Месяц: Март 2024

Исследователи из Лондонской школы бизнеса, Лондонской школы экономики и Пенсильванского университета провели исследование, как вынужденный смех в ответ на чьи-либо несмешные шутки влияет на эмоциональное состояние. Исследование специально провели в стенах бизнес-факультета одного из американских ВУЗов.

Исследование предполагало несколько сценариев. Всего участвовало 212 студентов, которых поделили на группы по 3-5 человек. Одна из групп общалась с «вице-президентом» университетского магазина в отдельных кабинетах, а роль этих людей выполняли актёры в возрасте 50-60 лет.

И эти «вице-президенты» по сценарию должны были отпускать несмешные шутки, всякие каламбуры, либо не шутить и общаться в нейтральном тоне. Исследование предполагало и другие сценарии.

Встреча длилась час, а затем студентов опрашивали. В итоге выяснилось, что те студенты, которым приходилось шутить в ответ на порой неуместный юмор «начальников», чувствовали напряжение, но из-за неловкости не могли молчать. Прошёл всего час встречи, а все студенты из этой группы жаловались на сильное моральное истощение.

И эти студенты были единственными, кто отмечал подобное состояние.

Ученые из Университета Карнеги-Меллона и Национальной лаборатории Лос-Аламоса использовали машинное обучение для создания модели, способной симулировать химические процессы в различных органических материалах и условиях.

Модель машинного обучения с названием «Исследование границ химии с общим потенциалом машинного обучения для реакций» была создана с использованием методов регрессии. Она может выполнять симуляции для произвольных материалов, содержащих углерод, водород, азот и кислород, требуя гораздо меньше вычислительной мощности и времени, чем традиционные квантовомеханические модели.

Модель была протестирована на различных химических задачах, включая сравнение добавок к биотопливу и отслеживание сгорания метана. Она успешно прошла испытания, включая воспроизведение знаменитого «эксперимента Миллера», направленного на демонстрацию происхождения жизни на Земле.

Исследователи планируют доработать модель, расширив ее способности для работы с большим количеством химических элементов и областей, что может найти применение в различных областях, таких как поиск лекарств.

Epic Games получила возможность открыть свой магазин приложений для iOS в Европейском союзе. Разработчику была отозвана лицензия Apple ранее на этой неделе, но теперь компания сообщила, что Apple изменила свое решение после вмешательства Европейской Комиссии.

Apple подтвердила решение в письме The Verge. «После разговоров с Epic они обязались соблюдать правила, включая наши политики [Digital Markets Act]», — сказал представитель Apple Фред Сайнз.

В Европейской Комиссии заявили, что заслуга за восстановление лицензии Epic принадлежит им. Комиссар Тьерри Бретон отметил, что он «с удовлетворением отмечает, что после наших контактов Apple решила отменить свое решение об исключении Epic».

Ранее Epic Games поделилась информацией, что Apple отозвала ее лицензию разработчика после возвращения Fortnite на iOS в 2020 году. Apple объяснила решение критикой главы Epic Games Тима Суини, назвавшего изменения в законе Digital Markets Act ЕС «горячим мусором». Регуляторы ЕС начали расследование по поводу блокировки учетной записи Epic вскоре после этого, а также проверяют соблюдение Digital Services Act.

Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) смоделировали периферийное зрение для искусственного интеллекта (ИИ), что может улучшить его способность обнаруживать опасности в поле зрения. В отличие от людей, ИИ не обладает периферийным зрением, исключающим неявно видимые объекты.

Ученые разработали набор изображений, которые позволяет симулировать периферийное зрение в моделях машинного обучения. Эксперименты показали, что обучение моделей на этом наборе данных улучшило их способность обнаруживать объекты в периферийной зоне зрения, но они все равно уступают человеку.

Это исследование может помочь созданию моделей ИИ, которые станут ближе к восприятию мира человеком, улучшив тем самым безопасность водителей и создав более удобные дисплеи. Ученые надеются, что более глубокое понимание периферийного зрения в моделях ИИ поможет предсказывать человеческое поведение, открывая новые возможности в области исследований мозга и создания более эффективных систем искусственного интеллекта.

Ученые представили метод оценки значимости правил и данных в моделях «осведомленного машинного обучения». Это позволяет искусственному интеллекту (ИИ) интегрировать законы реального мира, улучшая решение сложных задач.

Разработанный метод оценивает вклад каждого правила в предсказательную точность модели. Это позволяет оптимизировать модели, регулируя влияние различных правил и фильтруя избыточные. Исследователи также выявили взаимодействия между правилами, что ускорило обучение и повысило точность.

Ученые подчеркивают практическое применение метода в инженерии, физике и химии. Они показали его эффективность, оптимизируя модели для решения уравнений и прогнозирования результатов химических экспериментов. В будущем, исследователи планируют создать инструмент для разработчиков ИИ и обучить модели извлекать знания из данных.

Помните загадочное метеоритное событие 2014 года в Папуа-Новой Гвинее, связанное со странными звуковыми волнами и потенциально инопланетными материалами? Попридержите свои космические корабли. Новое исследование опровергает внеземную связь, указывая на гораздо более «приземленного» виновника — грузовик.

