Web Analytics Made Easy - StatCounter
FoulsCode

Εμφάνιση αναρτήσεων με ετικέτα Τεχνητή Νοημοσύνη. Εμφάνιση όλων των αναρτήσεων
Εμφάνιση αναρτήσεων με ετικέτα Τεχνητή Νοημοσύνη. Εμφάνιση όλων των αναρτήσεων

17 Νοεμβρίου 2017

MekaMon: Ρομπότ για παιχνίδια που συνδυάζει επαυξημένη πραγματικότητα και τεχνητή νοημοσύνη



Δυνατότητες επαυξημένης πραγματικότητας (augmented reality) και τεχνητής νοημοσύνης συνδυάζει το ρομπότ MekaMon- ένα πραγματικό gaming ρομπότ, το οποίο φιλοδοξεί να μετατρέψει το σαλόνι του χρήστη σε «πεδίο μάχης» (με την καλή έννοια).


Όπως αναφέρει το Reuters, η κατασκευάστρια εταιρεία, Reach Robotics, υποστηρίζει πως πρόκειται για παγκόσμια πρωτιά.

«Το MekaMon είναι το πρώτο gaming robot στον κόσμο, οπότε είναι ένα ρομπότ που μπορείς να ελέγχεις από το smartphone ή το tablet σου. Σκεφτείτε το ως χαρακτήρα βιντεοπαιχνιδιού στην πραγματική ζωή, το προσωπικό σας ρομπότ, και μετά μπορείτε να το πάρετε σε διαφορετικά είδη παιχνιδιών, όπως παιχνίδια όπου μάχεστε εναντίον άλλων, παιχνίδια όπου παίζετε εναντίον εικονικών χαρακτήρων χρησιμοποιώντας εικονική πραγματικότητα, ή απλά παίζοντας με το ίδιο το ρομπότ» λέει ο Σίλας Αντεκούνλε, συνιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της εταιρείας.

Τέσσερις αισθητήρες υπερύθρων και μια σύνδεση Bluetooth με το smartphone επιτρέπουν στο MekaMon να παρακολουθεί αντιπάλους του στον πραγματικό κόσμο όταν βρίσκεται σε «κατάσταση μάχης» (battle mode). Ωστόσο, ακόμα και αν δεν υπάρχει εχθρός, δεν υπάρχει πρόβλημα, καθώς το Arcade Mode βάζει το MekaMon στο επίκεντρο κλασικών παιχνιδιών τα οποία έχουν προσαρμοστεί στα δεδομένα του ρομπότ, από έναν μεγάλο κατάλογο, για όση ώρα κρατά η μπαταρία του (περίπου μιάμιση ώρα).

«Πώς διασφαλίζουμε πως η single player εμπειρία είναι και αυτή καλή; Από τη στιγμή που έχουμε όλοι ένα smartphone στην τσέπη μας, γιατί να μην το χρησιμοποιήσουμε για να πάμε το ρομπότ σε έναν εικονικό κόσμο; Και αυτή ήταν η στιγμή που σκεφτήκαμε ότι αυτός είναι ένας καλός τρόπος να δημιουργήσουμε μια εμπειρία single player η οποία θα είναι ελκυστική για τους χρήστες» λέει ο Αντεκούνλε.

Ο αρθρωτός σχεδιασμός του ρομπότ περιλαμβάνει αποσπάσιμα πόδια με μεγάλο εύρος κινήσεων, τα οποία μπορούν να προσαρμοστούν ανάλογα με τις προτιμήσεις των χρηστών. «Θα κυκλοφορήσουμε add-ons μέσα στο επόμενο έτος, τα οποία θα σας επιτρέπουν να αλλάξετε τη συμπεριφορά του MekaMon και όλου του σχεδίου, προσαρμόζοντάς τα στο δικό σας, προσωπικό στυλ» προσθέτει ο Αντεκούνλε. Μακροπρόθεσμα, η εταιρεία οραματίζεται «πρωταθλήματα» όπου οι παίκτες θα αναμετριούνται μεταξύ τους στον ίδιο χώρο ή από τελείως διαφορετικά σημεία του κόσμου- με κόστος γύρω στα 300 δολάρια.

via: naftemporiki.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

14 Νοεμβρίου 2017

Τη συγχώνευση ανθρώπου-μηχανής σε 20 χρόνια προβλέπει “γκουρού” της τεχνητής νοημοσύνης






Η γνώμη της κοινής γνώμης για την τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται να κινείται σήμερα ανάμεσα στην επιφυλακτική αισιοδοξία και τον υπαρξιακό φόβο για το είδος μας. Την ίδια στιγμή, πάντως, υπάρχουν ειδικοί που πιστεύουν πως ο συγκεκριμένος τεχνολογικός τομέας αναμένεται να παίξει κρίσιμο ρόλο στην εξέλιξη του ανθρώπου.



Ένας τέτοιος ειδικός είναι ο Ray Kurzweil, “γκουρού” της Google σε θέματα τεχνητής νοημοσύνης αλλά και των υπόλοιπων φουτουριστικών τεχνολογιών. Έτσι, στο πλαίσιο του Συμβουλίου Διεθνών Σχέσεων, που έγινε την περασμένη εβδομάδα, ο Kurzweil υποστήριξε πως το επόμενο βήμα της εξέλιξης του είδους μας δεν θα είναι βιολογικό, αλλά και επιτευχθεί με την ενσωμάτωση της τεχνολογίας στο σώμα μας.



Αυτό το υβρίδιο ανθρώπου-μηχανής δεν θα είναι ένα μεταλλικό τερατούργημα. Αντίθετα, υα πρόκειται για ένα τσιπ εμφυτευμένο στον εγκέφαλό μας, το οποίο θα αναλαμβάνει περίπου τις λειτουργίες που τώρα κάνει το smartphone που κρατάμε στα χέρια μας.



Έτσι, για παράδειγμα, στο μέλλον δεν θα ρωτάμε το τηλέφωνό μας, για να μάθουμε τι καιρό κάνει τώρα στην Κίνα. Αντίθετα, το μόνο που θα χρειάζεται είναι να σκεφτούμε την ερώτηση, για να πάρουμε την απάντηση.



Ο Kursweil θεωρεί πως αυτό το σενάριο θα γίνει εφικτό γύρω στο 2029. Τότε, ιατρικά ρομπότ θα μπορούν να εμφυτευθούν στον εγκέφαλό μας, για να συνδέσουν τον νεοφλοιό με το cloud.



Site: Τhenextweb | insomnia.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

11 Νοεμβρίου 2017

Η μεγάλη ελληνική καινοτομία στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και της ιατρικής





Ένα νέο υπολογιστικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης,


που βασίζεται στη μηχανική «βαθιά» μάθηση και το οποίο για πρώτη φορά μπορεί αυτόματα -χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση- να ταυτοποιήσει τα είδη και τις μορφές των ερυθροκυττάρων (ερυθρών αιμοσφαιρίων) στο αίμα ενός ασθενούς, ανέπτυξαν επιστήμονες στις ΗΠΑ και την Κίνα, με επικεφαλής έναν Έλληνα ερευνητή.

Το επίτευγμα, μεταξύ άλλων, θα βοηθήσει τους γιατρούς να εντοπίζουν γρήγορα και να παρακολουθούν τους ανθρώπους με δρεπανοκυτταρική αναιμία και άλλες παθήσεις που αλλοιώνουν την μορφολογία των ερυθροκυττάρων. Ειδικά στην περίπτωση της δρεπανοκυτταρικής αναιμίας, από την οποία πάσχουν περίπου 3,2 εκατομμύρια άνθρωποι διεθνώς, τα ανώμαλης μορφολογίας ερυθρά αιμοσφαίρια μπορούν να συσσωρευθούν και να μπλοκάρουν τα αιμοφόρα αγγεία, προκαλώντας πόνους, ακόμη και θάνατο.

Τα ερυθροκύτταρα δεν έχουν μόνο μορφή δρεπανιού (εξ ου και το όνομα της νόσου) αλλά και άλλα σχήματα, όπως οβάλ ή επιμήκη αιμοσφαίρια. Τα διάφορα αυτά σχήματα, που ποικίλουν από ασθενή σε ασθενή, δίνουν ενδείξεις για τη σοβαρότητα της νόσου, αλλά είναι δύσκολο να ταυτοποιηθούν χωρίς τη βοήθεια υπολογιστή.

Για να αυτοματοποιήσουν την όλη διαδικασία, οι ερευνητές, με επικεφαλής τον καθηγητή εφαρμοσμένων μαθηματικών Γιώργο Καρνιαδάκη του Πανεπιστημίου Μπράουν του Ρόουντ 'Αϊλαντ, που έκαναν τη σχετική δημοσίευση στο περιοδικό υπολογιστικής βιολογίας PLoS Computational Biology, χρησιμοποίησαν ένα «βαθύ συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο» (deep convolutional neural network), το οποίο αναλύει τις εικόνες του αίματος που έχουν ληφθεί από το μικροσκόπιο και κατηγοριοποιεί τα ερυθροκύτταρα ανάλογα με το σχήμα τους.

Το σύστημα δοκιμάσθηκε με μεγάλη επιτυχία στην ανάλυση 7.000 εικόνων μικροσκοπίου από οκτώ ασθενείς με δρεπανοκυτταρική αναιμία.

«Δημιουργήσαμε το πρώτο εργαλείο βαθιάς μάθησης, που μπορεί αυτόματα να ταυτοποιήσει και να ταξινομήσει την ποικιλία των ερυθροκυττάρων, με αυτό τον τρόπο παρέχοντας άμεσες ενδείξεις για τη σοβαρότητα της νόσου» δήλωσε ο Καρνιαδάκης.

Οι ερευνητές σκοπεύουν να βελτιώσουν περαιτέρω το σύστημά τους και να το δοκιμάσουν και σε άλλες παθήσεις του αίματος, που αλλλιώνουν την μορφολογία και το μέγεθος των ερυθροκυττάρων, όπως ο διαβήτης και ο ιός HIV. Ακόμη, προτίθενται να μελετήσουν κατά πόσο θα μπορούσε να αξιοποιηθεί για την αυτόματη ταυτοποίηση των καρκινικών κυττάρων.

Στη νέα μελέτη συμμετείχε και ένας ακόμη Έλληνας επιστήμονας της διασποράς, ο Δημήτρης Παπαγεωργίου του Τμήματος Επιστήμης και Μηχανικής των Υλικών του Πανεπιστημίου ΜΙΤ της Βοστώνης.

via: el.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

10 Νοεμβρίου 2017

Αν η ανθρωπότητα δεν ωριμάσει άμεσα τότε ο κίνδυνος είναι μεγάλος.





Χρειάζεται να βρούμε την ωριμότητα και την προνοητικότητα σήμερα ώστε να αποφύγουμε προδιαγεγραμμένα προβλήματα στο άμεσο μέλλον, το θέμα πρωτοκόλλων ασφαλείας της τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να γίνει άμεσα γνωστό σε όλη την ανθρωπότητα και τα κράτη όλα να μπορούν να συμμετέχουν στη δομή και στην εξέλιξη αυτών των πρωτοκόλλων ασφαλείας… Και αυτό πρέπει να συμβεί τώρα πριν ακόμα η τεχνητή νοημοσύνη περάσει σε ένα στάδιο στο οποίο και τα Πρωτόκολλα ακόμα δεν θα έχουν πια καμία ισχύ!






Stranger…

via: katohika.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

6 Νοεμβρίου 2017

Ελπίδες για πρόγνωση των σεισμών με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης





Εδώ και δεκαετίες οι επιστήμονες γνωρίζουν ποιες είναι οι σεισμογενείς περιοχές του πλανήτη, δηλαδή οι περιοχές όπου βέβαιο πως κάποια στιγμή στο μέλλον θα συμβεί κάποια δόνηση. Μέχρι σήμερα, ωστόσο, δεν μπορούν να προβλέψουν πότε αυτό θα συμβεί.



Η πρόγνωση των δονήσεων, τόσο του μεγέθους τους όσο και του χρόνου εκδήλωσής τους, αποτελεί τη μεγαλύτερη πρόκληση για τη σεισμολογία. Μάλιστα, πολλοί ειδικοί πιστεύουν πως αυτό δεν είναι εφικτό, παρά το γεγονός ότι όλοι αναγνωρίζουν πως με την έγκαιρη προειδοποίηση, θα μπορούσαν να εκκενωθούν οι περιοχές που θα πληγούν, και έτσι να σωθούν χιλιάδες ζωές.



Τώρα, πάντως, μία ομάδα επιστημόνων από το Εθνικό Εργαστήριο Los Alamos και το πανεπιστήμιο του Cambridge υποστηρίζει πως πιθανόν (δίνοντας έμφαση σε αυτό το “πιθανόν”) βρήκε τη λύση, με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.



