Billede: iamwahid, FreeImages.com

De flere tusinde computere der indgår i CERNs LHC-eksperiment er beskyttet af avanceret machine learning, fordi konventionel antivirussoftware ikke er nok til at holde hackerne for døren.

Systemet advarer personalet når der registreres potentielle trusler, og kan også lukke automatisk ned hvis det detekterer mistænkelig aktivitet.

Andy Gomez fra CERN har udgivet en publikation der omhandler problemstillingerne og løsningerne. Læs den her.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: thimon   |   0   |   1408

Billede: Gustavo Molina, freeimages.com

Et dansk iværksætter firma, UIzard Technologies, benytter AI til at programmere software udfra nogle screenshots fra et bruger interface. Firmaets grundlægger, Tony Beltramelli, har netop publiceret en forskningsudgivelse der beskriver fremgangsmetoden.

Faktisk er programmet, Pix2code, i stand til at kode løsninger til flere platforme i stedet for én, og dermed løser opgaven bedre end en menneskelig programmør, der normalt kun koder til én platform.

Pix2code bruger machine learning teknologi til at lave et neuralt netværk som så kan kode udfra de screendumps af et bruger interface, som netværket bliver fordret med.

Firmaet forventer at kunne gøre den fulde kildekode offentlig tilgængelig senere i år.

Se en video der viser hvordan AI'en koder i realtime ved at klikke på "Læs mere" nedenfor.

» Læs mere   |   Redaktør: Spaceace   |   Indsendt af: Spaceace   |   0   |   1916

Billede: google

Google AlphaGo trak store overskrifter den 9. - 15. marts i 2016, da den slog Go-legenden, den 18 gange verdensmester Lee Sedol.

Nu har den slået den 19-årige kineser Ke Jie, der betragtes som verdens bedste Go-spiller.

AlphaGo vandt det første ud af 3 spil, med kun et halvt point, som er den mindste margin man kan vinde med - men det er karakteristisk for AI'en, idet den vælger de træk der har størst sansynlighed for at vinde, fremfor at gå efter en større vindermargin.

Selve serien vandt AlphaGo 3-0, på trods af at Ke Jie udviste stor evne til at tilpasse sig, idet han spillede træk som AlphaGo tidligere selv havde brugt.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: thimon   |   0   |   1583

Billede: youtube

Dubai introducerer denne uge deres første politirobotofficer. Den specialiserede REEM-robot står 1,68m høj og er designet af det spanske firma PAL Robotics.

Dubais plan er at 25% af deres politiforce skal bestå af robotter inden 2030, og samtidigt skal de have den første smarte politistation helt uden menneskelige medarbejdere.

Prototypen på politiofficeren der blev fremvist sidste år til GITEX (et årligt elektronik show i Dubai) var grundlæggende set en glorificeret kiosk med touch screen interface. Ved at bruge den integrerede tablet på robottens midtersektion, kan man rapportere kriminalitet, indlevere papirer og betale bøder.

Der vides endnu ikke om robotten er opgraderet sidenhen, men Dubais politi har arbejdet sammen med IBMs AI-system Watson for stemmegenkendelse.

Dubais mål er at bruge robotter som fuldt ud gyldige politiofficerer. Se en video af prototyperobotten i virke ved at klikke på "Læs mere" nedenfor.

» Læs mere   |   Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1650

Billede: google

At træne machine learning modeller kræver en hel del regnekraft. Faktisk så meget at forskere og ingeniører nogengange skal vente flere uger for resultater.

Googles 2. generation Tensor Processing Unit (TPU) søger at løse det problem, og kan levere hele 180 TFLOPS floating-point performance. En gruppe bestående af 64 GPU'er kan således levere 11,5 PFLOPS (petaflops!) performance for en enkelt machine learning opgave.

Google giver alle mulighed for at benytte sig af denne regnekraft, i og med at server clusterne gøres tilgængelige via Googles nye cloudtjeneste, TensorFlow Research Cloud.

Her er tale om et cluster bestående af 1.000 cloud TPU'er, og de gøres tilgængelige for forskere uden omkostninger.

