Месяц: Май 2023

В будущем он сможет помогать и с «онлайн-задачами», но какими — неизвестно.

Камера ShadowCam NASA в течение почти шести месяцев делала потрясающие снимки скрытых областей Луны, выявляя потенциальные места посадки будущих экипажей.

Считается, что эти области, которые находятся во тьме более двух миллиардов лет, содержат залежи ледяной воды, что представляет большой интерес для ученых. ShadowCam, сверхчувствительная камера на борту корейского лунного орбитального аппарата, смогла получить эти детальные изображения, несмотря на трудности, связанные с низкой освещенностью.

Эти снимки не только подчеркивают скрытую красоту Луны, но и помогут NASA в подготовке к предстоящим полетам экипажа «Артемиды». Агентство надеется обеспечить устойчивое присутствие на Луне путем высадки астронавтов на ее постоянно затененные участки, где они смогут воспользоваться лунными ресурсами, включая водяной лед.

Эксперты по кибербезопасности из Берлинского технического университета обнаружили существенный недостаток в безопасности модуля Trusted Platform Module (TPM) у процессоров AMD, который может быть использован для получения полного доступа к хранящимся в нем криптографическим данным.

TPM — это мера безопасности, широко используемая производителями компьютеров для защиты пользовательских данных и предотвращения несанкционированного доступа.

Исследователи достигли своей цели благодаря уязвимости в процессоре безопасности платформы (PSP), присутствующей в процессорах AMD Zen 2 и Zen 3. Хотя процесс взлома требует физического доступа к компьютеру на «несколько часов», последствия могут быть плачевными.

Для проведения атаки исследователи использовали тестовый ноутбук от Lenovo, в котором они физически подключили используемое оборудование к блоку питания, микросхеме BIOS SPI и шине SVI2. Сопроцессор безопасности PSP, присутствующий в процессорах Zen 2 и Zen 3, был целью атаки, чтобы получить данные, позволяющие расшифровать объекты, хранящиеся в TPM.

Актуальность обнаруженной проблемы заключается в том, что Microsoft включила активацию TPM в системные требования для установки Windows 11. Хотя требования Windows 11 к TPM легко обойти, поддержка этой функции компанией Microsoft увеличила количество приложений, полагающихся на TPM 2.0 для обеспечения безопасности. И все они уязвимы для неисправного TPM.

Исследователи говорят, что атака манипуляции напряжением может быть исправлена только в микроархитектурах процессоров следующего поколения. Процессоры Intel не подвержены уязвимости.

Официальных сообщений от AMD по этому поводу пока не поступало.

Ученые из EPFL разработали новый алгоритм машинного обучения, который может декодировать сигналы мозга мышей и создавать изображения того, что они видят. Хотя это может показаться чем-то из области научной фантастики, на самом деле это большой прорыв в области исследования мозга.

Для обучения алгоритма команда использовала клип черно-белого фильма 1960-х годов, в итоге алгоритм смог правильно определить конкретные кадры, которые видела мышь. Хотя это очень интересная разработка, важно отметить, что исследование все еще находится на ранней стадии.

Алгоритм был разработан с использованием двух подходов: электродных зондов, вводимых в область зрительной коры мозга, и оптических зондов для мышей, которые были генетически модифицированы таким образом, что нейроны в их мозге светились зеленым цветом при передаче информации.

Данные, полученные с помощью этих зондов, были использованы для обучения алгоритма машинного обучения, который затем смог вывести совпадающие кадры киноклипа, которые были почти идеальным совпадением.

Исследование не ограничивается расшифровкой того, что видит мозг. Алгоритм также использовался для прогнозирования движений руки у приматов и для реконструкции положения крыс, когда они свободно бегают по арене.

Ученые из Калифорнийского университета в Беркли обнаружили, что системы искусственного интеллекта (ИИ) обрабатывают сигналы таким образом, что они очень похожи на интерпретацию речи человеческим мозгом.

Исследование включало в себя использование электродов на голове участников для измерения мозговых волн, когда они слушали один слог «бах», которые затем сравнивались с сигналами, производимыми системой искусственного интеллекта, обученной изучать английский язык.

Исследование, опубликованное в журнале Scientific Reports, показало, что формы этих двух сигналов были удивительно похожи, что говорит о том, что и человеческий мозг, и системы искусственного интеллекта кодируют и обрабатывают вещи похожим образом.

Гаспер Бегус, ведущий автор исследования, сказал, что сравнение было необработанным и не содержало никаких изменений в данных.

Сбер представил рекомендации для приготовления шашлыка, созданные с помощью фирменного искусственного интеллекта компании GigaChat.

Нейросеть поделилась советами, которые помогут как новичкам, так и опытным мангальщикам приготовить ароматное мясо на гриле. Прежде всего, GigaChat настоятельно рекомендует заготовить все необходимые ингредиенты и заранее приготовить маринад.

ИИ предложил следующие ингридиенты:

1 кг мяса (говядина, свинина или баранина); 2 большие луковицы; 3−4 столовые ложки растительного масла; 4−5 столовых ложек уксуса; 3−4 зубчика чеснока; 1 столовая ложка соли; 1 столовая ложка черного перца; 1 столовая ложка зиры; 1 столовая ложка кориандра; лавровый лист; зелень (укроп, петрушка); лимон.