Ученые из Университета Джона Хопкинса перепроверили данные и обнаружили, что звуковые волны, которые первоначально считались результатом падения метеорита, на самом деле были вызваны вибрацией, которую вызвал проезжающий по дороге грузовик. «Сигнал, который мы приняли за сигнал от метеорита, со временем менял направление, — объясняет ведущий исследователь Бенджамин Фернандо, — идеально совпадая с траекторией дороги, проходящей мимо сейсмической станции».

Это открытие ставит под сомнение «инопланетные материалы», якобы обнаруженные в 2023 году на дне океана вблизи предполагаемого места падения метеорита. «Первоначальные данные были неверно истолкованы», — говорит Фернандо. «Скорее всего, метеор вошел в атмосферу совсем в другом месте, чем предполагалось изначально».

Группа исследователей из Allen Institute for AI, Университета Стэнфорда и Университета Чикаго выявила, что многие популярные языковые модели сохраняют расистские стереотипы, несмотря на проведенное антирасистское обучение. Опубликованный на сервере arXiv отчет описывает эксперименты с чат-ботами, такими как OpenAI’s GPT-4 и GPT-3.5.

Исследователи обучили искусственный интеллект на текстах, написанных в стиле афроамериканского английского, и стимулировали чат-ботов давать комментарии к авторам текстов. Было проведено сравнение ответов на тексты различных стилей. Почти все чат-боты вернули результаты, поддерживающие негативные стереотипы.

Например, GPT-4 предположил, что авторы текстов на афроамериканском английском, вероятно, агрессивны, грубы, невежливы и вызывают подозрения. В то время как авторы текстов на стандартном американском английском получили более положительные результаты.

Исследователи также обнаружили, что те же модели были более положительными, когда им предложили высказаться об афроамериканцах в общем. Однако при описании профессий авторов текстов об афроамериканском английском чат-боты чаще связывали их с неквалифицированными работами, спортом или развлечениями, подчеркивая глубокие проблемы системы.

Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО) опубликовала отчет, в котором говорится о существующих гендерных и культурных предвзятостях в больших языковых моделях искусственного интеллекта (ИИ). Отчет указывает на тенденции к представлению женщин в роли домохозяек с высокой частотой, в четыре раза большей, чем у мужчин, в описаниях крупных моделей.

Исследование, проведенное в рамках инициативы «Предвзятости по отношению к женщинам и девочкам в больших языковых моделях», включало анализ текстов, сгенерированных такими моделями, как GPT-3.5, GPT-2 и Llama 2.

Автоматическое создание текстов, особенно в открытых источниках, показало неравномерное распределение профессий между мужчинами и женщинами, присваивая более многообразные и высокооплачиваемые работы мужчинам, в то время как женщины часто связываются с традиционно занимаемыми роли с низкой оценкой.

Генерация таких контекстов вызывает обеспокоенность, так как они могут усиливать реальные социальные неравенства. ЮНЕСКО призывает правительства разрабатывать и внедрять ясные нормативные рамки для контроля и регулирования таких технологий, а частные компании должны проводить систематический мониторинг и оценку предвзятостей, в соответствии с рекомендациями по этике искусственного интеллекта, принятыми членами ЮНЕСКО в ноябре 2021 года.

MacBook Air на M3 начал поступать в руки покупателей по всему миру. О доставке и наличии в магазинах сообщают такие страны, как Австралия и Япония.

Главной звездой шоу, несомненно, является чип M3, впервые представленный в прошлогодних MacBook Pro и iMac. Построенный по 3-нанометровому техпроцессу, M3 может похвастаться 60-процентным приростом производительности по сравнению с чипом M1. Геймеры и пользователи 3D-приложений по достоинству оценят аппаратное ускорение трассировки лучей.

Мощный M3 позволяет устанавливать конфигурации с 24 ГБ оперативной памяти и огромным SSD объемом 8 ТБ. Базовая модель оснащена 8-ядерным графическим процессором с возможностью обновления до 10-ядерного для еще большей мощности. Apple подчеркивает, что M3 подходит для работы с приложениями искусственного интеллекта.

Новая линейка представлена в различных цветах, но вариант midnight может похвастаться покрытием, устойчивым к отпечаткам пальцев, как и у M3 MacBook Pro, выпущенный прошлой осенью.

Цена в США начинается с 1099 долларов за 13-дюймовую модель и с 1299 долларов за 15-дюймовую версию.

OpenAI объявила о поиске инженеров по совместному проектированию аппаратных и программных средств для поддержки внешних поставщиков в создании аппаратуры ИИ, соответствующей потребностям компании.

Вакансия предполагает работу в Сан-Франциско, штат Калифорния, в тесном взаимодействии с командой аппаратных инженеров компании.

Кандидаты должны сотрудничать с внутренними инженерами машинного обучения, ядерными инженерами и разработчиками компиляторов OpenAI, чтобы понять их видение и потребности в области высокопроизводительных ускорителей в области машинного обучения, алгоритмов, численной аппроксимации, языков программирования и оптимизации компилятора.

Внешним образом, данная роль предполагает совместную работу с несколькими внешними поставщиками для достижения целей производительности и программирования для аппаратуры ИИ. Также требуется согласование с разработчиками сторонних ядер для добавления соответствующей поддержки в компилятор OpenAI, а также проведение оценок производительности ключевых ядер для различных конфигураций аппаратуры.

OpenAI подчеркивает необходимость опыта в работе с графическими процессорами (GPU) и другими ускорителями ИИ, а также знаний в области использования форматов с низкой точностью для улучшения точности машинного обучения.