Artificial intelligence

Lời kêu gọi của DARPA dành cho Người bảo vệ an ninh mạng bằng AI, eBay nâng cấp phân tích dự đoán và hơn thế nữa – Tuần này trong Trí tuệ nhân tạo 07-16-16

1 – Thử thách DARPA Thử nghiệm AI với tư cách là Người bảo vệ an ninh mạng Vào tháng 8, bảy đội sẽ cạnh tranh trong Thử thách Cyber ​​Grand của DARPA, giúp các hệ thống AI tự động chống lại các mối đe dọa và tấn công từ các máy chủ mạng khác và vá các lỗi phần mềm độc quyền trong quá trình này. Cơ quan quân sự Mỹ hy vọng sẽ thúc đẩy các chương trình có thể sát cánh cùng con người kiểm tra các báo cáo sự cố và đánh giá các lỗ hổng mạng. Bảo vệ mạng có thể được thực hiện dưới dạng 'áo giáp nhị phân' hoặc thông qua việc tìm kiếm và sửa lỗi phần mềm. Ngoài giải thưởng trị giá 2 triệu đô la, đội chiến thắng sẽ cạnh tranh với các hacker con người tại hội nghị DEF CON 2016 diễn ra cùng lúc ở Las Vegas, đánh dấu lần đầu tiên một hệ thống hoàn toàn tự động sẽ 'đối đầu' với các chuyên gia con người. (Đọc toàn bộ bài viết trên IEEE Spectrum) 2 – eBay mua lại công ty phân tích dự đoán Doanh số bán hàng khởi nghiệp Dự đoán để tăng cường công nghệ máy học Vào thứ Hai, eBay đã công bố kế hoạch mua lại công ty có trụ sở tại Israel là SalesP Dự đoán, sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá hành vi của khách hàng và chuyển đổi bán hàng. Việc mua hàng sẽ tăng cường và hỗ trợ các mục tiêu về học máy và khoa học dữ liệu của eBay. Amit Menipaz, phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc của Dữ liệu có cấu trúc, nhận xét: “Đối với người mua, điều này sẽ giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về các thuộc tính khác biệt về giá của sản phẩm và đối với người bán, nó sẽ giúp chúng tôi xây dựng các mô hình dự đoán có thể xác định xác suất bán một sản phẩm nhất định, với một mức giá nhất định theo thời gian. ” Công nghệ của SalesP Dự đoán sẽ bổ sung một cách cụ thể phần xử lý dữ liệu và truyền dữ liệu vào chu trình sáng kiến ​​dữ liệu có cấu trúc của eBay. Giá mua lại không được tiết lộ, nhưng một số nhân viên của SalesP Dự đoán sẽ tham gia nhóm dữ liệu có cấu trúc của eBay tại Trung tâm Phát triển Israel ở Netanya. (Đọc toàn bộ bài báo trên eBay News) 3 – Các nhà nghiên cứu muốn đạt được bản dịch bằng máy đối với 24 Các ngôn ngữ của EU Hai dự án nghiên cứu do EU tài trợ nhằm sử dụng cùng một máy phương pháp học tập như chương trình DeepMind's Go để phát triển các hệ thống có thể dịch giữa các ngôn ngữ 24 của Liên minh Châu Âu. Phương pháp này sử dụng tính năng nhận dạng mẫu dựa trên số lượng lớn dữ liệu thay vì 'cung cấp' cho máy tính một loạt các quy tắc ngữ pháp và ngữ cảnh cú pháp thường phức tạp. Nhà ngôn ngữ học máy tính Saarbrücken Josef van Genabith, người đứng đầu dự án, giải thích: “Chiến lược học máy này không liên quan gì đến trí thông minh tự nhiên, nhưng nó có điểm tương đồng với các quá trình xảy ra trong não người khi chúng ta điều khiển các cơ trong cơ thể. . Trẻ em phải học cách nhấc chân khi đi trong rừng để không vấp phải rễ cây hoặc đá. Ở người lớn, loại quá trình tinh thần này tự động chạy trong nền, vì não đã học cách đặt chân của họ. ” Hiện tại, Josef và các nhóm nghiên cứu của ông đang xác định tất cả “nguồn ngôn ngữ” có thể có từ các bộ của chính phủ Châu Âu bao gồm các lĩnh vực liên quan, chẳng hạn như văn bản và bản dịch trong tài chính, đối ngoại và kinh tế. Mặc dù máy tính có thể sớm dịch một lượng lớn thông tin nhanh hơn, van Genabith lưu ý rằng một thời gian nữa, người phiên dịch vẫn có thể cần thiết để chỉnh sửa các văn bản 'không hoàn hảo'. (Đọc toàn bộ bài báo trên EurekAlert) 4 – Máy học đặt ra ống kính mới về sàng lọc và chẩn đoán bệnh tự kỷ Các nhóm nghiên cứu từ Đại học Nam California (USC), cùng với các nhà nghiên cứu tự kỷ hàng đầu trong lĩnh vực này, gần đây đã xuất bản một bài báo về nghiên cứu của họ trong việc sử dụng máy học để giúp tầm soát chứng tự kỷ và cung cấp hướng dẫn cho cha mẹ / người chăm sóc. Các tác giả của nghiên cứu đã sử dụng hai bài kiểm tra được công nhận trong ngành (ADI-R và SRS) và sử dụng phương pháp học máy để phân tích phản ứng của phụ huynh. Từ tập dữ liệu này, các nhà nghiên cứu đã xác định năm câu hỏi ADI-R dường như có khả năng nhất để duy trì 95 phần trăm hiệu suất của thiết bị. Ngoài việc giảm chi phí hành chính, phương pháp này có thể tạo ra nhiều bộ câu hỏi phỏng vấn được cá nhân hóa hơn và giúp ngăn ngừa các chẩn đoán sai đối với các cá nhân. (Đọc toàn bộ bài báo trên USCViterbi) 5 – Nhóm nghiên cứu người máy Duke Tạo ra chip để mở rộng chuyển động của robot Các nhà nghiên cứu tại Đại học Duke đã phát triển một chip nguyên mẫu giúp robot thông thạo các phép tính phức tạp cần thiết để chọn đường chuyển động hiệu quả nhất. Theo Daniel Sorin, giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại WH Garnder Jr., con chip này vượt qua các đường dẫn 'chuyển động định sẵn' và cho phép robot đưa ra quyết định nhanh hơn và thông minh hơn về các bước di chuyển tiếp theo của nó. Con chip, sử dụng một thuật toán chạy hàng nghìn chuyển động tiềm năng cùng một lúc, đã được thử nghiệm thành công trên một cánh tay robot và nhóm đã có tầm nhìn về việc sử dụng nó trong một loạt các ứng dụng bao gồm các phương tiện tự hành. Nhóm nghiên cứu hiện đang làm việc để đưa con chip từ nguyên mẫu sang phiên bản chuyên dụng hơn để sử dụng trong công nghiệp. (Đọc toàn bộ bài báo trên Duke's The Chronicle) Tín dụng hình ảnh: iStockphoto

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button