Sztuczna inteligencja dla każdego. Prezent od Finlandii
By
KopalniaWiedzy.pl, in Technologia
-
Similar Content
-
By KopalniaWiedzy.pl
Zdaniem autorów nowych badań oraz algorytmu sztucznej inteligencji, jedno z masowych ziemskich wymierań, wymieranie dewońskie, nigdy nie miało miejsca. Obecnie uważa się, że przed około 375 milionami lat oceany stały się toksyczne, co doprowadziło do masowego wymierania. Wyginęły wówczas m.in. niemal wszystkie trylobity. Jednak grupa naukowców twierdzi, że nie było to masowe wymieranie, a stopniowy proces rozciągnięty na 50 milionów lat.
Wymieranie dewońskie nie miało miejsca. Ziemia doświadczyła powolnego spadku bioróżnorodności, co zresztą niektórzy naukowcy już wcześniej sugerowali, mówi Doug Erwin z Narodowego Muzeum Historii Naturalnej w Waszyngtonie.
Badanie historii bioróżnorodności nie jest łatwym zadaniem. Większość gatunków istnieje zaledwie kilka milionów lat. Jeśli więc widzimy skamieniałości gatunku w różnych miejscach, to pochodzą one z mniej więcej tego samego okresu. Podczas dotychczasowych badań nad bioróżnorodnością skupiano się na okresach liczących około 10 milionów lat.
Jednak Shuzhong Shen z Instytutu Geologii i Paleontologii w Nankinie oraz jego koledzy i współpracujący z nimi Erwin byli w stanie przeprowadzić badania, w czasie których przyjrzeli się okresom trwającym zaledwie 26 000 lat. Dokonali tego za pomocą opracowanych przed dekadą metod analizy statystycznej, które wykorzystali do analizy 100 000 rekordów dotyczących skamieniałości 11 000 gatunków morskich znalezionych w Chinach i Europie. Obliczenia były tak złożone, że naukowcy musieli opracować specjalny algorytm sztucnej inteligencji i uruchomić go na czwartym najpotężniejszym superkomputerze świata, Tianhe-2A.
Badaniami objęto okres 300 milionów lat,od początku kambru po początek triasu. Jak mówią obrazowo uczeni, poprawienie rozdzielczości czasowej badań pozwoliło na przejście od stwierdzenia, że wszyscy ludzie żyjący w tym samym wieku byli sobie współcześni, po uznanie za współczesnych sobie tylko ludzi, żyjących w tym samym półroczu.
Spadek bioróżnorodności w dewonie jest wciąż jasno widoczny, ale następował on przez cały późny dewon, a nie był pojedynczym skoncentrowanym wydarzeniem, mówi emerytowany paleontolog Richard Bambach, autor pracy naukowej z 2004 roku, w której argumentował, że w dewonie nie doszło do masowego wymierania.
Pomysł, że na Ziemi doszło do 5 masowych wymierań pojawił się po raz pierwszy w 1982 roku. Od tamtego czasu autorzy różnych badań argumentowali, że wymierań było od 3 do 20.
Nie istnieje formalna definicja masowego wymierania, jednak większość specjalistów zgadza się, że takim mianem należy określić znaczne zwiększenie liczby gatunków ginących w krótkim czasie. Na przykład w okresie wymierania permskiego większość gatunków wyginęła w ciągu 63 000 lat.
W roku 2004 Bambach argumentował również, że nie było wymierania triasowego. Jednak od tamtej pory pojawiło się więcej dowodów, iż miało ono jednak miejsce. Bambach przyznaje, że w tej kwestii się mylił.
Wszystko jednak wskazuje na to, że Ziemia doświadczyła czterech, a nie pięciu, okresów masowego wymierania.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Sztuczna inteligencja, jako system samouczący się i samodzielnie podejmujący decyzje, nie mieści się w ramach dotychczasowych, obowiązujących w Polsce, zasad prawnych. Należy podjąć w tej kwestii pilne kroki - przekonuje prawnik, prof. Marek Świerczyński.
W ocenie ekspertów komputery nadal działają wolniej niż ludzki mózg. Natomiast w ostatnich latach prace nad zaawansowanymi systemami sztucznej inteligencji (AI) przyspieszyły w zaskakującym tempie. Tworzone przez ekspertów algorytmy powodują, że systemy te są w stanie same się uczyć i wcielać w życie czasem trudne do przewidzenia decyzje. Niesie to wyzwania związane z prawem.
