui loro computer per misurare la loro produttività; utilizzare telecamere a circuito chiuso per misurare quanto tempo impiegano nella pausa pranzo; e persino monitorare i loro movimenti fuori dall'ufficio utilizzando app mobili. “LE TECNOLOGIE STANNO AUMENTANDO IL RITMO PER LE PERSONE CHE LAVORANO CON LE MACCHINE INVECE DEL CONTRARIO”Come ha detto al FT l'accademico del King's College di Londra Nick Srnicek : “I lavoratori non vengono sostituiti da algoritmi e intelligenza artificiale. Invece, la gestione viene in qualche modo aumentata da queste tecnologie [...] Le tecnologie stanno aumentando il ritmo per le persone che lavorano con le macchine invece del contrario, proprio come è successo durante la rivoluzione industriale nel 18° secolo”. Canon Information Technology ha effettivamente annunciato l' anno scorso le sue fotocamere per il "riconoscimento del sorriso" come parte di una suite di strumenti di gestione del posto di lavoro, ma la tecnologia non sembra aver ricevuto molta attenzione. In effetti, il fatto che sia passato sotto il ...
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Facebook Oculus Quest e la pubblicità sui visori VR

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Tre grandi domande sui nuovi annunci VR di Facebook  Ieri Facebook ha fatto un salto che molte persone prevedevano da anni: ha iniziato a inserire annunci all'interno della realtà virtuale . La società ha lanciato un test limitato di annunci pubblicitari all'interno di tre app Oculus Quest, affermando che avrebbe ampliato il sistema in base al feedback degli utenti. La mossa è un punto di svolta per Oculus, portando una delle caratteristiche più controverse di Facebook in un mezzo che ispira sia l'idealismo che l'allarme. E solleva tre grandi domande sul futuro di Facebook e sull'informatica immersiva. La prima domanda è fino a che punto Facebook finirà per collegare la pubblicità ai dati dei sensori hardware. Ancor più degli smartphone, i visori Oculus Quest sono una miniera d'oro di informazioni su di te. Catturano movimenti precisi della testa e della mano, immagini dell'ambiente circostante tramite telecamere di localizzazione e audio del microfono per il sistema di comando vocale di Facebook. I futuri visori probabilmente includeranno funzionalità ancora più intime come il tracciamento oculare, che offrirebbe metriche incredibilmente precise su ciò che cattura la tua attenzione in VR. In questo momento, Facebook afferma che molti di questi dati non lasciano mai il visore o sono completamente segmentati dal suo sistema pubblicitario e afferma che "non ha piani" per fare cose come annunci mirati basati sui dati di movimento. Ma man mano che Facebook si sposta più in profondità nella realtà virtuale e aumentata, l'utilizzo delle funzionalità speciali del suo hardware per la pubblicità diventerà una prospettiva sempre più attraente. L'INFORMATICA IMMERSIVA È UNA MINIERA D'ORO DI DATI INTIMISecondo quanto riferito, Facebook sta lavorando su un fitness tracker e ha discusso della creazione di occhiali AR che utilizzerai per interagire con il mondo. Questi prodotti sono costruiti su misura per produrre informazioni quantificabili sul tuo corpo e sull'ambiente circosta...
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Tempo la palestra di casa intelligente con sette allenatori olimpionici

