Slo-Tech - Kitajski raziskovalci (z University of the Chinese Academy of Sciences) so pokazali, da je možno zlonamerno kodo učinkovito skriti v nevronske mreže in jo s tem pretihotapiti mimo protivirusnih zaščit. V objavljenem članku so 36,9 MB virusne kode skrili v 178 MB veliko nevronsko mrežo, ki je sicer namenjena prepoznavanju fotografij. S tem njenega delovanja niso opazno poslabšali (manj kot odstotek), so pa se izmuznili protivirusnim programom. Storitev VirusTotal, ki uporablja več kot 70 različnih protivirusnih programov in sezname sumljivih strani, domen in podobna orodja za iskanje sumljivega obnašanja, ni opazila ničesar.

Raziskovalci so v izdelani model nevronske mreže, ki je dobro deloval, v primeren sloj podtaknili virus. Možno je tudi drugače, in sicer lahko vzamejo nenatreniran model, mu dodajo virus in ga potem urijo. Rezultat bo nevronska mreža, ki bo nekoliko večja, bo pa primerljivo kakovostna. To je v bistvu steganografija, umetnost skrivanja, ki ni novost. Skrivna...

IEEE Spectrum - Avstrijski inženirji so v enem električnem vezju hkrati implementirali tako fotosenzor kot nevronsko mrežo, s čimer so močno pospešili obdelavo podob.

Strojni vid je danes sestavljen iz svetlobnega tipala - običajno vezja CCD - in računalnika s strojno inteligenco, kamor se signal iz senzorja pošlje v obdelavo. Takšen način je načeloma zadovoljiv v današnjih večjih sistemih na prototipnih samovoznih avtomobilih, ki zmorejo obdelati nad sto sličic v sekundi. Toda širitev strojnega vida na vse manjše naprave terja znatno zmanjšanje tako teže kot električne porabe, dočim bodo roboti, ki se bodo orientirali v okolici ljudi, tudi signale morali predelovati hitreje. Za to se bo treba poslužiti receptov, ki bodo določen del obdelave slike opravili še pred pošiljanjem v centralne "možgane", s čimer bomo zmanjšali zamik.

Raziskovalci na dunajski Tehniški univerzi so sedaj izgotovili prvi čip, ki združuje tako zajem podob kot njihovo grobo osnovno obdelavo. Način je v osnovi preprost:...

Intel - Intel je pokazal platformo za nevromorfno računalništvo Pohoiki Beach, ki jo sestavlja do 64 procesorjev Loihi in vsebuje do osem milijonov vozlišč. Gre za važen dosežek na poti širjenja računalnikov, ki podatke na strojni ravni procesirajo podobno kot človeški možgani.

Kljub današnji razvpitosti strojnega učenja so nevronske mreže zvečine še vedno v celoti programske in emulirane tečejo na procesorjih klasičnega tipa. Nevromorfno računalništvo, s čimer označujemo čipe, ki tudi na strojni ravni ponazarjajo živčna vozlišča, je še vedno v povojih. Intel je predlani pokazal svoje ambicije s predstavitvijo procesorja Loihi s 130.000 nevroni - se pravi, dva imata približno toliko "živčnih celic" kot vinska mušica. Sedaj pa...

New Scientist - Raziskovalci iz Wisconsina so razvili steklo, ki je sposobno prepoznave zapisanih števk, saj nečistoče v njem sestavljajo nevronsko mrežo.

Ob pojmu strojnega učenja in algoritmov običajno pomislimo na strežniške farme, skozi katere Alexa prepoznava naš govor ali Google primerja fotografije. Toda pristopi niso omejeni zgolj na polprevodniška vezja in strokovnjaki jih skušajo pripeljati tudi v druge medije. Na Univerzi Wisconsin v Madisonu so napravili stekleno plast, ki prepozna ročno zapisane cifre in to brez električnega napajanja. V njeno strukturo so namreč vdelali motnje v obliki zračnih mehurčkov in nečistoč, predvsem vključkov grafena, s katerimi so dobili funkcionalno nevronsko mrežo. Svetlobo,...

TechXplore - Znanstveniki iz Chicaga so pokazali, da je mogoče že s preprostim prijemom, ki posnema delovanje človeških možganov, napraviti umetno nevronsko mrežo večopravilno in močno omejiti njeno pozabljanje ob učenju novih veščin.

Današnja umetna inteligenca sicer počne nekatere navdušujoče stvari, kot sta prepoznava govora in obrazov. A tudi najnaprednejši algoritmi so v svoji namembnosti izredno togi, saj tisti za vožnjo ne znajo prodajati delnic. Ko običajni deep network poskušamo priučiti česa drugega, namreč izgubi originalno znanje, ker nove izkušnje s spreminjanjem moči sinaps podrejo prvotno strukturo. Temu strokovnjaki pravijo katastrofalno pozabljanje (catastrophic forgetting). Intuitivno bi zato sklepali, da bi...