Что же до приготовления маринада, то здесь цифровой помощник предложил нарезать мясо на кусочки одинакового размера, очистить лук и чеснок, а также порезать лук кольцами или кубиками.

Затем в большое блюдо необходимо налить растительное масло и добавить уксус, соль, перец, лавровый лист, зиру и кориандр, после чего добавить нарезанный лук и хорошо перемешать все ингредиенты.

Следующий шаг — переложить мясо в маринад, перемешать, чтобы мясо было полностью покрыто маринадом. Далее нужно накрыть блюдо плёнкой или закрыть крышкой, оставить на несколько часов в холодильнике. Чтобы мясо пропиталось ароматами специй и стало более сочным, лучше мариновать его на ночь накануне приготовления.

Что же до непосредственной готовки шашлыка, то здесь GigaChat посоветовал делать это на гриле или на открытом огне до готовности около 15−20 минут, периодически переворачивая.

Для того, чтобы мясо было ароматным, его нужно поливать оставшимся маринадом. Время приготовления зависит от толщины кусочков мяса и предпочтений по степени прожарки.

Канадская музыкантша Grimes запустила новое программное обеспечение для искусственного интеллекта под названием Elf.Tech, которое облегчит пользователям подделывать ее голос для своих собственных песен, созданных искусственным интеллектом.

Граймс, которая ранее предлагала своим поклонникам создавать музыку с использованием ее голоса, заявила, что она разделит 50% гонорара за любую успешную песню, созданную искусственным интеллектом.

Однако артистка предупредила, что будет блокировать экстремальные варианты использования программного обеспечения, такие как «нацистский гимн» в «ее» исполнении или «песни об убийстве младенцев».

Проект работает на основе генеративного ИИ Triniti.

По мнению большинства специалистов, искусственный интеллект в будущем станет универсальной технологией. Примерно такой же, как сейчас Интернет или электричество. Но чем это может быть опасно для мира в целом?

Zillow, популярный онлайн-рынок недвижимости, объявил о запуске нового плагина для ChatGPT, языковой модели, разработанной OpenAI. Плагин позволит пользователям искать недвижимость, сообщая ChatGPT желаемые критерии, такие как местоположение, цена и количество спален.

В настоящее время плагин доступен для избранной группы пользователей ChatGPT, он позволит языковой модели получить доступ к обширной базе данных недвижимости Zillow и предоставить пользователям соответствующие варианты. Компания планирует расширить доступ к плагину в будущем.

По словам технического директора Zillow Дэвида Бейтеля, партнерство с OpenAI является частью усилий компании по использованию генеративного ИИ и разработке более инновационных технологических решений для индустрии недвижимости. Плагин все еще находится на стадии альфа-тестирования, поэтому могут возникнуть некоторые сбои и недоработки.

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении сталкиваются с неэффективными и неудачными попытками внедрения, говорится в новом исследовании, проведенном учеными Университета Дьюка.

Исследование, основанное на интервью с 89 медицинскими работниками из 11 организаций, включая Duke Health и Kaiser Permanente, определяет структуру из восьми пунктов для успешного внедрения ИИ. Эта система включает в себя определение проблемы и ее приоритетности, определение того, как ИИ может помочь, оценку результатов, интеграцию в рабочие процессы, подтверждение безопасности и эффективности, общение и укрепление доверия, мониторинг, а также обновление или вывод инструмента из эксплуатации по мере необходимости.

Согласно исследованию, системы здравоохранения испытывают трудности на каждом из этих этапов.

Несмотря на потенциальные преимущества, такие как способность чат-ботов с искусственным интеллектом давать качественные ответы на медицинские вопросы, существуют ограничения в их использовании. Например, типы вопросов, задаваемых на форуме Reddit, с которым было связано одно из исследований и о котором мы писали, могут не совпадать с теми, которые задают пациенты своим врачам.

Кроме того, врачам потребуется надежная техническая поддержка для интеграции инструмента в их рабочие процессы, а для подтверждения его использования в каждой конкретной системе здравоохранения необходимо создать доказательную базу.

Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.

Искусственный интеллект (ИИ) скоро произведет революцию в том, как мы делаем покупки в Интернете. Сайты электронной коммерции существуют уже два десятилетия, и хотя их популярность неуклонно растет, технология, лежащая в их основе, остается практически неизменной.

Покупателям по-прежнему приходится пролистывать бесконечные каталоги товаров и угадывать правильные ключевые слова, чтобы найти то, что им нужно. Но скоро все изменится.

Благодаря прорыву в области искусственного интеллекта компьютеры теперь могут по-настоящему понимать человеческий язык и подбирать покупателям идеальные товары.

Система ранжирования также усилена моделями ИИ, которые используют персонализированные данные для оптимизации результатов для покупателей.

Но это еще не все. Данные в реальном времени также помогают ИИ адаптироваться в режиме реального времени к тому, что делают покупатель и рынок. Персонализация происходит в каждом сеансе, даже для тех, кто впервые зашел на сайт. Разговорная коммерция — еще одно интересное направление развития, когда покупатели получают экспертные советы и рекомендации от персонализированного чат-бота на сайте.

Мультимедийные покупки также станут реальностью, когда модели ИИ будут использовать изображения, видео и текст для предоставления экспертных рекомендаций о товарах.

Генеративный ИИ, например, может показывать пользовательские модели в одежде и рекомендовать наряды на основе предыдущих покупок.