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La palestra di casa intelligente che analizza i tuoi movimenti avrà presto istruttori olimpioniciI Tempo Games presenteranno sette allenatori di atleti olimpionici  Tempo, l'azienda dietro l' attrezzo ginnico che utilizza Microsoft Kinect per controllare il tuo modulo, ha annunciato che gli atleti dell'Olimpo insegneranno lezioni sul suo dispositivo connesso. Le lezioni fanno parte di un evento chiamato sfida Tempo Games, che prevede la partecipazione ad allenamenti guidati da sette atleti olimpici che quest'anno saranno diretti a Tokyo — puoi vedere l'elenco di Tempo qui sotto: Carlin Isles : Carlin Isles è un campione di atletica leggera e il giocatore di rugby più veloce del mondo, con diversi record nella sua alma mater, la Ashland University. Jessica Long : Jessica Long è una delle nuotatrici più decorate al mondo con oltre 50 medaglie cumulative. Era anche tra le concorrenti più giovani per gli Stati Uniti quando ha fatto il suo debutto internazionale ai Giochi di Atene del 2004. Johnny Hooper : Quattro volte giocatore di pallanuoto All-American, Johnny Hooper è stato determinante nel condurre la sua squadra a un campionato NCAA. Kyra Condie : Arrampicata da quando aveva 11 anni e superando la scoliosi idiopatica, Kyra Condie è stata finalista della Coppa del Mondo Boulder oltre ad essere una regolare nelle competizioni di arrampicata professionistica negli Stati Uniti ed è diretta a Tokyo. Letícia Bufoni : Letícia Bufoni pattina da quando aveva 9 anni ed è una medaglia d'oro multi-X Games. Letícia è un membro della prima squadra nazionale di skateboard del Brasile e sarà tra i primi a competere nello skateboard a Tokyo per conto degli Stati Uniti Paige McPherson : Paige Arielle "McFierce" McPherson è una medaglia di bronzo olimpica 2012, campionessa Pan Am Games e campionessa Grand Prix. Correrà ai Giochi di Tokyo e sarà la prima atleta statunitense a gareggiare in tre Giochi per il TaeKwonDo. Will Claye : tre volte medaglia olimpica, Will Claye ha guadagnato...
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Il calcolatore della percentuale di grasso corporeo Halo di Amazon funzione benissimo

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Il calcolatore della percentuale di grasso corporeo Halo di Amazon supera i dispositivi di laboratorioUn nuovo studio mostra che è accurato per persone di diverse corporature  Lo scanner della percentuale di grasso corporeo di Amazon funziona meglio di altri metodi più ingombranti per calcolare il grasso corporeo, ha mostrato un nuovo studio . Una scansione del corpo è una funzionalità del servizio di abbonamento Amazon Halo Band, che la società ha annunciato lo scorso agosto . La funzione Halo Body funziona tramite le fotocamere degli smartphone. Gli utenti scattano quattro foto dei loro corpi, che vengono poi combinate in un'immagine 3D. Quindi, lo strumento di Amazon utilizza l'apprendimento automatico per calcolare la percentuale di grasso corporeo dell'utente. Quando Amazon ha lanciato Halo, la società ha affermato di aver condotto uno studio interno per convalidare la funzionalità. Ora hanno pubblicato uno studio, finanziato da Amazon, ma condotto con i maggiori esperti del settore, che dimostra che lo strumento funziona bene. I risultati mostrano che lo strumento potrebbe essere un punto di riferimento per le persone che desiderano ottenere maggiori informazioni sul proprio corpo, afferma Diana Thomas, una matematica che studia la regolazione del peso corporeo a West Point e non è stata coinvolta nello studio. Non lo userebbe per la ricerca scientifica, ma potrebbe fornire agli utenti un altro punto dati. "Ti dà più informazioni", dice. "Se hai un'alta percentuale di grasso corporeo segnalato da questo, potrebbe essere una bandiera rossa per te." La percentuale di grasso corporeo può essere un modo più accurato per valutare la salute di una persona rispetto al suo peso. Due persone della stessa taglia potrebbero avere quantità diverse di grasso rispetto al loro peso complessivo e di conseguenza avrebbero rischi per la salute diversi. Avere un po' di grasso corporeo è importante, ma avere un'alta percentuale è associata a problemi di salute come malattie cardi...
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Microrobot semoventi in grado di scomporre la plastica dall’Università di Praga