Obowiązujące przepisy zostały stworzone z myślą o człowieku. Jednak algorytmy sztucznej inteligencji stały się już zdolne, na przykład, do samodzielnego zawierania umów - opowiada w rozmowie z PAP prawnik i konsultant Rady Europy w dziedzinie nowych technologii, prof. Marek Świerczyński z Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.
Ekspert twierdzi, że systemy AI są w stanie wyrządzić szkody. Ponadto sztuczna inteligencja zaczęła tworzyć dobra intelektualne. To wszystko rodzi konsekwencje natury prawnej.
Stąd pojawiły się postulaty przyznania AI podmiotowości prawnej, uznania jej za tzw. elektroniczną osobę prawną - opowiada. Czy taki kierunek jest słuszny? Czy to sama AI powinna brać odpowiedzialność za swoje czyny i decyzje?
Zasadniczym wyzwaniem prawnym jest dookreślenie podmiotu odpowiedzialnego. Użytkownik, wytwórca systemu AI, producent oprogramowania, osoba wprowadzająca dany system AI do obrotu – to podmioty, które mogłyby ponieść odpowiedzialność. Próby przypisania odpowiedzialności samej AI nie wydają się być jednak prawnie racjonalne i efektywne - mówi prof. Świerczyński. I dodaje, że taki kierunek prawodawstwa należy interpretować, jako próbę uniknięcia odpowiedzialności przez twórców AI.
W ocenie prof. Świerczyńskiego Polska nie jest przygotowana pod względem prawnym do coraz bardziej zaawansowanych systemów AI. Przepisy już teraz wymagają dostosowania. AI jako system samouczący się i samodzielnie podejmujący decyzje mające określone konsekwencje prawne nie mieści się w ramach dotychczasowych zasad prawnych, dotyczących umów czy odpowiedzialności odszkodowawczej - uważa prawnik. I dodaje, że brak dostosowania prawa będzie prowadzić do pogorszenia sytuacji osób poszkodowanych przez działania AI.
Kluczowe jest - według eksperta - prowadzenie działań legislacyjnych od razu w wymiarze międzynarodowym, tak aby przepisy prawne były spójne ze sobą w różnych krajach.
Dlatego ważne są prace dostosowawcze prowadzone na forum Rady Europy, w których biorę udział jako konsultant. 17 maja br. na konferencji w Helsinkach Komitet Ministrów Rady Europy postanowił o rozpoczęciu pracy nad konwencją o sztucznej inteligencji - informuje prof. Świerczyński. Kwestie te były również przedmiotem dyskusji na konferencji w Warszawie (pt. "Prawo i sztuczna inteligencja") zorganizowanej 27 maja br. przez UKSW oraz Instytut Badawczy - Ośrodek Przetwarzania Informacji (IB - OPI).
Ze względu na brak jednolitych regulacji prawnych związanych z AI sprawy sądowe rozpatrywane są w różny sposób w zależności od kraju. Interesującą kwestią jest, na przykład, rozstrzyganie o odpowiedzialności za szkodę spowodowaną przez autonomiczne samochody.
W Polsce odpowiedzialny będzie posiadacz pojazdu na zasadzie ryzyka. Producent czy autor systemów sterowania, w tym opartych na AI, będzie z odpowiedzialności zwolniony - wyjaśnia ekspert. Jednak jego zdaniem utrzymanie tych zasad nie jest prawidłowe.
Krąg osób, odpowiedzialnych podmiotów powinien ulec poszerzeniu, zależnie od rodzaju AI i jej wpływu na wypadek - uważa ekspert.
Co ciekawe, tworzone przez AI teksty czy piosenki nie podlegają ochronie prawnej. Zasada jest taka, że twórcą może być tylko człowiek. I tak powinno pozostać. Można ewentualnie dopuścić ochronę takich utworów na podstawie prawa autorskiego, za podmiot praw autorskich uznając osobę fizyczną lub prawną, która zainicjowała ich stworzenie przez AI - mówi prawnik. I wskazuje, że takie rozwiązania przyjęto m.in. Wielkiej Brytanii i Nowej Zelandii.
Komitet Współpracy Prawnej Rady Europy zajmuje się obecnie kwestią wykorzystania AI w sądownictwie. Przygotowuje on wytyczne w tej kwestii dla państw członkowskich.
