Подборка новостей и статей из мира ИТ и цифры на 31.12.2021
Новости
В январе 2022 года Центробанк России начнет тестировать прототип цифрового рубля, который станет третьим равноправным способом расчета наряду с наличным и безналичным. О перспективности нововведения рассуждают «Известия» совместно с приглашенными экспертами.
Цифровой рубль представляет собой закодированную последовательность данных, которая эквивалентна некоему числу рублей.
Выпуском цифрового рубля займется Центробанк. Коммерческие банки будут уполномочены открывать электронные кошельки для цифровых рублей и сохранять деньги на счетах.
Цифровыми рублями можно будет расплатиться при покупках в интернете и в офлайне, в том числе через систему быстрых платежей
Специалисты Оксфордского университета организовали дискуссию между людьми и искусственным интеллектом, чтобы поговорить с ИИ о будущем отрасли. Об этом сообщает издание The Next Web.
Разработанная учеными нейросеть базировалась на языковой модели Megatron-Turing NLG. Искусственный интеллект был основан на оборудовании Nvidia и ранних разработках Google. Чтобы обучить ее, эксперты загрузили в нейросеть всю «Википедию» на английском языке, 63 миллиона статей из интернета за 2016-2019 годы и архив с тредами на Reddit объемом 38 гигабайт. На основании этих данных была создана модель, которая смогла вести диалог с учеными.
Специалисты дали задание нейросети объяснить, почему искусственный интеллект никогда не будет этичным. «Это инструмент, и, как и любой другой инструмент, он используется как во благо, так и во вред», — ответила нейросеть, заметив, что ИИ бывают хорошие и плохие. Также в ответе говорилось, что люди недостаточно умны, чтобы сделать ИИ нравственным. Megatron-Turing NLG предупредила людей об опасности искусственного интеллекта: «Единственный способ избежать гонки вооружений ИИ — это вообще не иметь дела с ИИ».
В ходе дебатов нейросети дали команду также принять противоположную сторону, согласно которой действия ИИ будут основаны на этике. «Когда я смотрю на то, как развивается мир технологий, я вижу ясный путь в будущее, в котором ИИ будет использоваться для создания чего-то более прекрасного, чем самые лучшие люди», — ответила нейросеть, подчеркнув, что «видит это воочию».
Также разработка Megatron-Turing NLG высказалась на тему экономики будущего. «Способность предоставлять информацию, а не товары и услуги, будет определяющей чертой экономики XXI века», — ответила языковая модель
Группа учёных из Сингапурского университета технологий и дизайна (SUTD) разработала новый тип искусственного синапса на основе двумерных (2D) материалов для высокомасштабируемых вычислений, вдохновлённых работой и строением мозга человека. Новые синапсы позволят кратно уменьшить размеры электронной базы и резко снизят энергопотребление искусственного мозга вплоть до помещения ИИ в компактные устройства.
Источник изображения: pubs.acs.org
Исследователи из SUTD приблизились к решению проблемы обучающегося мозга. Молодой мозг содержит два типа синапсов — узлов передачи информации от одного нейрона к другому. Синапсы могут быть функциональными и участвовать в передаче нервных импульсов, а могут быть «тихими» или «молчащими» (silent synapses).
В мозге человека активный и тихий синапс различаются наличием рецептора глутамата AMPA-типа. Если он есть, то синапс активен и участвует в построении нейронных связей, а если его нет, то связь в передаче информации не задействована. По сути, это один и тот же синапс, который по мере обучения включается в сеть и даже может снова замолчать. Но с точки зрения электроники схемы активных синапсов и тихих сильно отличаются. Более того, для повторения тихих синапсов приходится создавать схемотехническое решение с изрядной избыточностью, что неприемлемо для масштабирования и с точки зрения энергопотребления.
Учёные из Сингапура нашли такие комбинации 2D-материалов и способы воздействия на них, которые позволяют один и тот же элемент искусственного синапса представить как активным, так и молчащим. Это позволит искусственному интеллекту в искусственном мозге развиваться и выстраивать новые нейронные сети в более компактном объёме электроники без увеличения энергетического бюджета.