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Risolvere la crisi della plastica usando i microbot I ricercatori dell'Università di Chimica e Tecnologia di Praga hanno sviluppato microrobot semoventi in grado di scomporre la plastica. Questa startup di Jaipur utilizza l'intelligenza artificiale per offrire soluzioni di videoconferenza personalizzateSecondo l' Unione internazionale per la conservazione della natura (IUCN), ogni anno finiscono negli oceani almeno otto milioni di tonnellate di plastica. Se la tendenza continua, entro il 2015 negli oceani ci sarà più plastica che pesci.  La plastica, un polimero organico sintetico a base di petrolio, ha proprietà che lo rendono ideale per un'ampia varietà di applicazioni. Viene utilizzato per l'imballaggio, l'edilizia, la casa, i veicoli, l'elettronica e gli scopi agricoli, rendendolo uno degli inquinanti più gravi dell'ecosistema marino.  Dalle acque superficiali ai sedimenti di acque profonde, i rifiuti di plastica rappresentano circa l'80% di tutti i detriti marini. In effetti, le microplastiche rappresentano una minaccia particolare per gli ecosistemi marini. Le microplastiche sono lunghe meno di mezzo centimetro e si trovano frequentemente negli articoli da toeletta o negli indumenti in poliestere e assorbono metalli pesanti e sostanze inquinanti.  Secondo il Programma delle Nazioni Unite per l'ambiente (UNEP), quasi tutti gli oggetti in plastica diminuiscono di dimensioni ma non scompariranno mai del tutto. Gli animali da fattoria e i pesci spesso scambiano queste minuscole particelle di plastica per cibo e, alla fine, alcune di esse raggiungono anche gli esseri umani. A causa delle sfide associate alla rimozione delle microplastiche dall'ambiente, sono considerate una componente particolarmente delicata dell'intero problema dei rifiuti di plastica. Inoltre, le microplastiche impiegano centinaia di anni per degradarsi. Sebbene i catalizzatori attivati ​​dalla luce solare accelerino il processo di degradazione della plastica, è difficile far interagire i compos...
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In che modo l’intelligenza artificiale sta cambiando le dinamiche della conservazione della fauna selvatica e degli animali in estinzione

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 Le sfide della conservazione della fauna selvatica e della biodiversità possono essere superate utilizzando l'intelligenza artificiale e il machine learning. Nell'ottobre dello scorso anno, i funzionari hanno scoperto un corpo infestato dai vermi di Solo, una giovane tigre, nel Parco nazionale di Bandhavgarh in India. Un caso di sospetto avvelenamento, la sua morte è stata una testimonianza di come i metodi convenzionali di conservazione della fauna selvatica abbiano fallito.  Centinaia di animali perdono la vita per varie cause: inondazioni, incendi, avvelenamenti e bracconaggio, ogni anno. Nella sola India, 74 specie animali sono in grave pericolo di estinzione e il paese si colloca nella "lista della vergogna" globale. Molti di questi animali sono specie chiave di volta la cui estinzione può far crollare interi ecosistemi e cicli alimentari.  I metodi convenzionali ed estenuanti di sorveglianza per la conservazione della fauna selvatica ci hanno deluso.  I sistemi e i metodi di sorveglianza esistenti e convenzionali di monitoraggio della fauna selvatica sono insufficienti e inefficienti. Non sono in grado di scalare o sono fisicamente esaurienti. Fortunatamente, l'applicazione della tecnologia nella conservazione della fauna selvatica e della biodiversità è un raggio di speranza. Le applicazioni dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico possono cambiare le dinamiche del campo a favore di queste specie minacciate.  Un algoritmo adatto alla naturaL'intelligenza artificiale è utile per comprendere i comportamenti ripetuti negli animali: modelli di riproduzione, percorsi di foraggiamento e abitudini di caccia. Ogni animale mostra lo stesso comportamento di base.  Un algoritmo adatto alla sorveglianza della fauna selvatica deve essere addestrato su un grande volume di metadati, inclusi milioni di immagini, suoni e percorsi. L'intelligenza artificiale è versatile. Può essere modellato in vari algoritmi e può essere utilizzato per sorveglianza, acqu...
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Cosa sono gli attacchi informatici basati sull’intelligenza artificiale?