W projektowanych wytycznych przyjmujemy, że algorytmy mają przede wszystkim ułatwiać pracę sędziom, ale ich nie zastąpią. Przykładowo AI może być przydatna przy przygotowywaniu tych fragmentów rozstrzygnięcia, które mają charakter bardziej techniczny - wskazuje ekspert. Sztuczna inteligencja mogłaby ewentualnie zastąpić arbitrów.
Dotyczyłoby to prostszych spraw, w których wyrok zostaje wydany na podstawie dokumentów, np. faktur, a które wymagają szybkiego rozstrzygnięcia - mówi.
Zdaniem prof. Świerczyńskiego pomarzyć możemy o superobiektywnej AI. Algorytm, na podstawie którego będzie ona działać, oparty będzie o różnego rodzaju dane, które nie zawsze muszą być wiarygodne.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Sztuczna inteligencja pomaga w diagnozowaniu stresu pourazowego (PTSD) u weteranów, analizując ich głos. W najnowszym numerze pisma Depression and Anxiety doniesiono, że opracowany na Uniwersytecie Nowojorskim (NYU) system sztucznej inteligencji potrafi z 89-procentową trafnością odróżnić osoby z PTSD od osób zdrowych.
Wyniki naszych badań wskazują, że cechy charakterystyczne mowy mogą zostać wykorzystane do zdiagnozowania choroby. Chcemy by w najbliższej przyszłości nasz system, po jego udoskonaleniu i uzyskaniu odpowiednich zgód, trafił do codziennej praktyki klinicznej, mówi jeden z głównych autorów badań, dziekan Wydziału Psychiatrii, profesor Charles R. Marmar.
Szacuje się, że ponad 70% dorosłych doświadcza w jakimś momencie życia traumy, a odsetek osób z PTSD jest w niektórych krajach szacowany nawet na 12% dorosłej populacji. Osoby cierpiące na zespół stresu pourazowego doświadczają, gdy zetką się z bodźcem przypominającym o traumie, silnego trwałego stresu.
PTSD diagnozuje się podczas wywiadu klinicznego, jednak jest to metoda podatna na błędy. Dlatego też specjaliści od dawna poszukują obiektywnego fizycznego markera PTSD. Jego znalezienie nie jest jednak łatwe.
Autorzy najnowszych badań stworzyli algorytm wykorzystujący metodę nauczania random forest, która pozwala klasyfikować np. osoby na podstawie dostępnych przykładów. W ten sposób, działając najpierw na treningowej bazie danych, sztuczna inteligencja udoskonala swoje modele i metody podejmowania decyzji.
Najpierw naukowcy nagrali standardowy wielogodzinny wywiad diagnostyczny CAPS (Clinician-Administered PTSD Scale). Zarejestrowano wywiady z 53 weteranami z Iraku i Afganistanu, u których stwierdzono PTSD oraz z 78 weteranami, u których choroba nie występowała. Następnie materiał dźwiękowy został przetworzony przez oprogramowanie firmy SRI International, tej samej, która opracowała apple'owską Siri, a program wyodrębnił z nagrań 40 526 cech, które następnie były analizowane pod kątem występowania wzorców.
Sztuczna inteligencja była w stanie powiązać poszczególne cechy z PTSD. Były wśród nich na przykład mniej wyraźna mowa czy pozbawiony życia metaliczny ton głosu. Wcześniej wiedziano o tych dwóch cechach, ale były one jedynie anegdotycznie uznawane za pomocne w diagnostyce. Diagnoza PTSD na podstawie głosu może o tyle mieć uzasadnienie, że teoria dotycząca przyczyn zespołu stresu pourazowego mówi, iż traumatyczne wydarzenia zmieniają połączenia między neuronami odpowiedzialnymi za przetwarzanie emocji i oraz za napięcie mięśniowe, co może wpływać na sposób artykulacji.
Mowa jest atrakcyjnym kandydatem dla automatycznego systemu diagnostycznego, gdyż może być ona mierzona i badana w sposób tani, nieinwazyjny i zdalny, mówi główny autor badań, profesor Adam D. Brown. Możliwości analizy głosu stosowane w obecnych badaniach nad PTSD pokrywają się z możliwościami naszem platformy analitycznej SenSay Analytics. Oprogramowanie to analizuje słowa, częstotliwość, rytm, ton oraz cechy charakterystyczne artykulacji i na tej podstawie wyciąga wnioski co do stanu mówiącego, w tym co do jego stanu emocjonalnego, uczuciowego, poznawczego, zdrowotnego, zdrowia psychicznego i zdolności komunikacyjnych, dodaje Dimitra Vergyri z SRI International.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Poniższa wiadomość to nasz żart primaaprilisowy
Nie rozumiemy tych danych. Jedyna możliwa interpretacja jest niemożliwa, mówi Chris LaMotta z Jet Propulsion Laboratory. LaMotta jest głównym nawigatorem programu Voyager 2 i od kilku tygodni pewien problem spędza mu sen z powiek.