Fra Google.ai:

That’s why we’re bringing our second-generation TPUs to Google Cloud for the first time as Cloud TPUs on GCE, the Google Compute Engine. You’ll be able to mix-and-match Cloud TPUs with Skylake CPUs, NVIDIA GPUs, and all of the rest of our infrastructure and services to build and optimize the perfect machine learning system for your needs. Best of all, Cloud TPUs are easy to program via TensorFlow, the most popular open-source machine learning framework.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1579

Billede: google

Google Assistant er ikke længere eksklusivt for Google Android og Google Home.

Bloomberg har fået et tip om at Google til deres snarlige I/O Developer Conference, vil lancere Google Assistant til iOS som en gratis app - hvilket formentligt allerede vil ske i denne uge.

Google Assistant til iOS vil ikke have samme dybe adgang til ting som hverken Siri eller Google Assistant til Android, men man vil kunne tilgå indhold fra YouTube og andre Google apps.

I starten planlægges der at Google Assistant kun gøres tilgængelig i USA.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1576

Billede: Gustavo Molina, freeimages.com

Elon Musk, manden bag SpaceX og Tesla, støtter også et hjerne-computer interface projekt ved navn Neuralink.

Neuralink er stadigvæk på et meget tidligt stadie uden nogen form for offentlig tilstedeværelse, men firmaet søger at lave enheder der kan implementeres i menneskehjerner, med det formål at hjælpe med at blande software og holde trit med nye fremskridt indenfor AI. Disse udviddelser skal forbedre hukommelsen eller give mulighed for at interagere mere direkte med computerenheder.

I øjeblikket er en af de helt store udfordringer dog at det er meget farligt at operere i hjernen, og det gøres kun som en sidste udvej for folk med svære handicaps såsom Parkinsons, epilepsi eller sygdomme der er degenerererende for nervebanerne.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: thimon   |   1   |   2023

Billede: google

YouTube-8M er en stor database med videoer hvis indhold er keyword tagget, som programmører kan bruge til at teste deres machine learning algoritmer.

Google annoncerede i går at YouTube-8M får en stor opdatering med flere labels på flere af deres videoer, såvel som audio elementer. Derudover vil Google forbedre datasættet med en konkurrence, der udlover en præmiepulje på ialt $ 100.000 til teams der bygger de bedste algoritmer til tagging af 700.000 nye videoer.

Google vil annoncere de vindende teams til YouTube-8M Workshop der afholdes under IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognizion i juli måned.

Hvert team kan blive tildelt op til $ 30.000 og tidlige deltagere får gratis Google Cloud credits.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1620

Billede: Alfonso Romero, freeimages.com

AI-systemet MogIA er udviklet af Sanjiv Rai, der grundlagde det indiske firma Genic.ai.

Ved at medtage 20 millioner datapunkter fra offentlige platforme (inkl. Google, Facebook, Twitter og YouTube) i sin analyse, forudså den både udfaldet af primærvalgene (både for demokraterne samt republikanerne) samt Donald Trumps nylige præsidentvalgsejr. At Trump blev præsident forudsagde den allerede sidst i oktober.

MogIA blev skabt i 2004 og er blevet smartere med tiden.

Rai nævner, at MogIA viser at den kandidat i en valgkamp der har den førende opmærksomhed fra vælgerne op til et valg, vandt valget.

Denne trend har været gældende i 12 år ifølge Rai, og i dag har det vist sig fortsat at holde stik.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   1   |   2109

Billede: Blizzard

BlizzConn 2016 i Anaheim, Californien, bød bl.a. på at Google og Blizzard annoncerede et samarbejde, hvor de vil træne Googles DeepMind AI til at spille StarCraft II.

StarCraft II adskiller sig fra andre spil som vi tidligere har set kunstige intelligenser brilliere i, såsom Skak og Go, idet StarCraft II ikke tillader spilleren at vide alt. Man skal selv sende prober/spejdere ud for at opklare de dele af kortet man ikke kan se - og det giver nye udfordringer for DeepMind AI.

Google og Blizzard har i samarbejde udviklet et specielt API der tillader AI'en at kontrollere enheder og tilgå spillet direkte. Derudoverh ar de udviklet et nyt billedbaseret interface der leverer lavopløste billeddata for både kortet og minikortet.

Det hele er stadigvæk på et tidligt stadie - men tjek videoen hvor det hele forklares, ved at klikke på "Læs mere"-linket nedenfor.