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In un sondaggio Deloitte del 2017  , solo il 42% degli intervistati considerava le proprie istituzioni estremamente o molto efficaci nella gestione del rischio di sicurezza informatica. La pandemia non ha certamente fatto nulla per alleviare queste preoccupazioni. Nonostante i maggiori investimenti in sicurezza IT effettuati dalle aziende nel 2020 per affrontare le sfide dell'IT distribuito e del lavoro da casa, quasi l'80% dei lavoratori IT senior e dei leader della sicurezza IT ritiene che le proprie organizzazioni non abbiano difese sufficienti contro gli attacchi informatici,  secondo  IDG. Sfortunatamente, il panorama della sicurezza informatica è destinato a diventare più insidioso con l'emergere di attacchi informatici basati sull'intelligenza artificiale, che potrebbero consentire ai criminali informatici di volare sotto il radar degli strumenti di rilevamento convenzionali basati su regole. Ad esempio, quando l'intelligenza artificiale viene inserita nel mix, le "e-mail false" potrebbero diventare quasi indistinguibili dai messaggi di contatto fidati. E i deepfake - media che prendono una persona in un'immagine, registrazione audio o video esistente e la sostituiscono con le sembianze di qualcun altro usando l'intelligenza artificiale - potrebbero essere impiegati per commettere frodi, costando alle aziende milioni di dollari.  La soluzione potrebbe risiedere in "IA difensiva" o algoritmi di autoapprendimento che comprendono i normali modelli di utenti, dispositivi e sistemi in un'organizzazione e rilevano attività insolite senza fare affidamento sui dati storici. Ma la strada per un'adozione diffusa potrebbe essere lunga e tortuosa poiché i criminali informatici cercano di rimanere un passo avanti rispetto ai loro obiettivi. Cosa sono gli attacchi informatici basati sull'intelligenza artificiale?Gli attacchi informatici basati sull'intelligenza artificiale sono attacchi informatici convenzionali potenziati con tecnologie di intelligenza artificiale e app...
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Lexion raccoglie 11 milioni di dollari

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Lexion raccoglie $ 11 milioni per espandere la sua piattaforma di gestione dei contratti basata sull'intelligenza artificiale  Lexion , una piattaforma che sfrutta l' intelligenza artificiale per semplificare i carichi di lavoro dei contratti legali, ha annunciato oggi di aver chiuso un round di finanziamento di serie A da $ 11 milioni guidato da Khosla Ventures con la partecipazione di Madrona Venture Group e Wilson Sonsini. Il capitale porta il totale della società raccolto fino ad oggi a $ 15,2 milioni e il cofondatore e CEO Gaurav Oberoi afferma che verrà utilizzato per supportare lo sviluppo di un modulo del flusso di lavoro progettato per aiutare i team legali a gestire l'assunzione di contratti, le negoziazioni, le approvazioni e le firme. Secondo Gartner, gli uffici legali aumenteranno la loro spesa tecnologica del 300% entro il 2025, e tuttavia realizzeranno solo il 30% dei vantaggi del loro software di gestione del ciclo di vita del contratto (CLM) a causa delle complessità con la raccolta dei requisiti, la gestione delle modifiche e l'adozione da parte degli utenti. Molti CLM richiedono molto tempo e risorse per generare valore. Secondo un sondaggio Clio, quando utilizzano i CLM, gli avvocati dedicano solo 2,3 ore al giorno ad attività fatturabili e raccolgono in media solo 1,6 ore del loro tempo fatturabile.  Incubato presso l'Allen Institute for AI nel 2019, Lexion offre un sistema di PNL che trasforma il testo del contratto in dati strutturati e lo consegna in un repository con ricerca, reportistica, avvisi, autorizzazioni e integrazioni. Oltre a ciò, la startup fornisce una gamma di servizi di supporto legale che mirano ad aiutare le aziende ad aumentare l'efficienza ea riconoscere maggiori entrate. I tre fondatori di Lexion - Oberoi, Emad Elwany e James Baird - si sono incontrati all'Allen Institute for AI, dove stavano esplorando modi per commercializzare la ricerca sull'IA, in particolare la PNL. Oberoi ha creato diverse aziende di software-as-a-se...
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