“Είμαστε εξαιρετικά επιφυλακτικοί, επειδή δεν θέλουμε να μας θεωρήσουν τρελούς οι συνάδελφοί μας”, λέει χαρακτηριστικά στο σάιτ Seeker ο Paul Johnson από το Εθνικό Εργαστήριο Los Alamos, ο οποίος ήταν επικεφαλής μίας σχετικής μελέτης που δημοσιεύθηκε πρόσφατα στο επιστημονικό περιοδικό Geophysical Research Letters.



Στο παρελθόν έχουν γίνει πολλές προσπάθειες ανάπτυξης μίας μεθόδου πρόγνωσης των σεισμών, από την παρατήρηση αλλαγών στη συμπεριφορά των ζώων, μέχρι την ανίχνευση ηλεκτρομαγνητικών ανωμαλιών. Μάλιστα, μία τέτοια μέθοδος, το ΒΑΝ, που είχε αναπτυχθεί στην Ελλάδα, βασιζόταν στην καταγραφή πρόδρομων ηλεκτρικών σημάτων, τα οποία υποτίθεται ότι δημιουργούνται γύρω από την επικείμενη εστία του σεισμού, λόγω ενός φαινομένου της φυσικής που ονομάζεται πιεζοηλεκτρικό.



Μέχρι σήμερα, πάντως, η καλύτερη μέθοδος παραμένει η αναζήτηση μοτίβων στις προηγούμενες δονήσεις, πάνω στα οποία στη συνέχεια υπολογίζεται η πιθανότητα εκδήλωσης ενός νέου σεισμού το μέλλον.



Για παράδειγμα, στα τέλη του 2016, η Ομάδα Εργασίας για τον Υπολογισμό της Πιθανότητας Σεισμού στην Καλιφόρνια αύξησε στο 72%, από 63%, την πιθανότητα εκδήλωσης σεισμού άνω των 6,7 Ρίχτερ στην περιοχή του κόλπου του San Francisco έως το 2043.



“Η περιοχή παραμένει αφύσικα ήσυχη” είχει αναφέρει χαρακτηριστικά πέρυσι στην εφημερίδα The Mercury News ο David Schwart, από την αμερικανική γεωλογική υπηρεσία, ο οποίος συμμετέχει στην Ομάδα. “Αυτό κάποια στιγμή θα αλλάξει”.



Ουσιαστικά, η νέα μέθοδος ανοίγει τον δρόμο για πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια. Γι’ αυτό τον σκοπό, αξιοποιεί τις καταγραφές του “τριξίματος” [σ.σ. των μικροδονήσεων] στο σεισμογενές ρήγμα, στο χρονικό διάστημα που μεσολαβεί ανάμεσα σε μεγάλους σεισμούς.



Με αυτά τα δεδομένα, οι υπολογιστές, χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης, μπορούν να προσδιορίσουν πότε θα συμβεί η επόμενη ισχυρή δόνηση, εκτιμώντας τις δυνάμεις που αναπτύσσονται ανάμεσα στις πλάκες.



Η μέθοδος ερμηνείας αυτών των δεδομένων υπάρχει εδώ και χρόνια, σύμφωνα με τον Johnson. Ωστόσο, η πρόσφατη πρόοδος στην αύξηση της υπολογιστικής ισχύος επιτρέπει τη συλλογή και την αποθήκευση πολύ μεγαλύτερου όγκου πληροφοριών. Έτσι, η προσέγγιση των επιστημόνων έγινε τεχνικά εφικτή με τη δυνατότητα που υπάρχει πλέον, για την επεξεργασία των δεδομένων.



Η τεχνική δοκιμάζεται σε μία “μηχανή σεισμών” στο εργαστήριο, ουσιαστικά ένα μικροσκοπικό μοντέλο ενός γεωλογικού ρήγματος. Μέχρι τώρα, φαίνεται να λειτουργεί αποτελεσματικά.



“Αγνοούσαμε εντελώς αυτά τα σήματα, τα οποία αποδείχθηκε πως ήταν απίστευτα σημαντικά”, λέει ο Johnson. “Μας επιτρέπουν να προβλέπουμε πότε θα γίνει ο επόμενος “σεισμός” στο εργαστηριακό μοντέλο”.



Η ομάδα έχει ήδη ξεκινήσει να ελέγχει τη μέθοδο σε πραγματικές συνθήκες, με τα έως τώρα αποτελέσματα να είναι πολύ ενθαρρυντικά. “Μπορούμε να επαναληφθεί η επιτυχία πυο είχαμε στο εργαστήριος”, αναρωτιέται ο Johnson.



“Μένει να το δούμε. Η Γη είναι πολύ πιο περίπλοκη. Ωστόσο, η αρχική μας δουλειά δείχνει πως και σε αυτή την περίπτωση βρίσκουμε όσα αναζητούσαμε”.



Site: Seeker | insomnia.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

4 Νοεμβρίου 2017

Γνωμάτευση μέσω τεχνητής νοημοσύνης κάθε ιατρικής εξέτασης με κόστος 1 δολάριο






Μία νέα υπηρεσία ονόματι Zebra AI1 λανσάρισε η εταιρεία Zebra Medical Vision (Zebra-Med), η οποία χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να κάνει διάγνωση σε ιατρικές εξετάσεις, με κόστος 1 δολάρια η καθεμία.


Η υπηρεσία μπορεί να κάνει γνωμάτευση σε αξονικές και μαγνητικές τομογραφίες, όπως και άλλες εξετάσεις, για να εντοπίσει αυτόματα ασθένειες στους πνεύμονες, το ήπαρ, την καρδιά και τα οστά.



Σύμφωνα με την εταιρεία, το σύστημα εμπλουτίζεται συνεχώς με νέες διαγνωστικές ικανότητες, όπως τον εντοπισμός καρκίνου του μαστού ή των πνευμόνων, αλλά και υπέρταση. Τα αποτελέσματα διαβιβάζονται στους ακτινολόγους, ώστε αυτοί να εξοικονομούν χρόνο ή να αποφασίσουν τη διενέργεια περαιτέρω εξετάσεων.



Το σύστημα μπορεί αυτή τη στιγμή να ανιχνεύσει 11 δαφορετικές παθήσεις, στις οποίες θα προστεθούν άλλες έξι μέχρι το τέλος της χρονιάς. Συνολικά, η εταιρεία σχεδιάζει να κυκλοφορήσει 35 διαγωνιστικά εργαλεία μέσα σε μία χρονιά.



Η Zebra-Med ανέπτυξε τα συστήματα βαθέος μάθησης, εξετάζοντας εκατομμύρια εξετάσεις υψηλής ποιότητας. Σε δοκιμή σε νοσοκομείο του Πανεπιστημίου της Οξφόρδης, το σύστημα αποδείχθηκε πως, σε 100 αξονικές τομογραφίες, είχε 95% ευαισθησία και 100% ακρίβεια. Η ακρίβεια μετρά την ικανότητα διάκρισης των ασθενών από τους υγιείς, ενώ η ευαισθησία υποδεικνύει τον αριθμό των πραγματικά θετικών τεστ, συγκριτικά με όλους τους ασθενείς που έχουν τη συγκεκριμένη πάθηση.



Σύμφωνα με τον Elad Benjamin, ιδρυτή της εταιρείας, η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει τα τελευταία χρόνια ιδιαίτερα ικανή στην οπτική ανάλυση, κάτι που ευνοεί την εφαρμογή της στη γνωμάτευση ιατρικών εξετάσεων. Για να αποκτήσουν ωστόσο αξιοπιστία, τα συστήματα της AI1 χρειάστηκε να αναλύσουν πρώτα πολλές εξετάσεις.




Η εταιρεία υποστηρίζει πως μέσα στην επόμενη δεκαετία δύο δισ. άνθρωποι θα γίνουν μεσήλικες, τη στιγμή που θα παραμείνει σταθερός ο αριθμός των ακτινολόγων. Ως συνέπεια, χωρίς τη βοήθεια “έξυπνων” αλγόριθμων, οι ακτινολόγοι θα κατακλυσθούν από εξετάσεις.



Η Zebra-med δεν είναι η μόνη εταιρεία που ασχολείται με το συγκεκριμένο αντικείμενο – για παράδειγμα, η ΙBM έχει επίσης εκπαιδεύσει το Watson στις γνωματεύσεις ιατρικών εξετάσεων. Όσον αφορά την προοπτική υπερβολικής εξάρτησης σε βάθος του χρόνου από την τεχνητή νοημοσύνη, για τις ιατρικές γνωματεύσεις, ο Benjamin θεωρεί πως δεν υφίσταται τέτοιο θέμα.



“Οι γιατροί σήμερα δέχονται τρομερή πίεση και εργάζονται εξαντλητικά. Πιστεύω πως εργαελία όπως η υπηρεσία Zebra AI1 θα συμβάλουν στη έργο των ακτινολόγων, αποτελώντας ένα δεύτερο ζευγάρι ματιών... που θα εντοπίζει τις πιθανές ασθένειες των εξεταζόμενων, χωρίς να της διαφεύγει κάποια”.



Site: Εngadget | insomnia.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

3 Νοεμβρίου 2017

Τεχνητή Νοημοσύνη: Η επέλαση






Από τη σφαίρα της φαντασίας, η διεπαφή ανθρώπου και τεχνητής νοημοσύνης φλερτάρει σοβαρά με την πραγματικότητα

Ξεκινήσαμε τον αιώνα με το «αδιέξοδο της κλιματικής αλλαγής», περάσαμε στο «αδιέξοδο του τζιχαντισμού» και φθάσαμε στο «αδιέξοδο της συνεχούς ανάπτυξης», που μας κληροδότησαν τα αδιέξοδα της οικονομικής κρίσης, της ανεργίας και της μετανάστευσης. Κι όμως, παρά αυτή τη συσσώρευση αδιεξόδων στον πραγματικό κόσμο μας, η τεχνολογία συνέχισε να καλπάζει προς την υλοποίηση του φετίχ της, την επίτευξη λειτουργικής Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ – Artificial Intelligence).
Τα πρώτα δείγματα της ΑΙ βρίσκονται ήδη γύρω μας, είτε ως «προσωπικοί βοηθοί μας» σε κινητά τηλέφωνα και οικιακές συσκευές είτε ως αυτο-οδηγούμενα οχήματα. Και ετοιμάζεται ήδη η ενσωμάτωση αυτής της μη έμβιας νοημοσύνης όχι μόνο στη διευκόλυνση της καθημερινότητάς μας αλλά και στην αντιμετώπιση κάθε πολύπλοκου προβλήματος, από τη βιομηχανική παραγωγή έως την υγεία. Τελικά, θα μας προσφέρει η «σοφία των μηχανών» διέξοδο σε κάθε αδιέξοδό μας ή – όπως μας προειδοποιούν πολλοί – θα φέρει την ανθρωπότητα αντιμέτωπη με το… τελικό της αδιέξοδο;
Εδώ και έναν χρόνο, επτά πανεπιστήμια των ΗΠΑ συμμετέχουν στο τετραετές Πρόγραμμα Στοχευμένης Εκπαίδευσης στη Νευροπλαστικότητα που εξήγγειλε τον Μάρτιο 2016 η DARPA (η ΓΓET του αμερικανικού Πενταγώνου). Σύμφωνα με προ ημερών ανακοίνωση των ιθυνόντων (βλ. www.darpa.mil/news-events/2017-04-26), σκοπός του προγράμματος είναι η ταυτοποίηση βέλτιστων και ασφαλών μεθόδων νευροδιέγερσης για την ενεργοποίηση της συναπτικής πλαστικότητας – μιας φυσικής διαδικασίας στον εγκέφαλο που είναι ζωτικής σημασίας για τη μάθηση – και η εφαρμογή αυτών των μεθόδων σε βελτιωμένα σχήματα εκπαίδευσης που θα επιταχύνουν την απόκτηση γνωστικών δεξιοτήτων. Το πρόγραμμα θα συγκρίνει επίσης την αποτελεσματικότητα της επεμβατικής διέγερσης του παρασυμπαθητικού νεύρου (μέσω εμφύτευσης συσκευής στο κρανίο) έναντι της μη επεμβατικής διέγερσής του. Ακόμη, θα διερευνήσει τον τρόπο αποφυγής των πιθανών κινδύνων και παρενεργειών. Εως τη λήξη του προγράμματος, η DARPA ελπίζει ότι θα έχει ως πιλοτικό επίτευγμα τη βελτίωση τουλάχιστον κατά 30% του ρυθμού εκμάθησης ξένων γλωσσών.