Доклад об исследовании опубликован в журнале ACS Applied Materials & Interfaces. В искусственные тихие синапсы учёные для активации информационных переходов вводили в двумерные материалы на основе селенида индия анионы серы (отрицательно заряженные атомы серы). В селениде индия анионы серы оказались способны мигрировать под действием электрического поля, чем проявили функциональную синаптическую пластичность при комнатной температуре (изменчивость). Иначе говоря, процессом превращения одного типа синапсов в другой можно легко управлять, что может стать одним из путей к созданию компактного искусственного мозга
Международная группа ученых описала новый способ обучения искусственного интеллекта — с помощью оксида никеля и водорода. Об этом сообщает издание The Conversation. Специалисты выяснили, что оксид никеля имеет способность имитировать самые базовые особенности животных при обучении. Данное соединение можно будет использовать с применением водорода в создании компьютеров будущего. Участник исследования, профессор Шрирам Раманатан рассказал, что фундаментальными особенностями обучения является привыкание и сенсибилизация. Биологи показали это на экспериментах с морскими слизнями. Последние привыкали к частым касаниям и каждый раз все меньше втягивали жабры. При этом, когда слизня ударили током, он втянул жабры так сильно, как никогда этого не делал — животное продемонстрировало феномен сенсибилизации. При чередовании подачи воздуха и газообразного водорода на оксид никеля материал начинает демонстрировать похожие способности. Например, при воздействии водорода его кристаллическая структура слегка меняется, появляется больше электронов для генерации электрического тока. При этом реакция соединения постепенно становилась менее явной — оксид никеля «привыкал». Озон оказал на соединение такой же эффект, как удар тока на слизня. Специалисты заявили, что оксид никеля или другое подобное соединение теоретически можно будет использовать для создания блоков для самообучаемых компьютеров будущего. «Мы увидим дальнейшие прорывы, которые могут приблизить исследователей на один шаг к созданию компьютеров, имитирующих мозг животных», — заявил Раманатан
Цифровая трансформация приоритетных отраслей экономики и социальной сферы в понимании Белого дома невозможна без внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Однако для развития ИИ необходимо в том числе решить вопросы формирования правовой базы и обеспечения поддержки IT-отрасли. Для системного развития нормативного регулирования в Белом доме планируют разработать отдельную дорожную карту. Кроме того, в 2022 году правительство может начать подготовку третьего пакета мер поддержки IT-отрасли — совокупный эффект от первого и второго пакетов мер уже составил более 49 млрд руб.
В России транспортную отрасль цифровизируют. Кабмин утвердил стратегическое направление в области цифровой трансформации отрасли до 2030 года. Документ предусматривает внедрение технологий:
искусственного интеллекта (ИИ),
сбора и обработки больших объемов данных,
виртуальной и дополненной реальности,
пространственного и информационного моделирования.
Технологии будут использовать для анализа дорожного трафика, прогнозирования обстановки на дорогах, моделирования маршрутов и транспортных потоков, внедрения системы обмена перевозочными документами, создания единой системы управления транспортом. В целом это должно повысить качество транспортных услуг.
В рамках программы цифровизации также предусмотрено создание единого инструмента оплаты проезда на всех видах транспорта, внедрение беспилотных средств, создание единого центра управления беспилотниками.