Na początku lutego do JPL zaczęły spływać dane świadczące o tym, że Voyager 2... zmienia kurs.
Wszystkie amerykańskie sondy wysłane w dalsze rejony kosmosu korzystają z anten Deep Space Network (DSN). Anteny wysyłają sygnał do sondy, ta je odbiera i odpowiada. Docierająca odpowiedź jest nieco przesunięta w stosunku do częstotliwości sygnału wysłanego. Obliczenia różnicy pozwalają z dużą dokładnością określić odległość i prędkość sondy względem anten. Dzięki niezwykle dokładnym zegarom atomowym prędkość sond można mierzyć z dokładnością do 0,005 milimetra na sekundę, a ich odległość z dokładnością do 3 metrów. Natomiast kwestie trajektorii lotu rozwiązuje się za pomocą inercyjnego systemu koordynacyjnego, który wykorzystuje siatkę nałożoną na Układ Słoneczny, która jest ustawiona względem gwiazd w tle. Centrum siatki stanowi centrum masy Układu Słonecznego. Wszystkie te pomiary razem pozwalają na bardzo precyzyjne określenie położenia sondy względem anten, zatem, znając dokładne położenie anten DSN można określić dokładne położenie Voyagera. Tutaj należy uwzględnić też efemerydę Ziemi, czyli jej położenie względem centrum masy Układu Słonecznego. To jest znane z dokładnością do 0,5 kilometra.
Trasę obu Voyagerów obliczono już wiele lat temu. Co jakiś czas wprowadzamy korekty do tych obliczeń. Poza tym raz na kilka tygodni na wszelki wypadek sprawdzamy, czy trasa pokrywa się z wyliczeniami, mów LaMotta.
Niewielkie odchylenia kursu są czymś normalnym i spodziewanym. Gdy na początku lutego okazało się, że Voyager 2 zszedł z kursu bardziej, niż kiedykolwiek wcześniej, grupa LaMotty początkowo przypuszczała, że pomyliła się w obliczeniach. Koledzy z innych zespołów zaczęli żartować, że Obcy porwali Voyagera. Na stołówce nie dawali nam spokoju, wspomina jeden z ludzi LaMotty, Greg Papadopoulos.
Kolejne wyliczenia pokazywały jednak, że Voyager leci inną trasą niż powinien. Powołany ad hoc zespół inżynierów sprawdził wszystkie urządzenia naziemne i okazało się, że działają prawidłowo. Sprawdzono nawet anteny DSN, mimo że inne korzystające z nich sondy nie wykazywały żadnych anomalii.
Żaden z instrumentów Voyagera 2 nie zanotował niczego, co wskazywałoby na wpływ jakiegokolwiek znanego zjawiska fizycznego, które mogło zmienić kurs sondy. Eksperci z JPL poprosili o pomoc specjalistów z wielu amerykańskich instytucji naukowych oraz z Europejskiej Agencji Kosmicznej i Japońskiej Agencji Kosmicznej. Dotychczas nikt nie potrafi wyjaśnić, co dzieje się z Voyagerem. W najbliższy czwartek w JPL ma odbyć się spotkanie z udziałem wszystkich żyjących jeszcze inżynierów i naukowców, którzy brali udział w przygotowywaniu Voyagera i w pierwszych latach jego misji.
Od czasu zauważenia problemów JPL codziennie sprawdza trasę Voyagera. Dane są coraz bardziej dziwne. To wygląda tak, jakby Voyager zawracał, mówi zaskoczony LaMotta.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Światowa Organizacja Własności Intelektualnej (WIPO) opublikowała swój pierwszy raport z serii „Technology Trends”. Dotyczy on sztucznej inteligencji.
Autorzy raportu wzięli pod uwagę to, co działo się na polu sztucznej inteligencji od jej pojawienia się w latach 50. ubiegłego wieku. Przeanalizowali ponad 340 000 patentów związanych z tą dziedziną wiedzy oraz 1,6 miliona artykułów naukowych na jej temat.