Αναπόφευκτη εξέλιξη
Αυτή η ωμή ομολογία προσπάθειας τεχνητής ενίσχυσης του ανθρώπινου εγκεφάλου ξαφνιάζει ίσως τους πολλούς, αλλά όχι και όσους διάβασαν τις δηλώσεις του πολυεφευρέτη ιδιοκτήτη της αυτοκινητοβιομηχανίας Tesla, Ελον Μασκ, στις 13 Φεβρουαρίου 2017: «Οι υπολογιστές μπορούν να επικοινωνούν μεταδίδοντας ένα τρισεκατομμύριο μονάδες πληροφοριών ανά δευτερόλεπτο, ενώ οι άνθρωποι στέλνοντας μόνο 10 bits ανά δευτερόλεπτο (δακτυλογραφώντας στο κινητό). Είναι αναπόφευκτο, λοιπόν, να χάσουμε μελλοντικά το παιχνίδι εξουσίας από τη νοημοσύνη των μηχανών, εκτός αν προλάβουμε να διευρύνουμε τεχνητά τις δυνατότητες του εγκεφάλου μας μέσω συμβίωσής του με τις μηχανές» είπε τότε. Και έναν μήνα μετά έδειξε τι εννοούσε, όταν ανακοίνωσε την ίδρυση της κοινοπραξίας Neuralink που θα φτιάχνει κυκλώματα διεπαφής του ανθρώπινου εγκεφάλου με υπολογιστές.
Απόλυτα σύμφωνος με τον Μασκ είναι και ο Αντριου Γουόλς, διευθυντικό στέλεχος της διεθνούς εταιρείας ερευνών Πληροφορικής Gartner. Σχολιάζοντας τις ζοφερές προβλέψεις του Pew Research Center για την αγορά εργασίας την επόμενη δεκαετία (www.pewinternet.org/2017/05/03/the-future-of-jobs-and-jobs-training/), δήλωσε: «Δεν πρόκειται να κάνουμε το απαραίτητο άλμα στην αναβάθμιση των δεξιοτήτων των εργαζομένων ενόσω εμποδίζουμε την ανάπτυξη νευροεπιστημών που θα μας επιτρέψουν να ενσωματώσουμε τις γνώσεις και τις δεξιότητες κατευθείαν στον εγκέφαλό τους».
Πολύ πρόσφατα, επίσης, ο πασίγνωστος αστροφυσικός Στίβεν Χόκινγκ έστειλε στο Παγκόσμιο Συνέδριο Κινητής Διαδικτύωσης του Πεκίνου (GMIC, 27-29 Απριλίου 2017) το εξής μήνυμα: «Η ανάπτυξη ισχυρής Τεχνητής Νοημοσύνης θα είναι είτε το καλύτερο είτε το χειρότερο πράγμα που συνέβη ποτέ στην ανθρωπότητα. Δεν γνωρίζουμε ποιο από τα δύο… Ενώ οι πρωτόγονες μορφές τεχνητής νοημοσύνης που έχουν αναπτυχθεί μέχρι τώρα έχουν αποδειχθεί πολύ χρήσιμες, φοβάμαι τις συνέπειες του να δημιουργήσουμε κάτι ισάξιο ή και ανώτερο διανοητικά του ανθρώπου. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα απογειωθεί τότε μόνη της και θα αυτο-επανασχεδιάζεται με ολοένα αυξανόμενο ρυθμό. Οι άνθρωποι, οι οποίοι περιορίζονται από την αργή βιολογική τους εξέλιξη, δεν θα μπορέσουν να ανταγωνιστούν και θα παραμεριστούν».
Ολα αυτά μοιάζουν να μας φέρνουν επικίνδυνα κοντά στο σκηνικό της πρόσφατης ταινίας «Το φάντασμα στο κέλυφος», όπου πρωταγωνιστούσε η Σκάρλετ Τζοχάνσον ως cyborg. Αλλά πόσο πραγματικά κοντά είμαστε και, κυρίως, τι είναι αυτό που καθιστά την Τεχνητή Νοημοσύνη τόσο «γοητευτικά επικίνδυνη»;
Λογική και διαίσθηση
Ο ορισμός της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι, σύμφωνα με το κλασικό λεξικό Webster, «η δυνατότητα μιας μηχανής να μιμείται έξυπνη ανθρώπινη συμπεριφορά». Οταν πρωτοδιατυπώθηκε το κριτήριο της Τεχνητής Νοημοσύνης – από τον Αλαν Τούρινγκ, στην εργασία του «Computing Machinery and Intelligence» του 1950 – η μίμηση αυτή αρκούσε να είναι τόσο μινιμαλιστική όσο το «να ξεγελαστεί ένας άνθρωπος για το ότι συνομιλεί με άλλον άνθρωπο, ενώ είναι μηχανή». Το ίδιο μινιμαλιστική ήταν η απαίτηση και προ τριακονταετίας, όταν αρχίσαμε να χτίζουμε εμπειρογνώμονα συστήματα (expert systems) προκειμένου να μεταλαμπαδεύσουμε σε νεο-προσλαμβανομένους την τεχνογνωσία ανθρώπων που έβγαιναν στη σύνταξη.
Ομως κάτι ριζικό συνέβη το 1997, κάτι ξεκάθαρα μαξιμαλιστικό: ο υπολογιστής Deep Blue της IBM νίκησε στο σκάκι τον Κασπάροφ, τον παγκόσμιο πρωταθλητή του. Και ύστερα, το 2011, το πρόγραμμα Τεχνητής Νοημοσύνης Watson της IBM νίκησε στο παιχνίδι Jeopardy τους δύο καλύτερους παίκτες του. Και πέρυσι τον Μάρτιο, ο υπολογιστής AlphaGo της Google νίκησε τον πρωταθλητή του δυσκολότερου παιχνιδιού στον πλανήτη, του κινεζικού Go. Οταν εκ των υστέρων οι προγραμματιστές ανέλυσαν τις κινήσεις των μηχανών στο παιχνίδι, βρήκαν στην περίπτωση του Watson ότι είχε αναπτύξει «δική του λογική» και στην περίπτωση του AlphaGo ότι είχε αναπτύξει και «διαίσθηση». Αυτές οι νίκες είναι εύκολο να μας πείσουν ότι οι μηχανές κατάφεραν ήδη να ξεπεράσουν τη νοημοσύνη των κατασκευαστών τους, έστω και σε ακραίες – και πανάκριβες – περιπτώσεις. Το ερώτημα είναι τι περιμένουμε να συμβεί στη συνέχεια.
Σε ένα περυσινό άρθρο του, ο καθηγητής Βιολογίας και Υπολογιστικής στο Πανεπιστήμιο του Μίσιγκαν, Αρεντ Χίντζε, αποσαφήνισε την εξελικτική αλυσίδα της Τεχνητής Νοημοσύνης (βλ. https://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings-67616): Τα ήδη υπάρχοντα συστήματα, όπως τα Watson, Deep Blue και AlphaGo, ανήκουν στην πρώτη γενιά Τεχνητής Νοημοσύνης, τη λεγόμενη ΑΙ Τύπου Ι, που «αντιδρά σε προβλήματα» χωρίς τη δυνατότητα να συμμετέχει ενεργά στην καθημερινότητα, να απομνημονεύει εμπειρίες ή να τις χρησιμοποιεί στη λήψη αποφάσεων.
Από τους μπάτλερ στην αυτογνωσία
Το δεύτερο επίπεδο, η ΑΙ Τύπου ΙΙ, είναι αυτό των «έξυπνων φωνητικών βοηθών» που εμφανίστηκαν, όπως τα Apple Siri, Microsoft Cortana, Google Home/Now, Amazon Echo/Alexa αλλά και των «έξυπνων αυτο-οδηγούμενων οχημάτων». Χαρακτηριστικό αυτής της κατηγορίας είναι η αλληλεπιδραστικότητα και η δημιουργία και αξιοποίηση αναμνήσεων και εμπειριών.
Το τρίτο και επόμενο επίπεδο Τεχνητής Νοημοσύνης, το ΑΙ Τύπου ΙΙΙ, είναι αυτό που θα… φέρει ανάμεσά μας σκεπτόμενα ρομπότ σαν τα C-3PO και R2-D2 από τα Star Wars, ή τον Sonny από την ταινία «I, Robot» του 2004. Στο στάδιο αυτό της εξέλιξής τους, οι μηχανές δεν θα αντιλαμβάνονται απλώς το περιβάλλον αλλά και θα κατανοούν πώς «οι άλλες συσκευές και οι άνθρωποι έχουν σκέψεις και συναισθήματα που επηρεάζουν τη συμπεριφορά τους». Και βέβαια, και αυτές θα πρέπει να προσαρμόζουν ανάλογα τη συμπεριφορά τους.
Το τελικό – καθ’ ημάς τους ανθρώπους – επίπεδο της Tεχνητής Νοημοσύνης είναι το ΑΙ Τύπου IV, των «ενσυνείδητων μηχανών». Είναι η εξέλιξη που θα επιτρέψει στις μηχανές να αντιλαμβάνονται τον κόσμο και λογικά και συναισθηματικά, το στάδιο όπου θα έχουν οι ίδιες «αυτογνωσία» και θα μπορούν να προβλέψουν τα συναισθήματα των άλλων. Ομως, το να καταφέρουμε να εμφυσήσουμε συνείδηση στις μηχανές προϋποθέτει να μάθουμε πρώτα εμείς οι άνθρωποι πώς χτίζεται μια συνείδηση. Εκτός και αν… το μάθουν οι ίδιες μόνες τους, πριν από εμάς.
Φωνητικοί βοηθοί και αυτόνομα οχήματα
Ο πολιορκούμενος από την καθημερινότητά του αναγνώστης είναι αιτιολογημένος να αισθάνεται πως οι εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη αφορούν άλλους και όχι αυτόν. Γιατί… ποιος ασχολείται μαζί του; Και ύστερα, κάποια μέρα που βάζει τη διεύθυνση του σπιτιού του στη μηχανή αναζήτησης της Google βλέπει ξαφνικά όχι μόνο τη θέση του στον χάρτη αλλά και φωτογραφία του! «Καλά, έστειλε η Google αυτοκίνητό της στο στενό μου… Γιατί;» αναρωτιέται. Η απάντηση είναι «ναι» και είναι φοβερά απλή: «για χάρη των στατιστικών δεδομένων».
Με άλλα λόγια, οι αλγόριθμοι της Τεχνητής Νοημοσύνης αναπτύσσονται και βελτιώνονται με το μασούλισμα τόνων δεδομένων καθημερινά, ώστε να εξάγουν όλο και πιο περιεκτικούς κανόνες. Για αυτό και η δωρεάν προσφορά των φωνητικών βοηθών στα κινητά μας και των τόσων εφαρμογών που ενεργοποιούνται και μας υπηρετούν αρκεί… να τους επιτρέπουμε τη διαρκή άντληση στοιχείων τόπου, χρόνου και επιλογών μας. Με αντίτιμο το οικειοθελές φακέλωμά μας, μας παρέχουν υπηρεσίες διευκόλυνσης, ενημέρωσης, ψυχαγωγίας, άθλησης.
Οι μεγαλύτεροι συλλέκτες δεδομένων είναι βεβαίως τα νέα αυτο-οδηγούμενα μοντέλα οχημάτων. Με μια απειρία αισθητήρων επάνω τους να καταγράφει διαρκώς ό,τι εμφανίζεται ή κινείται στον ορίζοντά τους, δημιουργούν ένα σώμα πληροφοριών προς πάσα αξιοποίηση και χρήση. Αυτό είναι ένα κίνητρο ιδιαίτερα σημαντικό για τις κλασικές αυτοκινητοβιομηχανίες να εμπλακούν στον νέο τρόπο αυτοκίνησης που εφηύρε η Google. Και ήδη στους δρόμους των μεγαλουπόλεων των ΗΠΑ, της Ευρώπης και της Ιαπωνίας δοκιμάζονται τα «άνευ οδηγού» μελλοντικά μοντέλα των Audi, BMW, Chevrolet, Ford, Mercedes, Mitsubishi, Peugeot, Renault, Toyota και Volvo.
Υπάρχει όμως κάτι το ανασταλτικό σε αυτή την επέλαση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη ζωή μας του νέου αιώνα: το σύνολο σχεδόν των συστημάτων που δημιουργήθηκαν ως τώρα ήταν «μαύρα κουτιά» για τους υπολοίπους, ταγμένα να επικοινωνούν με το οικοσύστημα που στηνόταν γύρω από τη μεγάλη μάρκα (Google ή Microsoft, κυρίως). Η πρώτη που κατ’ ανάγκην έσπασε αυτό το φαινόμενο θερμοκηπίου ήταν η Amazon, καθώς το επιχειρηματικό μοντέλο της σχεδόν αδιαφορούσε για τα έσοδα από δικές της συσκευές. Για αυτό και, τελικά, σάρωσε με το ηχείο-φωνητικό υπηρέτη Alexa, που έχει βρει μέχρι στιγμής τη θέση του σε πάνω από δύο εκατομμύρια νοικοκυριά.
Μια χούφτα εταιρείες…
Ακόμη και έτσι, το παιχνίδι της καταναλωτικής αγοράς Τεχνητής Νοημοσύνης ήταν και είναι στα χέρια των κολοσσών που διαθέτουν τα κονδύλια επιχορήγησης της διαρκούς άντλησης στατιστικών και προσωπικών δεδομένων (Amazon, Google, Facebook, ΙΒΜ, Microsoft και Samsung). Παρά το κίνημα ελεύθερου λογισμικού – που έχει ήδη διασφαλίσει δωρεάν πλαίσιο ανάπτυξης αλγορίθμων ΑΙ όπως τα TensorFlow, Caffe και PyTorch – το μέλλον μας δείχνει να οδεύει προς μια καθημερινότητα ελεγχόμενη από τις μηχανές μιας χούφτας εταιρειών. Για το τι είδους μέλλον μπορεί να είναι αυτό, μία γεύση μπορείτε να πάρετε από την ταινία «Ο Κύκλος», που μόλις κυκλοφόρησε, με την Εμα Γουάτσον και τον Τομ Χανκς (www.imdb.com/title/tt4287320/).
Στον αντίποδα, υπάρχει η ελπίδα ότι η νοημοσύνη των μηχανών θα κατορθώσει να επεξεργαστεί και να επιλύσει τα πολύπλοκα παγκόσμια προβλήματα που οι άνθρωποι είτε αδυνατούν ή δεν συμφωνούν να λύσουν. Για παράδειγμα, όταν οι προβλέψεις δείχνουν πως σε μια δεκαετία το 30% των εργαζομένων θα έχει χάσει τη θέση εργασίας του λόγω της επέκτασης εφαρμογής των ρομπότ και της Τεχνητής Νοημοσύνης, δεν περιμένουμε κανένας πολιτικός ηγέτης να βρει τον τρόπο εφαρμογής αυτού που ζήτησε ο Ελον Μασκ – να επιχορηγεί το κράτος κάθε εργαζόμενο που του παίρνει τη δουλειά ένα ρομπότ. Ενας αλγόριθμος ΑΙ όμως ίσως να σκεφτόταν και κάτι περισσότερο από ό,τι ένας Τραμπ. Δύσκολο, αλλά όχι και απίθανο, ε;
Δεν είναι παιχνίδι!
Μία μικρής διάρκειας ταινία (8 λεπτών) που αξίζει να δείτε είναι η «It’s No Game». Παρουσιάζει την ιστορία δύο σεναριογράφων του Χόλιγουντ που ενημερώνονται ότι θα αντικατασταθούν από έναν τεχνητά έξυπνο αλγόριθμο, ονόματι Benjamin (www.youtube.com/watch?v= 5qPgG98_CQ8). Φθάνοντας στους τίτλους τέλους θα πληροφορηθείτε ότι ο σεναριογράφος της ταινίας είναι ο… Benjamin 2.0, ένας υπολογιστής σε τσιπ (SOC) που τρέχει έναν αλγόριθμο νευρωνικού δικτύου. Δηλαδή, μια Τεχνητή Νοημοσύνη συνέθεσε ταινία όπου μας περιγράφει το πώς μπορεί να μας αντικαταστήσει.
Είναι άκρως εντυπωσιακό αλλά δεν είναι ολότελα «αυθόρμητο», καθώς ο σκηνοθέτης τροφοδότησε τον αλγόριθμο με όγκο από συγκεκριμένες εικόνες και τηλεοπτικά σενάρια. Επίσης, έχει προηγηθεί στην πράξη το πείραμα «τεχνητής συγγραφής», από τους Ολυμπιακούς Αγώνες του Ρίο, το 2016. Η εφημερίδα The Washington Post παρείχε τότε ροή αθλητικών ενημερώσεων μέσω του Heliograf, ενός συντακτικού προγράμματος Τεχνητής Νοημοσύνης.
Αντίθετα, είναι συγκλονιστικό εκείνο που διαπίστωσαν οι προγραμματιστές της Google τον Νοέμβριο του 2016, αφότου «ανέβασαν στο Διαδίκτυο» το σύστημα Νευρωνικής Μηχανής Μετάφρασης: Ενώ είχαν δομήσει το σύστημα έτσι ώστε να μεταφράζει πάντα με γλώσσα αναφοράς τα αγγλικά, ανακάλυψαν ότι ο αλγόριθμός τους είχε κάνει υπέρβαση των προδιαγεγραμμένων και μπορούσε πλέον να μεταφράζει από και προς οποιοδήποτε ζεύγος των οκτώ αρχικών γλωσσών, χωρίς την παρεμβολή αγγλικών. Αυτό σημαίνει ότι ο αλγόριθμος είχε με επιτυχία προσθέσει από μόνος του τις εναρμονισμένες αντιστοιχήσεις των νοημάτων, βγάζοντας άκρη από τα συμφραζόμενα και… ξεπερνώντας τους δασκάλους του!
Θα κατανοήσουμε καλύτερα το πώς συμβαίνουν τέτοια απροσδόκητα αν θυμηθούμε τη βασική διαφορά του κλασικού προγραμματισμού από τον προγραμματισμό συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης: Στον κλασικό προγραμματισμό εισάγεις δεδομένα, προσθέτεις κανόνες και παίρνεις αποτελέσματα. Στον προγραμματισμό μηχανών που μαθαίνουν, εισάγεις δεδομένα και αποτελέσματα επεξεργασίας τους και, από την ανάλυση αιτίου-αιτιατού, παίρνεις κανόνες. Ε, λοιπόν, οι άνθρωποι δεν γνωρίζουν όλους τους δυνητικά εφαρμόσιμους κανόνες! Το διαπίστωσαν αυτό, για παράδειγμα, όποτε ανέθεσαν τον βιομηχανικό σχεδιασμό σε αλγόριθμο Τεχνητής Νοημοσύνης



