Data science

AI gần hơn để bắt chước khả năng của con người (và những nỗi sợ hãi của Musk được gọi ra) – Tuần này trong Trí tuệ nhân tạo 12-26-15

1 – Elon Musk được đề cử cho Giải thưởng 'Luddite' của năm vì Nỗi sợ hãi về trí tuệ nhân tạo Quỹ Đổi mới Công nghệ và Thông tin, một tổ chức tư vấn có trụ sở tại Washington, đã đề cử Elon Musk của Tesla cho Giải thưởng Luddite hàng năm. Trớ trêu thay, thông báo này được đưa ra sau một số thành tựu đổi mới, bao gồm thông báo của TeslaX trong tuần trước về việc phóng và đưa tên lửa trở lại Trái đất thành công. Giải thưởng Luddite được trao cho người mà nhóm cho là đạt thành tích cao nhất trong việc kìm hãm việc giới thiệu các công nghệ mới. Đề cử này có liên quan đến cảnh báo của Musk, Gates và Hawking về các mối đe dọa hiện hữu của trí tuệ nhân tạo. Các đề cử khác bao gồm “những người ủng hộ tìm kiếm lệnh cấm đối với robot giết người” và “Các quốc gia hạn chế trình đọc biển số xe tự động”. (Đọc toàn bộ bài báo tại The Guardian) 2 – Ứng dụng nhắn tin mới, thông minh hơn của Google Google đang nỗ lực làm việc đằng sau hậu trường về dịch vụ nhắn tin và chatbot, vì nó cố gắng bắt kịp Facebook và các đối thủ khác trong lĩnh vực vốn đã cạnh tranh. Ứng dụng nhắn tin và bot trò chuyện từ trước đến nay là điểm yếu của Google, vốn đã thành công không mấy tốt đẹp với các ứng dụng như Google Hangout và Google Messenger. Trong khi phát ngôn viên của Google từ chối bình luận, một nguồn tin thân cận với vấn đề này cho biết Nick Fox của Google đang lãnh đạo một nhóm phát triển. Vào tháng 10, đề nghị mua 200 Labs, Inc. của Fox đã bị từ chối bởi công ty khởi nghiệp nhỏ, chuyên xây dựng các chatbot tiên tiến, đáp ứng. Những người thân cận với nguồn tin nói rằng Google đang tìm cách xây dựng một cái gì đó tương tự. (Đọc toàn bộ bài báo trên The Wall Street Journal) 3 – Công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Arya.ai huy động được $ 750 k từ YourNest, VentureNursery Arya.ai , một công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Mumbai, đã huy động được $ 750, 000 trong vòng tài trợ ban đầu từ VentureNursery và YourNest Angel Fund. Công ty tạo ra các thuật toán học sâu và các công cụ phức tạp khác để phát triển hệ thống AI, sẽ tập trung vốn vào các sản phẩm mới. Nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Vinay Kumar cho biết “Sử dụng AI, các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng có thể giải quyết hầu hết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, điểm khó khăn lớn nhất trong việc xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy là giải quyết nhiều thách thức mà họ gặp phải trong quá trình này ”, theo Kumar, Arya.ai hoạt động trên một số ngành công nghiệp và đang có kế hoạch triển khai vào các ngành công nghiệp ô tô, quân sự và quốc phòng. (Đọc toàn bộ bài viết trên VCCircle) 4 – Darwin: Bộ đồng xử lý phần cứng thần kinh dựa trên mạng thần kinh xoắn ốc Các nhà nghiên cứu tại Đại học Chiết Giang và Đại học Hàng Châu Dianzi đã công bố Bộ xử lý thần kinh Darwin (NPU) cùng phát triển, một bộ đồng xử lý phần cứng thần kinh bắt chước gần hơn các mạng lưới thần kinh trong bộ não nguyên thủy. NPU, sử dụng công nghệ kim loại-oxit-bán dẫn (CMOS) bổ sung (được sử dụng để tạo mạch tích hợp), được so sánh với một bộ não động vật đơn giản hỗ trợ tối đa 750 tế bào thần kinh, 4 triệu khớp thần kinh và 15 sự chậm trễ khớp thần kinh. Các nỗ lực tiên phong dựa trên mong muốn xây dựng một hiệu quả hơn và tiết kiệm năng lượng. Nhóm có kế hoạch sử dụng NPU Darwin làm Phần tử xử lý trong kiến ​​trúc Mạng trên chip (NoC), với hy vọng mở rộng quy mô từ hàng nghìn đến hàng triệu nơ-ron. (Toàn bộ bài báo trên Tin tức Đại học Chiết Giang không còn nữa do bài báo này cập nhật vào tháng 9 2017) 5 – Máy học như người Một nhóm nghiên cứu từ Viện Nghiên cứu não bộ McGovern của MIT đã chứng minh về mặt lý thuyết rằng mô hình hệ thống nhận dạng đối tượng của họ có thể đưa ra các xác định chính xác về các đối tượng trực quan chỉ dựa trên một vài ví dụ, một kỳ công vẫn do con người thống trị. Phát hiện của họ sẽ được công bố trên tạp chí Khoa học Máy tính Lý thuyết, theo sau một bài báo trước đó được xuất bản vào tháng 10 chứng minh cách mô hình của họ phù hợp với bằng chứng thực nghiệm về cách bộ não hoạt động. Giả thuyết này có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa công nghệ máy học ngày nay đáp ứng mức độ của các hệ thống thị giác linh trưởng, một chức năng có thể giúp tạo ra AI mạnh mẽ hơn nhiều. (Đọc toàn bộ bài báo trên MIT News)

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button