Jak się okazuje, większość patentów związanych z SI złożono po roku 2013. Aktywność patentowa na polu sztucznej inteligencji bardzo szybko rośnie, co oznacza, że możemy spodziewać się wysypu produktów, aplikacji i technik bazujących na sztucznej inteligencji. To wpłynie na nasze codzienne życie i ukształtuje przyszłe interakcje człowieka z maszyną, powiedział dyrektor generalny WIPO Francis Gurry.
Kluczowymi graczami na rynku sztucznej inteligencji są USA, Chiny oraz Japonia. Przedsiębiorstwa prywatne stanowią 26 z 30 największych posiadaczy patentów związanych z SI. Pozostałe cztery instytucje to uniwersytety lub publiczne organizacje badawcze. Dane dotyczące patentów dotyczą okresu od początku istnienia sztucznej inteligencji po koniec roku 2016. To opóźnienie wynika z czasu, jaki upływa pomiędzy złożeniem wniosku patentowego, a jego upublicznieniem.
Największym na świecie portfolio patentów z dziedziny SI może pochwalić się IBM, który posiada 8290 tego typu patentów. Na drugim miejscu jest Microsoft (5930 patentów). Kolejne trzy pozycje należą do firm z Azji: japońskiej Toshiby (5223), koreańskiego Samsunga (5102) oraz japońskiego NEC (4406). Z kolei 3 z 4 wspomnianych wcześniej instytucji akademickich znajdujących się w grupie 30 największych światowych posiadaczy patentów SI stanowią instytucje z Chin. Największa z nich, ulokowana na 17. pozycji największych światowych właścicieli patentów SI jest Chińska Akademia Nauk (ponad 2500 patentów). Chińskie instytucje naukowe są potęgą w akademickim świecie SI. Z Państwa Środka pochodzi bowiem aż 17 z 20 właścicieli największego portfolio patentów w świecie akademickim oraz 10 z 20 największych akademickich autorów prac naukowych na temat SI.
Dominującą techniką wykorzystywaną w opatentowanych technologiach SI jest maszynowego uczenie się, w szczególności to z wykorzystaniem sieci neuronowych. Wymieniono je w ponad 30% patentów. Na polu tym notuje się imponujący wzrost. Jeszcze w 2013 roku maszynowe uczenie się wymieniono w 9567 nowych wnioskach patentowych, a w roku 2016 liczba ta wzrosła do 20 195. Najszybciej rosnącą techniką z dziedziny maszynowego uczenia się jest deep learning. Tutaj zanotowano imponujący wzrost ze 118 patentów w roku 2013 do 2399 patentów w roku 2016. Roczny wzrost w tej dziedzinie wynosi zatem 175%. Dla porównania, roczny wzrost wszystkich patentów związanych z nowymi technologiami wynosi średnio 10%.
Z analizy patentów dowiadujemy się też, że komputerowe widzenie wymieniono w 49% wniosków patentowych oraz, że szybko – w tempie 55% rocznie – rośnie zastosowanie SI w robotyce.
Przemysł transportowy jest tym sektorem, w którym najszybciej rośnie zainteresowanie technologiami SI. W 2016 roku złożył on 8764 wnioski patentowe związane ze sztuczną inteligencją. Oznacza to, że od roku 2013 liczba patentów rośnie tutaj w tempie 33% rocznie, a przemysł transportowy złożył 19% wszystkich wniosków patentowych z lat 2013–2016.
Wolniej, bo w tempie 23% rocznie rośnie liczba patentów SI związanych z przemysłem telekomunikacyjnym. W roku 2016 złożono 6684 wniosków, a telekomunikacja była odpowiedzialna za 15% patentów SI w latach 2013–2016. Na kolejnym miejscu tej listy znajdziemy szeroko rozumiany sektor zdrowia. Tam SI znajduje zastosowanie w diagnostyce, chirurgii czy personalizacji leków. W 2016 roku sektor zdrowia złożył 4112 wniosków patentowych na sztuczną inteligencję, co oznacza roczny wzrost w tempie 12%, i był odpowiedzialny za 11% wszystkich patentów z lat 2013–2016.
W końcu sektory związane z gadżetami, urządzeniami osobistymi, komputerami i interakcją człowiek-komputer wypełniły w 2016 roku 3977 wniosków patentowych. Mamy tutaj do czynienia z 11-procentowym rocznym wzrostem, a wnioski te stanowiły 11% wszystkich z lat 2013–2016.
« powrót do artykułu
-