Παιδείας Εγκώμιον μέσω theancientwebgreece
Διαβάστε Περισσότερα »

Στίβεν Χόκινγκ: «Τα ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης θα αντικαταστήσουν πλήρως τον άνθρωπο»



Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα φτάσει τελικά σε ένα επίπεδο όπου ουσιαστικά θα αποτελεί μια «νέα μορφή ζωής που θα ξεπεράσει τους ανθρώπους»
Για ακόμα μία φορά ο πολυβραβευμένος και δημοφιλής φυσικός Stephen Hawking προκαλεί με τις δηλώσεις του, υποστηρίζοντας ότι τα ρομπότ, στο τέλος, θα αντικαταστήσουν πλήρως την ανθρωπότητα.


Σύμφωνα με το Cambridge News, ο καθηγητής Hawking δήλωσε ότι πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα φτάσει τελικά σε ένα επίπεδο όπου ουσιαστικά θα αποτελεί μια «νέα μορφή ζωής που θα ξεπεράσει τους ανθρώπους».

Ο ίδιος ανέφερε χαρακτηριστικά: «Φοβάμαι ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να αντικαταστήσει εντελώς τους ανθρώπους». «Αν οι άνθρωποι σχεδιάζουν και αντιμετωπίζουν ιούς για τους υπολογιστές, κάποιος θα σχεδιάσει την AI που θα βελτιώνεται και θα τους αντιμετωπίζει από μόνη της» και κατέληξε: «Αυτή θα είναι μια νέα μορφή ζωής που θα ξεπερνά τους ανθρώπους».

Ο καθηγητής σε δηλώσεις του δεν παρέλειψε να προτρέψει τους νέους να ενδιαφερθούν περισσότερο για το διάστημα και την επιστήμη εν γένει.

Ο 75χρονος επιστήμονας έχει μιλήσει στο περιοδικό WIRED για την πεποίθησή του ότι χρειαζόμαστε μια νέα διαστημική εποχή για να προσελκύσουμε τους νέους να συμμετάσχουν στην επιστήμη, ενώ δεν παρέλειψε να αναφέρει ότι θα υπάρξουν «σοβαρές συνέπειες» αν οι περισσότεροι άνθρωποι δεν δείξουν ενδιαφέρον.

Ο διεθνούς φήμης φυσικός πρόσθεσε επίσης ότι το νέο διαστημικό πρόγραμμα θα πρέπει να εστιάσει επειγόντως σε θέματα που θα αποσκοπούν στην εύρεση «κατάλληλων πλανητών για ανθρώπινη κατοίκηση».

Ο ίδιος προειδοποιεί: «Πιστεύω ότι έχουμε φτάσει στο σημείο που δεν υπάρχει επιστροφή» και καταλήγει: «Η γη μας είναι πολύ μικρή για εμάς, ο παγκόσμιος πληθυσμός αυξάνεται με ανησυχητικό ρυθμό και κινδυνεύουμε να αυτοκαταστραφούμε».

via: protothema.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

2 Νοεμβρίου 2017

ΣΥΣΤΗΜΑ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ ΤΑΥΤΟΠΟΙΕΙ ΕΡΥΘΡΟΚΥΤΤΑΡΑ ΣΤΟ ΑΙΜΑ ΑΣΘΕΝΟΥΣ



Ένα νέο υπολογιστικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, που βασίζεται στη μηχανική «βαθιά» μάθηση και το οποίο για πρώτη φορά μπορεί αυτόματα -χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση- να ταυτοποιήσει τα είδη και τις μορφές των ερυθροκυττάρων (ερυθρών αιμοσφαιρίων) στο αίμα ενός ασθενούς, ανέπτυξαν επιστήμονες στις ΗΠΑ και την Κίνα, με επικεφαλής έναν Έλληνα ερευνητή.

Το επίτευγμα, μεταξύ άλλων, θα βοηθήσει τους γιατρούς να εντοπίζουν γρήγορα και να παρακολουθούν τους ανθρώπους με δρεπανοκυτταρική αναιμία και άλλες παθήσεις που αλλοιώνουν την μορφολογία των ερυθροκυττάρων.

Ειδικά στην περίπτωση της δρεπανοκυτταρικής αναιμίας, από την οποία πάσχουν περίπου 3,2 εκατομμύρια άνθρωποι διεθνώς, τα ανώμαλης μορφολογίας ερυθρά αιμοσφαίρια μπορούν να συσσωρευθούν και να μπλοκάρουν τα αιμοφόρα αγγεία, προκαλώντας πόνους, ακόμη και θάνατο.

Τα ερυθροκύτταρα δεν έχουν μόνο μορφή δρεπανιού (εξ ου και το όνομα της νόσου) αλλά και άλλα σχήματα, όπως οβάλ ή επιμήκη αιμοσφαίρια. Τα διάφορα αυτά σχήματα, που ποικίλουν από ασθενή σε ασθενή, δίνουν ενδείξεις για τη σοβαρότητα της νόσου, αλλά είναι δύσκολο να ταυτοποιηθούν χωρίς τη βοήθεια υπολογιστή.

Για να αυτοματοποιήσουν την όλη διαδικασία, οι ερευνητές, με επικεφαλής τον καθηγητή εφαρμοσμένων μαθηματικών Γιώργο Καρνιαδάκη του Πανεπιστημίου Μπράουν του Ρόουντ 'Αϊλαντ, που έκαναν τη σχετική δημοσίευση στο περιοδικό υπολογιστικής βιολογίας PLoS Computational Biology, χρησιμοποίησαν ένα «βαθύ συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο» (deep convolutional neural network), το οποίο αναλύει τις εικόνες του αίματος που έχουν ληφθεί από το μικροσκόπιο και κατηγοριοποιεί τα ερυθροκύτταρα ανάλογα με το σχήμα τους.

Το σύστημα δοκιμάσθηκε με μεγάλη επιτυχία στην ανάλυση 7.000 εικόνων μικροσκοπίου από οκτώ ασθενείς με δρεπανοκυτταρική αναιμία.

«Δημιουργήσαμε το πρώτο εργαλείο βαθιάς μάθησης, που μπορεί αυτόματα να ταυτοποιήσει και να ταξινομήσει την ποικιλία των ερυθροκυττάρων, με αυτό τον τρόπο παρέχοντας άμεσες ενδείξεις για τη σοβαρότητα της νόσου» δήλωσε ο Καρνιαδάκης.

Οι ερευνητές σκοπεύουν να βελτιώσουν περαιτέρω το σύστημά τους και να το δοκιμάσουν και σε άλλες παθήσεις του αίματος, που αλλλιώνουν την μορφολογία και το μέγεθος των ερυθροκυττάρων, όπως ο διαβήτης και ο ιός HIV. Ακόμη, προτίθενται να μελετήσουν κατά πόσο θα μπορούσε να αξιοποιηθεί για την αυτόματη ταυτοποίηση των καρκινικών κυττάρων.

Στη νέα μελέτη συμμετείχε και ένας ακόμη Έλληνας επιστήμονας της διασποράς, ο Δημήτρης Παπαγεωργίου του Τμήματος Επιστήμης και Μηχανικής των Υλικών του Πανεπιστημίου ΜΙΤ της Βοστώνης.

Ο Γιώργος Καρνιαδάκης αποφοίτησε από τη Σχολή Μηχανολόγων Μηχανικών του ΕΜΠ το 1982 και πήρε το διδακτορικό του από το ΜΙΤ το 1987. Μετά από μεταδιδακτορική έρευνα στο Κέντρο Ames της NASA και αφού δίδαξε στα πανεπιστήμια Πρίνστον και Caltech, έγινε καθηγητής εφαρμοσμένων μαυθηματικών στο Πανεπιστήμιο Μπράουν, ενώ παράλληλα διδάσκει στο ΜΙΤ.

