Ameriški državni organi in zasebna podjetja prepoznavo obraza uporabljajo že leta; uporaba tehnologije pri deljenju državne pomoči pa se je med pandemijo hitro razmahnila. Vendar – kaj se zgodi, kadar odpove?
Ranljivost ničtega dne – to je kibernetični napad prek dotlej neznane in neodkrite varnostne luknje – je nekaj najdragocenejšega, kar lahko pozna heker. Na prostem trgu jo namreč lahko unovči tudi za milijon dolarjev.
Odkar smo odkrili, da bi naprave s premetavanjem simbolov lahko reševale probleme, se sprašujemo, ali podobno delujejo tudi možgani.
Razvili so na stotine umetno inteligentnih orodij za prestrezanje covida 19. A nobeno ni pomagalo.
Svet je za Sophie Zhang izvedel septembra 2020, ko je BuzzFeed News prejel in objavil odlomke iz krajše različice njenega skoraj 8.000 besed dolgega poslovilnega obvestila, preden je zapustila Facebook (Za primerjavo, ta članek ima okrog 3.300 besed, op. ur.)
Čez zaslon se je premikala preprosto narisana človeška figura s klinasto glavo. Vlekla se je napol sključena in s kolenom drsala po tleh. Saj hodi! No, recimo. Rui Wang, raziskovalec umetne inteligence, kljub vsemu ni mogel skriti navdušenja. »Vsak dan, ko pridem v pisarno in vključim računalnik, ne vem, kaj me bo pričakalo,« je pojasnil.
Med pandemijo se je naša odvisnost od tehnologije občutno poglobila. Podjetje za analitiko aplikacij App Annie je ugotovilo, da so ljudje aprila lani na mobilnih napravah prebili približno štiri ure in 18 minut na dan, kar je povečanje za petino v primerjavi z letom 2019 oziroma pomeni, da so v zaslone buljili tri četrt ure več na dan kot nekoč.
Sredi 90. let, ko sem hodila v srednjo šolo, se je moja družina preselila v predmestje Seattla, ker je oče dobil službo v Boeingu. Starši so naju s sestro ob vikendih vozili v nakupovalno središče Bellevue Square. Sedela sem na preprogi v knjigarni B. Dalton in brala revije. Dva kilometra naprej po cesti Bellevue Way, v garaži najete hiše, je Jeff Bezos ustanavljal Amazon.
Matematik in računalničar Woodrow Bledsoe je leta 1964 prvič poskusil obraze osumljencev primerjati s policijskimi fotografijami. Izmeril je razdaljo med posameznimi obraznimi značilnostmi in na tiskanih fotografijah, podatke pa vnesel v računalniški program. Uspeh s to preprosto metodo je sprožil raziskave o tem, kako bi stroje naučili prepoznavati človeške
Vse demokratične države v vseh delih sveta so trenutno v takšni ali drugačni godlji, zato se ocene o njihovi čilosti ne obračajo v želeno smer. Številni enega od dejavnikov za takšno stanje vidijo v zatonu poročanja. Nič čudnega, da med pereča vprašanja sodi, kako plačevati novinarje, in nekatere države so v ta namen predstavile velikopotezne načrte.
Ko 23-letna razvijalka programske opreme Nandita Mohan pregleduje elektronsko pošto, posluša svoje prijatelje iz študijskih dni, ki opisujejo svoj dan, obuja spomine in razmišlja, kako je diplomirati med pandemijskimi omejitvami.
Charlie O'Donnell, vlagatelj v zagonskem podjetju in šef Brooklyn Bridge Ventures, je 10. januarja letos objavil blog, za katerega je upal, da bo kolege v tej panogi spodbudil k samorefleksiji. Izbral je provokativen naslov Seed Investments in Insurrection (Vstaja semenskega kapitala) in trdil, da bi se morali vlagatelji tveganega kapitala zamisliti nad svojim vplivom na demokracijo.
V preteklem letu smo lahko bili priče razmahu uporabe taksijev brez voznika in samovozečih avtomobilov. Podjetja, kot so Waymo, Cruise in Baidu, so kot pionirji v tej panogi dosegla prepričljiv napredek. Sploh na Kitajskem so leta 2020 na naslovnicah redno napovedovali novosti v zvezi z avtonomnimi vozili, na primer uvedbo javnih storitev Baidujevega taksija brez voznika Apollo v Pekingu, Čangšaju in Cangčouju.
Računalništvo v oblaku se je znašlo na ključnem razpotju. Uporablja ga na milijone podjetij tako za shranjevanje podatkov kot za poganjanje aplikacij in oddaljene storitve. S tem si znižujejo stroške in pospešijo delovanje. Vendar novi pojavi grozijo, da bodo izničili koristi, ki jih prinaša računalništvo v oblaku.
Ni skrivnost, da modeli strojnega učenja, naravnani na delovanje v laboratoriju in s skoraj popolnimi rezultati, v resničnem življenju pogosto pogorijo.
Vseznala umetna inteligenca se uči tako, da nenehno prebira splet .
Arhiv
Po kategorijah