» Læs mere   |   Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   6   |   2222

Billede: google

Google Translate kendes og bruges allerede af mange, og nu får den snart en stor opgradering med deep learning, hvilket ifølge WMT'14 engelsk-til-fransk og engelsk-til-tysk benchmarks, reducerer oversættelsesfejl med 60%
i forhold til den nuværende frase-baserede version.

Den nye version hedder Google Neural Machine Translation System (GNMT), hvor den nuværende model hedder Phrase Based Machine Translation (PBMT).

En af de store fordele ved GNMT i forhold til PBMT, er at GNMT kræver langt færre designvalg fra ingeniørerne bag. Da GNMT først kom i virke, matchede den PBMT i præcision - men over tid har GNMT tillært sig mange nye ting, og GNMT bringer dermed oversættelsespræcisionen og kvaliteten et stort skridt tættere på oversættelser udført af mennesker.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1763

Billede: partnershiponai.org

5 af verdens største teknologiske firmaer har indgået et samarbejde om et AI-relateret projekt. Det drejer sig om Google, Facebook, Microsoft, IBM og Amazon.

Samarbejdet har fået det lident mundrette navn "Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society".

Gennem dette samarbejde vil firmaerne støtte relateret forskning såvel som give anbefalinger for bedste praksis indenfor etiske områder. Derudover vil projektet søge at skabe en åben platform hvor forskere og store virksomheder indenfor industrien, kan kommunikere igennem.

Fra initiativets website:

We believe that artificial intelligence technologies hold great promise for raising the quality of people's lives and can be leveraged to help humanity address important global challenges such as climate change, food, inequality, health, and education.

Læs mere på websitet partnershiponai.org.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1716

Billede: Lisa Ventre, University of Cincinnati

Et nyt AI system for luftkampe ved navn ALPHA, har formået at slå den pensionerede USAF oberst, Gene Lee - en erfaren kampinstruktør.

I simuleringerne blev Lee skudt ned gentagne gange. Ifølge Lee var AI'en den mest aggressive, responsive, dynamiske og ægte AI han til dato har set.

Efter flere forsøg, lykkedes det ham ikke at skyde AI'en ned en eneste gang, hvorimod den skød ham ned samtlige gange.

Lee udtaler:

I was surprised at how aware and reactive it was.

It seemed to be aware of my intentions and reacting instantly to my changes in flight and my missile deployment. It knew how to defeat the shot I was taking. It moved instantly between defensive and offensive actions as needed.

» Læs mere   |   Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: thimon   |   0   |   1873

Billede: 123dan321, freeimages.com

Forskere fra Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) og Harvard Medical School (HMS) har udviklet og trænet en kunstig intelligens, til at aflæse og fortolke billeder indenfor patologien.

Metoden er baseret på "deep learning", der normalt bruges til at træne en kunstig intelligens i at genkende tale, billeder og objekter.

For nyligt deltog de i den årlige International Symposium of Biomedical Imaging konkurrence, hvor deres AI fik opgaven at kigge efter kræft i billeder af lymfeknuder.

Efter teamet havde trænet deres AI med billeder af kræftceller og normale celler, fik de en præcision på hele 92%.

Menneskers præcision er dog oppe på 96%, så der er et stykke vej endnu - men forskernes kunstige intelligens virker afgjort lovende.

Kombinerer man patologernes analyser med den kunstige intelligens analyser, opnår man en præcision på 99,5%.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1452

Billede: wikipedia

Når vi snakker trådløs kommunikation, er der et generelt problem med at båndene efterhånden er overfyldte. DARPA vil løse problemstillingen med AI-baserede radioer, og har i den forbindelse annonceret en konkurrence, hvor forskellige teams skal konkurrere mod hinanden. Målet er at udvikle en AI-baseret teknologi, der løser problemet med overbelastning af frekvenserne.

DARPA ønsker at se en måde hvorpå enhederne kan "forhandle" med hinanden, i de tilfælde hvor de deler frekvenser, for at give hinanden plads når behovet opstår.

Konkurrencen starter først i 2017, og en vinder vil blive fundet tidligt i 2020. Vinderne kan løbe af staben med hele USD 2 millioner.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: thimon   |   0   |   1781