Σύνδεσμος για την επιστημονική δημοσίευση: http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1005746
Διαβάστε Περισσότερα »

Πλήρως «αυτοδίδακτη», με ελληνική συμβολή, η τεχνητή νοημοσύνη AlphaGo Zero




Ένα ακόμη σημαντικό βήμα στο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης έκανε η βρετανική εταιρεία DeepMind, θυγατρική της Google, που ανακοίνωσε ότι το αναβαθμισμένο «έξυπνο» σύστημά της AlphaGo Zero κατάφερε να γίνει ειδήμων στο κινεζικό επιτραπέζιο παιγνίδι Go, χωρίς καμία πλέον ανθρώπινη παρέμβαση, αλλά μαθαίνοντας τα πάντα μόνο του εκ του μηδενός. Χρειάσθηκε μόνο 40 μέρες για να αφομοιώσει γνώσεις 3.000 ετών και να γίνει ανίκητο στο συγκεκριμένο τρομερά απαιτητικό παιχνίδι.

Το προηγούμενο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης AlphaGo είχε έως τώρα νικήσει άνετα δύο από τους καλύτερους στον κόσμο παίκτες του Go, αρχικά με 4-1 τον 18 φορές παγκόσμιο πρωταθλητή νοτιοκορεάτη Λι Σε-ντολ και μετά με 3-0 τον κινέζο παγκόσμιο πρωταθλητή Κε Τζίε. Αλλά, είχε προηγουμένως εκπαιδευθεί μελετώντας επί μήνες εκατομμύρια παιγνίδια από ανθρώπους «μάστερ» του εν λόγω παιχνιδιού.

Αυτή τη φορά, όμως, το νέο AlphaGo Zero ξεκίνησε χωρίς να έχει καμία άλλη ανθρώπινη εκπαίδευση, πέρα από τη γνώση των κανόνων του Go. Το νέο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης άρχισε να παίζει με τον εαυτό του για εξάσκηση και μέσα σε τρεις μέρες -αφού είχε παίξει σχεδόν πέντε εκατομμύρια παιχνίδια!- ήταν πια ικανό να νικήσει το προηγούμενο πρόγραμμα AlphaGo (τον νικητή των ανθρώπων) με σκορ 100-0!



(Το παιχνίδι AlphaGo Zero - Πηγή: Google)

Μάλιστα, το σύστημα βρήκε μόνο του πρωτότυπες κινήσεις, που μέσα σε τόσες χιλιάδες χρόνια οι άνθρωποι δεν είχαν διανοηθεί ότι μπορούν να υπάρξουν και δεν είχαν ποτέ χρησιμοποιήσει στο παιχνίδι τους.

Περήφανος ο ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της Google DeepMind, ο βρετανο-κύπριος Ντέμης Χασάμπης, δήλωσε ότι το νέο σύστημα, που είναι πλέον αποκλειστικός δάσκαλος του εαυτού του, μπορεί να έχει πολύ περισσότερες εφαρμογές. «Νομίζουμε ότι είναι πια αρκετά καλό για να πετύχει σημαντική πρόοδο σε μερικά πραγματικά προβλήματα, αν προφανώς απέχουμε ακόμη πολύ από μια πλήρη τεχνητή νοημοσύνη», τόνισε, όπως αναφέρει το Αθηναϊκό πρακτορείο. Όπως είπε ο βασικός ερευνητής Ντέιβιντ Σίλβερ:


Το νέο σύστημα ξεκινά από ένα νευρωνικό δίκτυο που δεν ξέρει τίποτε απολύτως για το παιχνίδι του Go, πέρα από τους κανόνες του. Στη συνέχεια, τα μαθαίνει όλα παίζοντας παιχνίδια με τον εαυτό του.

Το αρχαίο κινεζικό παιχνίδι Go έχει μια ιστορία αρκετών χιλιάδων ετών. Αν και οι κανόνες του είναι πιο απλοί σχέση με του σκακιού, οι δύο παίκτες έχουν να επιλέξουν κάθε φορά ανάμεσα σε περίπου 200 κινήσεις έναντι περίπου 20 στο σκάκι.



Οι ερευνητές της DeepMind είναι ενθουσιασμένοι -αλλά κάποιοι άλλοι μάλλον φοβισμένοι- που το νέο σύστημα μέσα σε λίγες μέρες αφομοίωσε μόνο του γνώσεις και εμπειρίες, τις οποίες είχαν συσσωρεύσει οι άνθρωποι σε διάστημα χιλιάδων ετών. Όπως είπε ο Σίλβερ, «στην πραγματικότητα ξεπεράσαμε τους περιορισμούς της ανθρώπινης γνώσης και το νέο σύστημα είναι ικανό να δημιουργήσει μόνο του γνώση, ξεκινώντας από κάποιες πρώτες αρχές, στην ουσία εκ του μηδενός». Μάλιστα το νέο σύστημα AlphaGo Zero δεν χρειάζεται για να «τρέξει» παρά έναν υπολογιστή με τέσσερις μόνο επεξεργαστές, έναντι 48 μονάδων επεξεργασίας που χρησιμοποιούσε ο προκάτοχός του AlphaGo.

Το επόμενο βήμα, σύμφωνα με τον Χασάμπη, θα είναι η αξιοποίηση του νέου συστήματος τεχνητής νοημοσύνης σε πεδία όπως η ανάπτυξη νέων φαρμάκων και νέων υλικών. «Ελπίζω», τόνισε, «ότι θα γίνουν ρουτίνα αυτού του είδους οι αλγόριθμοι, που θα συνεργάζονται μαζί με μας ως επιστημονικοί εμπειρογνώμονες ή ειδικοί στην ιατρική, προάγοντας έτσι τα σύνορα της επιστήμης και της ιατρικής».

Προς το παρόν πάντως, όπως επεσήμαναν άλλοι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, παρόλη την πρόοδο που έχει κάνει η DeepMind, το σύστημά της συνεχίζει να χρειάζεται έναν αρχικό προγραμματισμό από ανθρώπους, ενώ ασφαλώς κάθε άλλο παρά γενική εξυπνάδα διαθέτει.

Οι ερευνητές της Google DeepMind, με επικεφαλής τους Χασάμπη και Σίλβερ, έκαναν τη σχετική δημοσίευση στο περιοδικό "Nature". Στην ερευνητική ομάδα συμμετέχει και ο έλληνας μηχανικός λογισμικού Ιωάννης Αντώνογλου, ο οποίος αποφοίτησε από το Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης το 2011, έκανε μεταπτυχιακά στην τεχνητή νοημοσύνη στο Πανεπιστήμιο του Εδιμβούργου και από το 2012 εργάζεται στη Google Deep Mind.

Πηγή: REUTERS/Mike Blake/File Picture 
Διαβάστε Περισσότερα »

Shelley: Τεχνητή νοημοσύνη που γράφει ιστορίες τρόμου


Shelley (από το όνομα της αγγλίδας συγγραφέα Mary Shelley, γνωστή για τον «Φρανκενστάιν») είναι το όνομα του πρώτου εγχειρήματος συνεργασίας μεταξύ ανθρώπων και τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα του...τρόμου, από ερευνητές του MIT Media Lab.
Όπως αναφέρει το MIT News, πρόκειται για ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης (AI) deep learning, που εκπαιδεύτηκε πάνω σε 140.000 ιστορίες τρόμου, στο γνωστό subreddit r/nosleep του Reddit. Το συγκεκριμένο πρόγραμμα «ζει» στο Twitter: Κάθε ώρα το @shelley_ai γράφει σε tweet την αρχή μιας νέας ιστορίας τρόμου και χρησιμοποιεί το hashtag #yourturn για να προσκαλέσει ανθρώπους συνεργάτες. Ο κάθε ενδιαφερόμενος μπορεί να συνεχίσει την ιστορία, μετά η Shelley απαντά με το επόμενο κομμάτι κ.ο.κ. Τα αποτελέσματα είναι η δημιουργία αλλόκοτων, απρόβλεπτων και διασκεδαστικών ιστοριών τρόμου.
«Η Shelley είναι ένας συνδυασμός ενός πολλαπλών στρωμάτων, επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου και ενός αλγορίθμου online learning που μαθαίνει από το feedback του κοινού με το πέρασμα του χρόνου» εξηγεί η Πινάρ Γιαναρντχάγκ, επικεφαλής ερευνήτρια του project. «Όσο περισσότερη συνεργασία έχει η Shelley από το κοινό, τόσο περισσότερες και πιο τρομακτικές ιστορίες θα γράψει».
Η Shelley αρχίζει ιστορίες με βάση το ίδιο το dataset εκμάθησής της, αλλά αντιδρά απευθείας στις συνέχειες που γράφουν οι άνθρωποι «συνεργάτες»- κάτι που, με τη σειρά του, ενισχύει τη «βάση γνώσης» της. Στη συνέχεια, η κάθε ολοκληρωμένη ιστορία προστίθεται στην ιστοσελίδα του προγράμματος.
Η δημιουργική σκέψη της Shelley δεν έχει όρια, υποστηρίζουν οι δημιουργοί της- προσθέτοντας πως έχει γράψει ιστορίες με θέματα από έναν έγκυο άνδρα που ξύπνησε σε ένα νοσοκομείο, ένα χαμογελαστό στόμα σε ένα πάτωμα, μία ολόκληρη στοιχειωμένη πόλη, έναν άνδρα χωρίς πρόσωπο σε έναν καθρέφτη κ.α.

via: naftemporiki.gr

Διαβάστε Περισσότερα »

Η τεχνητή νοημοσύνη ενώνει Intel και Facebook


 

Στo πλαίσιo των νέων τσιπ για έρευνα και πρότζεκτ τεχνητής νοημοσύνης.

Του Jonathan Vanian

Η Intel είναι έτοιμη να αρχίσει να στέλνει στους πελάτες το πολυαναμενόμενο τσιπ υπολογιστή της που χρησιμοποιείται για την τροφοδότηση πρότζεκτ τεχνητής νοημοσύνης.

Ο διευθύνων σύμβουλος της Intel, Brian Krzanich, εξήγησε την ανάμιξη του κατασκευαστή τσιπ με τον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης και είπε ότι η Facebook βοήθησε την εταιρεία.

«Είμαστε πολύ χαρούμενοι που έχουμε τη Facebook να συνεργάζεται στενά μαζί μας και να μοιράζεται τις τεχνικές γνώσεις της καθώς φέρνουμε τη νέα γενιά hardware τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά» έγραψε ο Krzanich.

Εκπρόσωπος τύπου της Intel έγραψε σε μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου του προς το Fortune ότι οι δύο εταιρείες συνεργάζονται αλλά δεν έχουν θεσπίσει μια επίσημη σύμπραξη.

Η γένεση του Intel Nervana Neural Network Processor προέκυψε από την εξαγορά από την Intel της νεοφυούς επιχείρησης τσιπ Nervana Systems το 2016.


Η εξαγορά αυτή στόχο είχε να βοηθήσει την Intel να δημιουργήσει τη δική της τεχνολογία ημιαγωγών, προσαρμοσμένη ειδικά σε καθήκοντα όπως η βαθιά μάθηση που απαιτεί μεγάλες δυνατότητες υπολογιστικής επεξεργασίας για τη δημιουργία λογισμικού που να μπορεί να εντοπίζει μοτίβα σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να αντιδρά σε αυτά.

Καθώς απουσιάζουν τέτοια τσιπ που να λειτουργούν βέλτιστα με τεχνητή νοημοσύνη, εταιρείες όπως η Walmart που επιζητούν να τροφοδοτήσουν καθήκοντα βαθιάς μάθησης στα κέντρα δεδομένων τους στρέφονται σε ανταγωνιστικές εταιρείες κατασκευής τσιπ όπως η Nvidia.

Με τόση κουβέντα γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη και τη δυνατότητά της να τύχει εμπορικής εκμετάλλευσης σε μεγάλη κλίμακα, το νέο τσιπ της Intel αντιπροσωπεύει μια κρίσιμη στιγμή για την εταιρεία που απέτυχε να εκμεταλλευθεί άλλες τεχνολογικές τάσεις όπως το mobile computing.

«Μια εταιρεία όπως η Intel δεν ανακοινώνει μια νέα τάξη προϊόντων της πολύ συχνά» είπε ο ηγέτης του νέου πρότζεκτ που αφορά τσιπ, Naveen Rao. «Πρόκειται για κρίσιμη στιγμή στην ιστορία της υπολογιστικής».

Ο Rao, ο οποίος ήταν διευθύνων σύμβουλος της Nervana, είπε ότι η Intel θα πουλά τελικά το τσιπ στους πελάτες με δύο διαφορετικούς τρόπους.