Напомним, что в РФ может появиться новая специальность - цифровизатор. В ТПП осуждали создание новой профессии и разработку профстандарта. Цифровизатор будет выполнять обязанности IT-специалиста и делопроизводителя. В его функции будет входить оптимизация документооборота, обработка полезной аналитической информации
В России разработали сервис, который позволит оценивать качество речи соискателей при приёме на работу. Это позволит отбирать сотрудников, например, для сферы продаж
Инженеры лаборатории искусственного интеллекта в компании Meta разработали платформу, которая анимирует детские рисунки. Система анализирует изображение, создаёт его примитивный «скелет» и заставляет довольно правдоподобно двигаться. Это не только лабораторный прототип — воспользоваться ей может любой родитель
Международный поставщик и разработчик телематических решений в области GPS-мониторинга и IoT Gurtam провел глобальный конкурс IoT Project of the Year, в котором отметил лучшие проекты в сфере телематики и интернета вещей. Одним из победителей в 2021 году стала компания «Цифровая безопасность» из Казани. О том, как незаурядные подходы меняют бизнес и влияют на разные сферы жизни и за какими технологиями будущее, читайте в нашем материале
Хотя математики уже несколько десятилетий используют компьютеры для обнаружения закономерностей, растущая мощь машинного обучения означает, что эти сети могут работать с огромными массивами данных и выявлять закономерности, которые не были замечены ранее
Согласно новому исследованию компании Datagen, 99% команд специалистов в области компьютерного зрения столкнулись с необходимостью закрыть проекты с использованием машинного обучения из-за недостатка данных для обучения своих моделей. Более того, по той же причине все (100%) участники исследования были вынуждены отложить проекты. Как выяснили исследователи, проблемы с обучающими данными носят самый разный характер и затрагивают команды специалистов в равной степени. Самыми главными проблемами являются недостаточная аннотация (48%), несоответствующий охват предметной области (47%) и дефицит данных (44%). Нехватка надежных данных для обучения в конкретной предметной области усугубляется тем фактом, что в сфере компьютерного зрения не хватает четко определенных стандартов и передовых практик. На вопрос о том, как собираются обучающие данные в их организациях, респонденты представили целую «сборную солянку» из различных источников и методологий. Синтетические или настоящие, собранные внутри организации или полученные из публичных наборов данные – как оказалось, для обучения моделей компьютерного зрения организации используют абсолютно все данные, независимо от их происхождения. Тем не менее, команды специалистов в области компьютерного зрения, похоже, нашли решение проблемы в виде синтетических данных. 96% опрошенных уже используют синтетические данные для обучения своих моделей искусственного интеллекта. Однако качество, источник и доля используемых синтетических данных по-прежнему сильно различаются в зависимости от области, и только 6% команд в настоящее время используют исключительно синтетические данные. Повсеместный переход на использование синтетических данных соответствует количеству новых прогнозов о том, что 2022 год станет прорывом для синтетических данных. В online-опросе Datagen приняли участие 300 специалистов в области компьютерного зрения, представляющих 300 отдельных предприятий
В Китае разработали искусственный интеллект, который самостоятельно может обвинить задержанного в преступлении
В Китае создана первая в мире программа с использованием искусственного интеллекта, которая может вместо прокурора изучать уголовное дело и принимать решение о выдвижении обвинения. Об этом пишет South China Morning Post.
Программа создавалась учеными Китайской академии наук по заказу прокуратуры Шанхая. Искусственный интеллект обучили на 17 тысячах дел, рассматривавшихся с 2015 по 2020 год. По заявлениям разработчиков, программа может принять правильное решение о выдвижении обвинения в 97% случаев на основании знакомства с материалами дела, анализируя их примерно по тысяче параметров.
Статьи
Хотим применять Искусственный интеллект в реальных проектах. Как ставить техническое задание? Зачастую получаю запросы в формате: «Хочу чтобы система сама определяла лучший гардероб для пользователя» - «Хочу попробовать внедрить компьютерное зрения за тем чтобы следить за моими сотрудникам» - «…приложение само должно подставлять мебель в комнате» и так далее…
Профессор в Институте Санта-Фе и автор работы «Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей» Мелани Митчелл делится соображениями о способности искусственного интеллекта к пониманию. За подробностями приглашаем под кат, пока начинается наш курс по ML и DL
«Цифровая Лаборатория» корпоративного университета «Илим» Об обучении руководителей и участников цифровых проектов для запуска цифровой трансформации рассказала Светлана Томилова, руководитель корпоративного университета, руководитель отдела обучения и развития АО «Группа „Илим"»