1ScienceMIT Technology Review
Пентагон AI-д суурилсан худал илрүүлэгчид $30 сая хүсэв
АНУ-ын Батлан хамгаалах яам таван жилд $30.3 сая зарцуулж, машин сургалт ба алсын зайнаас мэдрэх аргыг ашиглах дараагийн үеийн худал илрүүлэгч хөгжүүлэх санал гаргажээ.
Дэлгэрэнгүй унших
“Polygraph+” буюу “Polygraph Next” хөтөлбөр нь уламжлалт полиграфын үнэлгээг алгоритмаар сайжруулах, мөн хүнийг шууд холбохгүйгээр дохио хэмжих аргыг судлахаар төлөвлөж байна. Энэ нь шалгалтын хурд, цар хүрээг нэмэх зорилготой.
Гэхдээ хүний сэтгэлзүй, зан төлвийг алгоритмаар дүгнэх системд алдаатай ангилал, ялгаварлан гадуурхалт, зөвшөөрөлгүй тандалтын эрсдэл дагалддаг. Санхүүжилт батлагдвал ашиглах нөхцөл, бие даасан үнэлгээ, иргэний эрхийн хамгаалалт нь технологиос дутахгүй чухал болно.
2AIMIT News AI
MIT амиа хорлох өндөр эрсдэлийг бичвэрээс таних AI арга танилцуулав
MIT-ийн судлаачид чөлөөт бичвэрийн хэл найруулгаас амиа хорлох хамгийн өндөр эрсдэлтэй хүмүүсийг ялган танихад туслах хэл боловсруулалтын хэрэгсэл боловсруулжээ.
Дэлгэрэнгүй унших
Энэ төрлийн хэрэгсэл нь эмч, зөвлөхүүдэд яаралтай үнэлгээ шаардлагатай тохиолдлыг эрт эрэмбэлэхэд дэмжлэг болох зорилготой. Гол санаа нь онош тавих биш, хүний мэргэжлийн тусламжийг илүү хурдан хүргэх дохио өгөх юм.
Ийм системийг бодит үйлчилгээнд нэвтрүүлэхийн өмнө нууцлал, зөвшөөрөл, буруу дохионы үр дагаврыг нягтлах шаардлагатай. Өндөр эрсдэл илэрсэн ч эцсийн шийдвэрийг алгоритм биш, мэргэшсэн хүн гаргах ёстой.
3BiotechMIT News Biotech
Бүдүүн шулуун гэдэсний хавдар тархах эсийн замыг тогтоожээ
MIT-ийн биологичид бүдүүн шулуун гэдэсний хавдар үсэрхийлэхэд нөлөөлдөг эсийн замыг илрүүлж, таргалалт уг зам идэвхжих эрсдэлийг нэмэгдүүлж болзошгүйг тогтоожээ.
Дэлгэрэнгүй унших
Судалгааны үр дүн нь хавдар анхны байрлалаасаа бусад эрхтэнд тархах үйл явцыг илүү нарийн ойлгоход тусална. Үсэрхийллийг өдөөдөг молекулын замыг онилсон эмчилгээ нь цаашдын судалгааны боломж болж байна.
Энэ нь шууд эмчилгээний шийдэл гэсэн үг биш: уг замыг хаах эмийн аюулгүй байдал, үр нөлөөг клиникийн шатанд батлах шаардлагатай. Гэхдээ өвчтөний эрсдэлийг эрт үнэлэх, илүү оновчтой эмчилгээ боловсруулахад чухал суурь өгч байна.
4AIGoogle DeepMind
Google хувийн AI-д сервер талын хамгаалалттай санах ой нэмнэ
Google DeepMind хувийн AI тооцооллын системдээ сервер талд ажиллах хамгаалалттай санах ой нэмэхээ зарлалаа. Ингэснээр AI өмнөх харилцан үйлчлэлээс хэрэгтэй контекст хадгалах боломжтой болно.
Дэлгэрэнгүй унших
Хувийн санах ой нь туслахыг хэрэглэгчийн давтагддаг тохиргоо, хэрэгцээнд илүү нийцтэй хариулахад дэмжинэ. Гэхдээ санах ой нэмэгдэх тусам ямар өгөгдөл хадгалагдах, хэн хандах, хэрэглэгч үүнийг хэрхэн удирдах нь гол асуулт болж байна.
Энэ төрлийн боломжийг ашиглахдаа хадгалсан мэдээллээ харах, засах, устгах тохиргоо байгаа эсэхийг шалгах нь зүйтэй. Хувийн AI-ийн өрсөлдөөн одоо зөвхөн чадвараар бус, өгөгдлийн хяналт ба итгэлцлээр хэмжигдэх болж байна.
5ScienceScienceDaily Technology
Квант төлөв хооронд “үсрэх” дууг анх удаа бодит цагт ажиглав
Stanford-ийн судлаачид нэгж фонон буюу дууны квант энергийн төлөв хооронд огцом шилжих үйл явцыг бодит цагт анх удаа ажигласнаа мэдээллээ.
Дэлгэрэнгүй унших
Фонон нь талст доторх чичиргээний квант нэгж бөгөөд мэдээлэл боловсруулах, хэмжилтийн нарийвчлалд ашиглах боломжтой. Тэдгээрийн квант төлөвийн шилжилтийг шууд ажиглаж чадсан нь дуу авианд суурилсан квант төхөөрөмжийн суурь физикийг шалгах шинэ боломж нээж байна.
Практик бүтээгдэхүүн болоход хугацаа хэрэгтэй ч энэ ажил квант алдаа засвар, өндөр мэдрэмжтэй мэдрэгч, квант холбооны эд ангиудын судалгаанд ач холбогдолтой. Дараагийн алхам нь ийм төлөвийг тогтвортой удирдаж, ашигтай тооцоолол эсвэл хэмжилтэд холбох явдал юм.
6AIMIT News AI
Хотыг AI-аар харах нь боломж бас эрсдэл дагуулна
MIT-ийн Senseable City Lab-ийн судлаачид дүрсийн AI-г хотын амьдрал, хөдөлгөөн, орчныг судлахад ашиглах боломжийг тайлбарлахын зэрэгцээ хяналт ба ташаа дүгнэлтийн эрсдэлийг сануулжээ.
Дэлгэрэнгүй унших
Камер, хиймэл дагуул болон бусад дүрсний дата нь түгжрэл, нийтийн орон зайн ашиглалт, дэд бүтцийн асуудлыг хурдан илрүүлэхэд тусалж болно. Энэ нь хот төлөвлөлтийг зөвхөн асуулга, ховор хэмжилтээс илүү бодит цагийн ажиглалтад ойртуулна.
Гэхдээ дүрсийн AI хүнийг буруу таних, ядуу эсвэл эмзэг бүлгийг хэт хянах, контекстгүй тоогоор шийдвэр гаргах эрсдэлтэй. Хотын захиргаа ийм технологи нэвтрүүлэхдээ зорилго, өгөгдөл хадгалах хугацаа, хяналт-шинжилгээний дүрмээ ил тод болгох хэрэгтэй.