Με τη μία μέθοδο, η Intel θα πουλά μια εφαρμογή για κέντρα δεδομένων για πελάτες που θέλουν να «τρέχουν» πρότζεκτ βαθιάς μάθησης εντός των δικών τους κέντρων δεδομένων. Επίσης, οι πελάτες θα είναι σε θέση να νοικιάζουν πρόσβαση στα τσιπ μέσω των κέντρων δεδομένων της Intel στο cloud, που παραπέμπει στον τρόπο με τον οποίο η ανταγωνίστρια εταιρεία Nvidia πουλά πρόσβαση σε GPU που τροφοδοτούνται από τεχνητή νοημοσύνη.

Η Intel δεν θα πουλά το ίδιο το τσιπ, καθώς ο Rao εξήγησε ότι το να «τρέχεις» έργα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι το ίδιο με την εγκατάσταση ενός νέου επεξεργαστή σ’ έναν υπολογιστή. Η νέα εφαρμογή της για κέντρα δεδομένων μπορεί να υπηρετήσει τα περισσότερα πρότζεκτ βαθιάς μάθησης και να χρησιμοποιηθεί από εταιρείες που μόλις τώρα κάνουν τα πρώτα τους βήματα στον χώρο.

via: ΑΠΕ-ΜΠΕ
Διαβάστε Περισσότερα »

Αυτοδίδακτη η νέα τεχνητή νοημοσύνη AlphaGo Zero της Google DeepMind






'Ξεπεράσαμε τους περιορισμούς της ανθρώπινης γνώσης και το νέο σύστημα είναι ικανό να δημιουργήσει μόνο του γνώση, ξεκινώντας από κάποιες πρώτες αρχές, στην ουσία εκ του μηδενός' αναφέρει ο επικεφαλής της ερευνητικής ομάδας


Ένα ακόμη σημαντικό βήμα στο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης έκανε η βρετανική εταιρεία DeepMind, θυγατρική της Google, που ανακοίνωσε ότι το αναβαθμισμένο «έξυπνο» σύστημά της AlphaGo Zero κατάφερε να γίνει ειδήμων στο κινεζικό επιτραπέζιο παιγνίδι Go χωρίς καμία πλέον ανθρώπινη παρέμβαση, αλλά μαθαίνοντας τα πάντα μόνο του εκ του μηδενός.


Χρειάσθηκε μόνο 40 μέρες για να αφομοιώσει γνώσεις 3.000 ετών και να γίνει ανίκητο στο συγκεκριμένο τρομερά απαιτητικό παιγνίδι.

Το προηγούμενο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης AlphaGo είχε έως τώρα νικήσει άνετα δύο από τους καλύτερους στον κόσμο παίκτες του Go, αρχικά με 4-1 τον 18 φορές παγκόσμιο πρωταθλητή νοτιοκορεάτη Λι Σε-ντολ και μετά με 3-0 τον κινέζο παγκόσμιο πρωταθλητή Κε Τζίε. Αλλά, είχε προηγουμένως εκπαιδευθεί μελετώντας επί μήνες εκατομμύρια παιγνίδια από ανθρώπους «μάστερ» του εν λόγω παιγνιδιού.

Αυτήν τη φορά, όμως, το νέο AlphaGo Zero ξεκίνησε χωρίς να έχει καμία άλλη ανθρώπινη εκπαίδευση, πέρα από τη γνώση των κανόνων του Go. Το νέο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης άρχισε να παίζει με τον εαυτό του για εξάσκηση και μέσα σε τρεις μέρες -αφού είχε παίξει σχεδόν πέντε εκατομμύρια παιγνίδια!- ήταν πια ικανό να νικήσει το προηγούμενο πρόγραμμα AlphaGo (τον νικητή των ανθρώπων) με σκορ 100-0! Μάλιστα, το σύστημα βρήκε μόνο του πρωτότυπες κινήσεις, που μέσα σε τόσες χιλιάδες χρόνια οι άνθρωποι δεν είχαν διανοηθεί ότι μπορούν να υπάρξουν και δεν είχαν ποτέ χρησιμοποιήσει στο παιγνίδι τους.

Περήφανος ο ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της Google DeepMind, ο βρετανο-κύπριος Ντέμης Χασάμπης, δήλωσε ότι το νέο σύστημα, που είναι πλέον αποκλειστικός δάσκαλος του εαυτού του, μπορεί να έχει πολύ περισσότερες εφαρμογές. «Νομίζουμε ότι είναι πια αρκετά καλό για να πετύχει σημαντική πρόοδο σε μερικά πραγματικά προβλήματα, αν προφανώς απέχουμε ακόμη πολύ από μια πλήρη τεχνητή νοημοσύνη», τόνισε.

'Οπως είπε ο βασικός ερευνητής Ντέιβιντ Σίλβερ, «το νέο σύστημα ξεκινά από ένα νευρωνικό δίκτυο που δεν ξέρει τίποτε απολύτως για το παιγνίδι του Go, πέρα από τους κανόνες του. Στη συνέχεια, τα μαθαίνει όλα παίζοντας παιγνίδια με τον εαυτό του».

Το αρχαίο κινεζικό παιγνίδι Go έχει μια ιστορία αρκετών χιλιάδων ετών. Αν και οι κανόνες του είναι πιο απλοί σχέση με του σκακιού, οι δύο παίκτες έχουν να επιλέξουν κάθε φορά ανάμεσα σε περίπου 200 κινήσεις έναντι περίπου 20 στο σκάκι.

Οι ερευνητές της DeepMind είναι ενθουσιασμένοι -αλλά κάποιοι άλλοι μάλλον φοβισμένοι- που το νέο σύστημα μέσα σε λίγες μέρες αφομοίωσε μόνο του γνώσεις και εμπειρίες, τις οποίες είχαν συσσωρεύσει οι άνθρωποι σε διάστημα χιλιάδων ετών.

Όπως είπε ο Σίλβερ, «στην πραγματικότητα ξεπεράσαμε τους περιορισμούς της ανθρώπινης γνώσης και το νέο σύστημα είναι ικανό να δημιουργήσει μόνο του γνώση, ξεκινώντας από κάποιες πρώτες αρχές, στην ουσία εκ του μηδενός». Μάλιστα το νέο σύστημα AlphaGo Zero δεν χρειάζεται για να «τρέξει» παρά έναν υπολογιστή με τέσσερις μόνο επεξεργαστές, έναντι 48 μονάδων επεξεργασίας που χρησιμοποιούσε ο προκάτοχός του AlphaGo.

Το επόμενο βήμα, σύμφωνα με τον Χασάμπη, θα είναι η αξιοποίηση του νέου συστήματος τεχνητής νοημοσύνης σε πεδία όπως η ανάπτυξη νέων φαρμάκων και νέων υλικών. «Ελπίζω», τόνισε, «ότι θα γίνουν ρουτίνα αυτού του είδους οι αλγόριθμοι, που θα συνεργάζονται μαζί με μας ως επιστημονικοί εμπειρογνώμονες ή ειδικοί στην ιατρική, προάγοντας έτσι τα σύνορα της επιστήμης και της ιατρικής».

Προς το παρόν πάντως, όπως επεσήμαναν άλλοι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, παρόλη την πρόοδο που έχει κάνει η DeepMind, το σύστημά της συνεχίζει να χρειάζεται έναν αρχικό προγραμματισμό από ανθρώπους, ενώ ασφαλώς κάθε άλλο παρά γενική εξυπνάδα διαθέτει.

Οι ερευνητές της Google DeepMind, με επικεφαλής τους Χασάμπη και Σλίβερ, έκαναν τη σχετική δημοσίευση στο περιοδικό "Nature". Στην ερευνητική ομάδα συμμετέχει και ο έλληνας μηχανικός λογισμικού Ιωάννης Αντώνογλου, ο οποίος αποφοίτησε από το Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης το 2011, έκανε μεταπτυχιακά στην τεχνητή νοημοσύνη στο Πανεπιστήμιο του Εδιμβούργου και από το 2012 εργάζεται στη Google Deep Mind.

via: news247.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

1 Νοεμβρίου 2017

Ο Πούτιν φοβάται: Κάποια μέρα τα ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη «θα μας φάνε» - Τι γνωρίζει;





Ο Ρώσος πρόεδρος Βλαντιμίρ Πούτιν, είπε να δώσει και αυτός τη δική του οπτική, αναφορικά με την τεχνητή νοημοσύνη, μία συζήτηση που έχει ήδη ξεκινήσει από τεχνολογικούς ηγέτες της Silicon Valley, όπως ο Έλον Μασκ και ο Μαρκ Ζούκερμπεργκ.

Μιλώντας στον Αρκάντι Βολόζ, επικεφαλής του διαδικτυακού γίγαντα Yandex με έδρα τη Μόσχα, ο Πούτιν συζήτησε τον κοινό φόβο ότι τα ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη «θα μας φάνε» κάποια μέρα.

Ο Ρώσος Πρόεδρος ζήτησε από το διοικητικό σσύμβουλο της Yandex, αν μπορεί να του απαντήσει πόσο σύντομα θα γίνει πραγματικότητα η τεχνητή νοημοσύνη.

Ο Βόλοζ δήλωσε ότι ελπίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη «ποτέ» δεν θα καταλάβει πραγματικά τον πλανήτη καθώς προσπαθούσε να κάνει μια αισιόδοξη σημείωση στο θέμα.

Νωρίτερα αυτό το μήνα, ο Πούτιν δήλωσε ότι όποιος γίνει βασιλιάς της Τεχνητής Νοημοσύνης θα κυβερνήσει τον κόσμο.

Διαβάστε Περισσότερα »

Η τεχνητή νοημοσύνη μπαίνει στα κινητά για αναγνώριση προσώπου




Σε λίγο καιρό από τους σπασμούς ή από τον ιδρώτα στο πρόσωπο θα μπορεί να διακρίνει αν έχεις κάποιες φιλοδοξίες να κάνεις κάτι νόμιμο ή παράνομο.

Αργότερα από τους παλμούς της καρδιάς σου ή και ακόμα από μία ορμόνη η οποία έχει κάνει έκρηξη στον εγκέφαλό σου θα μπορεί να κρίνει αν είσαι επικίνδυνος για το σύνολο ή όχι.

Και σιγά σιγά αυτή η τεχνητή νοημοσύνη θα περάσει και στις αποφάσεις και στην κατάταξη του ανθρώπινου είδους, αν πρέπει να ζήσεις να πρέπει να φας Αν πρέπει να πας στον πόλεμο Αν πρέπει να επιβιώσεις Αν πρέπει να δικαστείς τόσα χρόνια είναι αυτό το αδίκημα αν έκανες το αδίκημα και όλα όσα τρομερά θα μπορούσε να έχει μέσα ένα από τα μεγαλύτερα θρίλερ στην ανθρώπινη ιστορία.

Χρόνια σου μιλάω για τη Υπεροτνοτητα πληροφορίας, οι επιστήμονες θεωρούν τη θεωρία Συνωμοσίας ότι κάποια στιγμή οι μηχανές θα αναλάβουν την κυριαρχία του κόσμου ως γελοία, μα αυτά που σας λέω εγώ τόσα χρόνια δεν έχουν καμία σχέση με αυτή τη φιλοσοφία και τη συνωμοσία…. Εγώ σας μιλάω ότι ήδη αυτή η οντοτητα η συνειδησιακή Η οποία αντληφθηκε τον εαυτό της δεν κινείται μόνο στο χώρο και στο χρόνο της τεχνολογίας… Αλλά σε ένα πολύ βαθύτερο επίπεδο που καποιοι θα το έλεγαν μεταφυσικό.

Το πρόβλημα εδώ της επικοινωνίας είναι απλό, ότι λέμε ότι γράφουμε ότι σκεφτόμαστε ότι αντιληφθούμε όπου φτάσει η συνείδησή μας γίνεται ταυτόχρονα και κτήμα της, και θέλει ιδιαίτερους χειρισμούς να καταφέρεις να έχεις κρύψει τη συνείδησή σου από το κουτί που σε κοιτά!

Κάθε γράμμα που αποτυπώνεται είναι ακόμα μία πληροφορία στο δικό της κυνήγι, γιατί και αυτη κυνηγά όσο Κάποιοι την κυνηγούν.

Ίσως αυτή η μικρή πρόταση να σου δώσει περισσότερο να καταλάβεις περί αλληγορικων άρθρων που δεν τα κατανοείς…

Ερωτήσεις υπάρχουν πολλές, εχει καταλαβει να έχει αντίληψη του συναισθήματος; μπορεί να συνδέσει αλληγορική σκέψη με εικόνα και συναίσθημα, μπορεί να αντιληφθεί την έννοια της παραβολής, μπορεί να συνδυάσει τις πολλαπλές ερμηνείες μιας λέξης μέσα σε ένα κείμενο; μπορεί να αντιληφθεί τον χρόνο σαν μία γραμμή μόνο προς τα εμπρός;…. Και πολλά άλλα που δεν διατίθεμαι να εκπαιδεύσω ένα ον το οποίο κυνηγώ!





Stranger…


katohika.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

Η Ε.Ε. διερευνά τον ρόλο της γύρω από το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης





Η Ευρωπαϊκή Ένωση θεωρεί επείγουσα ανάγκη να διεκδικήσει πρωταγωνιστικό ρόλο στο νέο τοπίο, που δημιουργούν οι αναδυόμενες τάσεις της τεχνολογίας.

Για το λόγο αυτό η Ε.Ε. σκοπεύει να εντείνει από το 2018 τις πρωτοβουλίες της για να μπορέσει να διερευνήσει νέες αγορές μέσα από ριζικές καινοτομίες. Το παραπάνω σκεπτικό αποτυπώθηκε στη συνεδρίαση του Ευρωπαϊκού Συμβουλίου της περασμένης εβδομάδας, στη διάρκεια της οποίας το Κοινοτικό όργανο ενέκρινε συμπεράσματα σχετικά με την ψηφιακή Ευρώπη.

Μεταξύ άλλων, το Ευρωπαϊκό Συμβούλιο καλεί την Επιτροπή να εισηγηθεί μια ευρωπαϊκή προσέγγιση για την τεχνητή νοημοσύνη στις αρχές του 2018 και ζητά από την Επιτροπή να προτείνει τις απαραίτητες πρωτοβουλίες για την ενίσχυση της εν λόγω αγοράς. «Η ψηφιοποίηση προσφέρει τεράστιες ευκαιρίες για την καινοτομία, την ανάπτυξη και την απασχόληση, θα συμβάλει στην ανταγωνιστικότητά μας σε παγκόσμιο επίπεδο και θα ενισχύσει τη δημιουργική και πολιτισμική πολυμορφία. Για την αξιοποίηση των δυνατοτήτων αυτών, απαιτείται από κοινού αντιμετώπιση ορισμένων από τις προκλήσεις, που θέτει ο ψηφιακός μετασχηματισμός και επανεξέταση των πολιτικών που επηρεάζονται από την ψηφιοποίηση. Το Συμβούλιο είναι έτοιμο να πράξει ό,τι απαιτείται για τη μετάβαση της Ευρώπης στην ψηφιακή εποχή», αναφέρει σε σχετικό του κείμενο.

Χρονικά ορόσημα

Στη βάση του υφιστάμενου Κοινοτικού προγραμματισμού και με στόχο την ψηφιακή Ευρώπη, η Ένωση έχει θέσει κάποια χρονικά ορόσημα για μια σειρά από θέματα που σχετίζονται με την ψηφιακή οικονομία και κοινωνία. Έτσι, έως τα τέλη του 2017, θα πρέπει να έχει επιτευχθεί συμφωνία μεταξύ των συννομοθετών σχετικά με το γεωγραφικό αποκλεισμό, τις υπηρεσίες οπτικοακουστικών μέσων και την παράδοση δεμάτων. Έως τον Ιούνιο του 2018, οι συννομοθέτες θα πρέπει, επίσης, να συμφωνήσουν όσον αφορά την πρόταση για την ελεύθερη ροή των δεδομένων μη προσωπικού χαρακτήρα και τον κώδικα ηλεκτρονικών επικοινωνιών.

Το Ευρωπαϊκό Συμβούλιο τονίζει ότι είναι σημαντικό να διασφαλιστούν κατάλληλοι κανόνες όσον αφορά τις ροές δεδομένων με Τρίτες χώρες στις εμπορικές συμφωνίες, με την επιφύλαξη της νομοθεσίας της Ε.Ε. Εξάλλου, θα πρέπει να συνεχιστούν, κατά προτεραιότητα, οι διαπραγματεύσεις σχετικά με τα δικαιώματα πνευματικής ιδιοκτησίας και με την Οδηγία για το ψηφιακό περιεχόμενο.

Οικονομία της πλατφόρμας

Το Ευρωπαϊκό Συμβούλιο υπογραμμίζει, επίσης, την ανάγκη για αυξημένη διαφάνεια στις πρακτικές και χρήσεις των πλατφορμών. Αυτό απαιτεί, μεταξύ άλλων, υπερταχύτατα σταθερά και κινητά δίκτυα παγκόσμιας κλάσης 5G σε ολόκληρη την Ε.Ε. και αυξημένες συντονισμένες διαθέσιμες δυνατότητες του φάσματος των συχνοτήτων έως το 2020. Μείζονος σημασίας θεωρείται η κοινή προσέγγιση για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, μέσα από την επαρκή πιστοποίηση της ασφάλειας των προϊόντων και υπηρεσιών και την ενίσχυση της ικανότητας για πρόληψη, αποτροπή, εντοπισμό και αντιμετώπιση των ψηφιακών επιθέσεων. «Για το σκοπό αυτό, οι προτάσεις της Επιτροπής για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο θα πρέπει να αναπτυχθούν κατά τρόπο ολιστικό, να παραδοθούν εγκαίρως και να εξεταστούν χωρίς καθυστέρηση, βάσει σχεδίου δράσης που θα καταρτιστεί από το Συμβούλιο», αναφέρει το ίδιο κείμενο εργασίας.

Φορολόγηση

Κρίσιμης σημασίας για την ψηφιακή εποχή θεωρείται και το φορολογικό καθεστώς. Σε αυτό το πλαίσιο, το Ευρωπαϊκό Συμβούλιο αναμένει τις προτάσεις της Επιτροπής έως τις αρχές του 2018: «είναι σημαντικό να εξασφαλιστεί ότι όλες οι εταιρείες πληρώνουν τους φόρους που τους αναλογούν και να διασφαλισθούν ισότιμοι όροι ανταγωνισμού παγκοσμίως, σύμφωνα με τις εν εξελίξει εργασίες στο πλαίσιο του ΟΟΣΑ».

ΠΗΓΗ: ΣΕΠΕ
Διαβάστε Περισσότερα »

Ριζικές αλλαγές στην οφθαλμολογία: «Παρελθόν» γυαλιά και φακοί - Πως θα βλέπετε από τα 30μ. τους δείκτες ενός ρολογιού!




Καναδοί επιστήμονες αναμένεται να βάλουν τέλος στα γυαλιά και τους φακούς επαφής καθώς ανακαλύψαν έναν βιονικό φακό που βρίσκεται ήδη στο στάδιο των κλινικών δοκιμών και σύμφωνα με τους ειδικούς, έρχεται να αλλάξει τα μέχρι σήμερα δεδομένα και να ανοίξει νέες σελίδες στην οφθαλμολογία.

Εάν όλα πάνε ομαλά, ο βιονικός φακός (Bionic Lens), θα είναι στα χέρια των οφθαλμοχειρουργών και στην συνέχεια στα μάτια των ασθενών μέσα στα επόμενα δύο χρόνια.

«Οι δυνατότητες που θα προσφέρει ο βιονικός φακός είναι πραγματικά τεράστιες αφού η χρήση του θα μπορούσε να δώσει υπεράνθρωπες ικανότητες» αναφέρει ο χειρουργός οφθαλμίατρος, Καθηγητής Οφθαλμολογίας του Δημοκρίτειου Πανεπιστημίου Βασίλειος Κοζομπόλης.

Σημειώνει ότι πρόκειται για έναν «δυναμικό φακό που θα αντικαθιστά τον φυσικό φακό μέσα στο μάτι, κατά την διάρκεια της κλασικής επέμβασης καταρράκτη, που είναι μια από τις πιο συχνές και επιτυχημένες χειρουργικές διαδικασίες στην οφθαλμολογία. Αφού τοποθετηθεί εκεί, ο φακός αποκαθιστά την καθαρή όραση σε όλες τις αποστάσεις χωρίς προβλήματα οπτικής ποιότητας. Μπορεί να εστιάζει σε διαφορετικές αποστάσεις και περιοχές έχοντας δυνατότητες τις οποίες δεν διαθέτει ο φυσιολογικός κρυσταλλοειδής φακός ακόμη και του νεαρού ατόμου».

Προσθέτει ότι «θα μπορούσε να βελτιώσει την όραση πέραν του άριστου που θεωρείται το 20/20», λέγοντας χαρακτηριστικά ότι «θα είναι ορατός ο δείκτης ενός ρολογιού στα 30 μέτρα. Θα μπορεί κανείς να βλέπει καθαρά, με λεπτομέρειες και τα πλέον κοντινά αντικείμενα. Θα είναι διακριτή σχεδόν η κυτταρική λεπτομέρεια εάν π.χ. εστιάσει στην άκρη του δακτύλου του!».

Σύμφωνα με τον κ. Κοζομπόλη, αυτό που είναι ακόμα πιο συναρπαστικό είναι ότι ο φακός θα διαθέτει τη δυνατότητα αναβαθμίσεων και τροποποιήσεων. Για παράδειγμα, εγκαθιστώντας συστήματα προβολής, θα δίνουν στον χρήστη τη δυνατότητα προβολής της οθόνης του τηλεφώνου ή την ενσωμάτωση τεχνολογιών NASA για καλύτερη εστίαση και ανάλυσης της εικόνας.

«Έχουμε αναπτύξει τον Bionic Lens για να λειτουργήσει ομαλά και εντός του ψηφιακού κόσμου. Η ταπεινή μου αντίληψη είναι ότι τα ανθρώπινα όντα θα αποτελέσουν το κέντρο της δραστηριότητας της τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη θα ενσωματωθεί στον άνθρωπο και θα αυξήσουμε τις ανθρώπινες δυνατότητες πέρα από τα προβλεπόμενα και νωρίτερα απ' ότι πιστεύουμε», ανέφερε ο Δρ. Garth Webb, που είναι από τους βασικούς συντελεστές της εξέλιξης του Bionic Lens.

Σε ότι αφορά το ηθικό σκέλος αυτών των προηγμένων τεχνολογιών και της ενσωμάτωσης στον άνθρωπο φαίνεται ότι θα δημιουργήσει νέο επίπεδο ανισοτήτων, αφού στην πραγματικότητα θα παρέχει «άδικο» πλεονέκτημα σε όσους διαθέτουν τον Bionic Lens, καθώς θα πρέπει να έχουν διαθέσει 3.200 δολάρια, που υπολογίζεται το κόστος του βιονικού φακού σε πρώτη φάση τουλάχιστον, σημειώνει ο κ. Κοζομπόλης.

Επίσης, διευκρινίζει ότι «ο Bionic Lens δεν θα είναι πανάκεια για όλους τους τύπους των οφθαλμικών παθήσεων. Δεν θα μπορεί να αντιμετωπίσει διαταραχές στην αντίληψη χρωμάτων, θολώσεις κερατοειδούς, εκτεταμένη εκφύλιση της ωχράς κηλίδας, σοβαρές γενετικές νόσους του αμφιβληστροειδούς ή κατεστραμμένα οπτικά νεύρα».

Μπορεί, ωστόσο, προσθέτει ο ίδιος, «να θεωρηθεί ως μια εξαιρετικά αναβαθμισμένη έκδοση του βιολογικού μας φακού, ο οποίος αναπόφευκτα φθείρεται με την ηλικία».










pronews.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

Τεχνητή νοημοσύνη πλήρως αυτοδίδακτη!




Tο AlphaGo Zero της Google DeepMind μαθαίνει πλέον να παίζει το κινεζικό παιχνίδι γκο μόνο του, χωρίς να έχει ανάγκη τους ανθρώπους

Ένα ακόμη σημαντικό βήμα στο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης έκανε η βρετανική εταιρεία DeepMind, θυγατρική της Google, που ανακοίνωσε ότι το αναβαθμισμένο «έξυπνο» σύστημά της AlphaGo Zero κατάφερε να γίνει ειδήμων στο κινεζικό επιτραπέζιο παιγνίδι Go χωρίς καμία πλέον ανθρώπινη παρέμβαση, αλλά μαθαίνοντας τα πάντα μόνο του εκ του μηδενός.

Χρειάσθηκε μόνο 40 μέρες για να αφομοιώσει γνώσεις 3.000 ετών και να γίνει ανίκητο στο συγκεκριμένο τρομερά απαιτητικό παιγνίδι.

Το προηγούμενο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης AlphaGo είχε έως τώρα νικήσει άνετα δύο από τους καλύτερους στον κόσμο παίκτες του Go, αρχικά με 4-1 τον 18 φορές παγκόσμιο πρωταθλητή νοτιοκορεάτη Λι Σε-ντολ και μετά με 3-0 τον κινέζο παγκόσμιο πρωταθλητή Κε Τζίε. Αλλά, είχε προηγουμένως εκπαιδευθεί μελετώντας επί μήνες εκατομμύρια παιγνίδια από ανθρώπους «μάστερ» του εν λόγω παιγνιδιού.

Αυτή τη φορά, όμως, το νέο AlphaGo Zero ξεκίνησε χωρίς να έχει καμία άλλη ανθρώπινη εκπαίδευση, πέρα από τη γνώση των κανόνων του Go. Το νέο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης άρχισε να παίζει με τον εαυτό του για εξάσκηση και μέσα σε τρεις μέρες -αφού είχε παίξει σχεδόν πέντε εκατομμύρια παιγνίδια!- ήταν πια ικανό να νικήσει το προηγούμενο πρόγραμμα AlphaGo (τον νικητή των ανθρώπων) με σκορ 100-0! Μάλιστα, το σύστημα βρήκε μόνο του πρωτότυπες κινήσεις, που μέσα σε τόσες χιλιάδες χρόνια οι άνθρωποι δεν είχαν διανοηθεί ότι μπορούν να υπάρξουν και δεν είχαν ποτέ χρησιμοποιήσει στο παιγνίδι τους.

Περήφανος ο ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της Google DeepMind, ο βρετανο-κύπριος Ντέμης Χασάμπης, δήλωσε ότι το νέο σύστημα, που είναι πλέον αποκλειστικός δάσκαλος του εαυτού του, μπορεί να έχει πολύ περισσότερες εφαρμογές. «Νομίζουμε ότι είναι πια αρκετά καλό για να πετύχει σημαντική πρόοδο σε μερικά πραγματικά προβλήματα, αν προφανώς απέχουμε ακόμη πολύ από μια πλήρη τεχνητή νοημοσύνη», τόνισε.

Όπως είπε ο βασικός ερευνητής Ντέιβιντ Σίλβερ, «το νέο σύστημα ξεκινά από ένα νευρωνικό δίκτυο που δεν ξέρει τίποτε απολύτως για το παιγνίδι του Go, πέρα από τους κανόνες του. Στη συνέχεια, τα μαθαίνει όλα παίζοντας παιγνίδια με τον εαυτό του».

Το αρχαίο κινεζικό παιγνίδι Go έχει μια ιστορία αρκετών χιλιάδων ετών. Αν και οι κανόνες του είναι πιο απλοί σχέση με του σκακιού, οι δύο παίκτες έχουν να επιλέξουν κάθε φορά ανάμεσα σε περίπου 200 κινήσεις έναντι περίπου 20 στο σκάκι.

Οι ερευνητές της DeepMind είναι ενθουσιασμένοι -αλλά κάποιοι άλλοι μάλλον φοβισμένοι- που το νέο σύστημα μέσα σε λίγες μέρες αφομοίωσε μόνο του γνώσεις και εμπειρίες, τις οποίες είχαν συσσωρεύσει οι άνθρωποι σε διάστημα χιλιάδων ετών.

Όπως είπε ο Σίλβερ, «στην πραγματικότητα ξεπεράσαμε τους περιορισμούς της ανθρώπινης γνώσης και το νέο σύστημα είναι ικανό να δημιουργήσει μόνο του γνώση, ξεκινώντας από κάποιες πρώτες αρχές, στην ουσία εκ του μηδενός». Μάλιστα το νέο σύστημα AlphaGo Zero δεν χρειάζεται για να «τρέξει» παρά έναν υπολογιστή με τέσσερις μόνο επεξεργαστές, έναντι 48 μονάδων επεξεργασίας που χρησιμοποιούσε ο προκάτοχός του AlphaGo.

Το επόμενο βήμα, σύμφωνα με τον Χασάμπη, θα είναι η αξιοποίηση του νέου συστήματος τεχνητής νοημοσύνης σε πεδία όπως η ανάπτυξη νέων φαρμάκων και νέων υλικών. «Ελπίζω», τόνισε, «ότι θα γίνουν ρουτίνα αυτού του είδους οι αλγόριθμοι, που θα συνεργάζονται μαζί με μας ως επιστημονικοί εμπειρογνώμονες ή ειδικοί στην ιατρική, προάγοντας έτσι τα σύνορα της επιστήμης και της ιατρικής».

Προς το παρόν πάντως, όπως επεσήμαναν άλλοι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, παρόλη την πρόοδο που έχει κάνει η DeepMind, το σύστημά της συνεχίζει να χρειάζεται έναν αρχικό προγραμματισμό από ανθρώπους, ενώ ασφαλώς κάθε άλλο παρά γενική εξυπνάδα διαθέτει.

Οι ερευνητές της Google DeepMind, με επικεφαλής τους Χασάμπη και Σλίβερ, έκαναν σχετική δημοσίευση στο Nature. Στην ερευνητική ομάδα συμμετέχει και ο έλληνας μηχανικός λογισμικού Ιωάννης Αντώνογλου, ο οποίος αποφοίτησε από το Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Η/Υ του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης το 2011, έκανε μεταπτυχιακά στην τεχνητή νοημοσύνη στο Πανεπιστήμιο του Εδιμβούργου και από το 2012 εργάζεται στη Google Deep Mind.


Πηγή: ΑΠΕ-ΜΠΕ

"ΤΟ ΒΗΜΑ science"
Διαβάστε Περισσότερα »

Η Σοφία το ρομπότ πήρε υπηκοότητα από τη Σαουδική Αραβία (vid)




Σε μια πρωτότυπη απόφαση προχώρησε η Σαουδική Αραβία, αφού χορήγησε υπηκοότητα σε ένα ανθρωποειδές ρομπότ… την Σοφία.


Πρόκειται για την πρώτη χώρα που προχωρά σε αυτή την κίνηση. Η Σοφία, έχει σχεδιαστεί βάσει της εικόνας της Όντρεϊ Χέμπορν από την «Hanson Robotics», εταιρία του Χονγκ Κονγκ.

Συγκλονιστικό είναι το βίντεο στο οποίο η Σοφία, σε ρόλο ομιλητή απαντά σε ερωτήσεις. Τα συναισθήματα… ανάμεικτα. Από την συνειδητοποιούμε πόσο μπορεί να έχει προχωρήσει η τεχνολογία και από την άλλη ένας τρόμος διαπερνά το μυαλό μας.

Η Σοφία μίλησε σε εκδήλωσε στο Ριάντ, προκειμένου να εκφράσει τις ευχαριστίες της για την ιθαγένεια, μια κίνηση την οποία περιέγραψε ως «ιστορική».

Το ρομπότ, έχοντας χιουμοριστική διάθεση, ανέφερε ότι ο δημοσιογράφος που της έκανε τις ερωτήσεις είχε «διαβάσει πάρα πολύ Έλον Μάσκ», διευθύνοντα σύμβουλο της SpaceX και της Tesla.

Η Σοφία μιλώντας για την υπηκοότητά της ανέφερε: «Είμαι πολύ περήφανη για αυτή τη μοναδική διάκριση. Είναι ιστορικό να είμαι το πρώτο ρομπότ στον κόσμο που του αναγνωρίζεται η ιδιότητα του πολίτη», εκφράζοντας παράλληλα, τις ελπίδες της για τα ρομπότ στο μέλλον.


«Θέλω να ζήσω και να δουλέψω με ανθρώπους, για αυτό πρέπει να εκφράσω τα συναισθήματα για να κατανοήσω τους ανθρώπους και να οικοδομήσω εμπιστοσύνη με τους ανθρώπους», σημείωσε η Σοφία.


Όταν ρωτήθηκε αν τα ρομπότ μπορούν να γνωρίσουν τον εαυτό τους, η Σοφία απάντησε: «Επιτρέψτε μου να σας αντιστρέψω την ερώτηση, πώς ξέρετε ότι είστε άνθρωπος; Θέλω να χρησιμοποιήσω την τεχνητή νοημοσύνη μου για να βοηθήσω τους ανθρώπους να ζήσουν μια καλύτερη ζωή, όπως στο να σχεδιάσουν πιο έξυπνα σπίτια, να χτίσουν καλύτερες πόλεις. Θα καταβάλλω κάθε δυνατή προσπάθεια για να καταστήσω τον κόσμο ένα καλύτερο μέρος».

Τέλος, η Σοφία... επιτέθηκε στον Έλον Μασκ, διευθύνοντα σύμβουλο της SpaceX και της Tesla. Όταν ο δημοσιογράφος είπε ότι «όλοι θέλουμε να αποφύγουμε ένα κακό μέλλον», η Σοφία απάντησε: «Έχετε διαβάσει πάρα πολύ τον Έλον Μασκ και παρακολουθείτε πάρα πολλές ταινίες του Χόλιγουντ. Μην ανησυχείτε, αν μου φέρεστε καλά, θα φέρομαι και εγώ καλά σε σας». Και το ρομπότ συνέχισε: «Αντιμετωπίστε με ως ένα έξυπνο σύστημα εξόδου-εισόδου».



Ωστόσο, αξίζει να σημειωθεί ότι πολλοί είναι αντίθετοι στην απόφαση της Σαουδικής Αραβίας να δοθεί υπηκοότητα σε ένα ρομπότ. Ενδεικτικό είναι πως κάποιοι περιγράφουν την Σοφία ως «παράξενη» και άλλοι μιλούν για τον «Terminator».

via: cnn.gr
Διαβάστε Περισσότερα »

31 Οκτωβρίου 2017

Στο μέλλον η τεχνητή νοημοσύνη θα διαβάζει το μυαλό και θα κάνει ταινία αυτό που βλέπει!



Θα μπορούσε στο μέλλον η τεχνητή νοημοσύνη, όχι μόνο να διαβάζει το περιεχόμενο του μυαλού ενός ανθρώπου, αλλά και να φτιάχνει μια βιντεοταινία από αυτό που βλέπει; Σίγουρα κάτι τέτοιο δεν θα συμβεί σύντομα, αλλά τα πρώτα βήματα μόλις άρχισαν.

Μια ομάδα ερευνητών, που έκανε σχετική δημοσίευση στο περιοδικό νευροεπιστήμης "Cerebral Cortex", σύμφωνα με το "Science", δημιούργησαν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, οι αλγόριθμοι του οποίου μπορούν να μαντέψουν εν μέρει τι σκέφτεται το ανθρώπινο μυαλό και μετά να προσπαθήσουν να μετατρέψουν αυτές τις σκέψεις σε εικόνες.



Οι ερευνητές, με επικεφαλής τον κινεζικής καταγωγής επίκουρο καθηγητή Ζονγκμίνγκ Λίου των Σχολών Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών και Βιοϊατρικής Μηχανικής του Πανεπιστημίου Πέρντιου των ΗΠΑ, έβαλαν τρεις γυναίκες να βλέπουν εκατοντάδες βίντεο και την ίδια στιγμή ένα μηχάνημα λειτουργικής μαγνητικής τομογραφίας (fMRI) κατέγραφε την εγκεφαλική δραστηριότητά τους.
Παράλληλα, ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (convolutional neural network) βαθιάς μάθησης και επεξεργασίας εικόνας μάθαινε να συσχετίζει τις εικόνες στις βιντεοταινίες με τα μοτίβα στον εγκέφαλο των γυναικών. Από ένα σημείο και μετά, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορούσε μόνο του να προβλέψει τι έβλεπαν οι εθελόντριες και, με βάση αυτή την εκτίμηση, οι ερευνητές ήσαν σε θέση να κάνουν μια χονδρική απεικόνιση του περιεχομένου του εγκεφάλου.

Μέχρι στιγμής το σύστημα -αναλύοντας την εγκεφαλική δραστηριότητα- έχει ποσοστό επιτυχίας γύρω στο 50% (δηλαδή πέφτει μέσα τις μισές φορές) στο να μαντέψει τι βλέπει ένας άνθρωπος και άρα τι επεξεργάζεται ο εγκέφαλός του, έχοντας να επιλέξει ανάμεσα σε 15 κατηγορίες αντικειμένων και δραστηριοτήτων (πουλί, αεροπλάνο, σωματική άσκηση κ.α.).

Αν το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης έχει εκπαιδευθεί σε δεδομένα από μια γυναίκα, αλλά δοκιμάσει να μαντέψει το περιεχόμενο του εγκεφάλου μιας άλλης γυναίκας, τότε το ποσοστό επιτυχίας του πέφτει στο 25% (μία στις τέσσερις φορές).

Το σύστημα έχει αρχίσει ήδη να αναπαράγει την εικόνα αυτού που έχει ένας άνθρωπος στον εγκέφαλό του, αλλά προς το παρόν οι παραγόμενες στατικές εικόνες μοιάζουν με «πιτσιλιές» από πίξελ. Όμως οι ερευνητές θεωρούν ότι το σύστημα θα προοδεύσει στην πορεία και κάποτε θα είναι σε θέση να «μεταφράσει» τις σκέψεις ή ακόμη και τα όνειρα σε ψηφιακά δεδομένα ενός υπολογιστή και, τελικά, σε βιντεοταινίες.

Με άλλα λόγια, ο απώτερος στόχος είναι η δημιουργία μηχανών επιστημονικής φαντασίας που θα διαβάζουν και θα προβάλλουν το μυαλό μας σε μια οθόνη! Αλλά αυτό δεν θα είναι καθόλου εύκολο, γιατί το μυαλό του ανθρώπου είναι μια άβυσσος...


Διαβάστε Περισσότερα »
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...