Slo-Tech - Samovozeči avtomobili med vožnjo srečujejo iste prometne znake kakor ljudje, zato jih s kamerami posnamejo in z vgrajenimi algoritmi raztolmačijo. Načeloma to deluje brez težav, saj v najslabšem primeru avtonomno vozilo kakšnega znaka ne prepozna, kar pa ni velik problem, saj vozijo počasi, previdno in z ozirom na promet v bližini. Povsem drugače pa je, če namenoma spremenimo kakšen prometni znak tako, da je ljudem še vedno jasen, samovozeči avtomobili pa razumejo nekaj čisto drugega. Kako gre to v praksi, so pokazali raziskovalci s Princetona.

Niso se ukvarjali z normalno obrabo in poškodbami znakov niti z vandalizmom, temveč jih je zanimalo, ali lahko znak namenoma popačimo ravno dovolj, da zmedemo nevronsko mrežo. Pokazali so, da je to mogoče storiti brez večjih težav. Ne le da lahko znak popačimo tako, da...

Slo-Tech - Pri nakupovanju izdelkov in storitev se pogosto zanašamo na spletne recenzije predhodnih kupcev, ki jih najdemo na straneh, kot so Yelp ali Amazon. Te so ta hip še kolikor toliko uporabne, ker je računalniško generirane opise mogoče sorazmerno enostavno prepoznati, najem večjega števila ljudi za pisanje lažnih recenzij in umetno dvigovanje ocen pa je še predrag, da bi se množično uporabljal. A raziskovalci z Univerze v Chicagu so pokazali, da se utegne to kmalu spremeniti. Kakor lahko računalniški algoritmi danes sestavljajo enostavna poročila o športnih dogodkih in borznih premikih, za katere nihče ne opazi, da jih ni napisal človek, bodo kmalu pisali tudi recenzije.

Pokazali so, da je mogoče sestaviti nevronsko mrežo (RNN),...

Slo-Tech - V filmih iz točkastega posnetka nizke ločljivosti vedno uspejo izostriti sliko in na njej prepoznati odsev, ki omogoča identifikacijo storilca. Toda v resnici iz posnetka ne moremo izluščiti več podatkov, kot jih je na njem. Vseeno pa to ne pomeni, da slike ne moremo izboljšati. Google je pokazal, kako lahko s svojimi nevronskimi mrežami in strojnim učenjem poveča ločljivost zelo grobo točkastim slikam.

Na sliki so skrajno desno prvotne fotografije, ki so bile zreducirane v ločljivost 8x8 (skrajno levo). Googlov algoritem Brain je iz levih fotografij uspel...

IBM - Niso več daleč časi, ko bo umetna inteligenca sposobna ustvarjati umetnost, na kateri ne bo nič umetnega. Junija smo si lahko ogledali kratek film Sunspring, za katerega je scenarij v celoti napisala umetna inteligenca. Kakšen presežek ta film sicer ni, a po drugi strani tudi ni popolna katastrofa. Na filmskem festivalu bi ga zlahka podtaknili kot eksperimentalni film novodobnega režiserja.

Korak naprej, ki se morda na prvi pogled zdi kakor korak nazaj, je priprava napovednika (trailer) za film. Napovedniki so namreč zelo zahteven kos produkcije, saj vzame veliki skupini ljudi tudi več kot mesec dni za pripravo. Umetna inteligenca na strojnem učenju pa je izvrstno opremljena za analizo podatkov in pripravo izvlečkov, kamor z...

Slo-Tech - IBM je že pred tremi leti predstavil prvo verzijo "kognitivnega čipa", kakor so označili svoj čip TrueNorth. Želeli so ustvariti računalnik, ki deluje na podobnih principih kot človeški možgani, ne kot von Neummanov stroj. V okviru projekta SyNapse, ki ga sofinancira tudi DARPA, razviti TrueNorth ima danes 4096 jeder, ki imajo skupaj 5,4 milijarde tranzistorjev, 256 milijonov programljivih sinaps (povezav) in milijon programljivih nevronov.

Uvide iz razumevanja delovanja človeških možganov pri strojnem učenju in nevronskih mrežah že dlje časa uspešno uporabljamo, a vsi ti tečejo kot emulacija na klasičnih procesorjih. IBM (in tudi drugi) že dlje časa ugotavlja, da je to potratno in da...

IBM - Raziskovalci iz IBM-a so razvili prve umetne nanometrske nevrone iz pomnilnika na fazne spremembe (PCM), ki se obnašajo zelo podobno kot naravni nevroni v živih bitjih. Ekipa IBM Researcha v Zürichu je iznašla postopek za njihovo izgradnjo ter postavila omrežje 500 takih nevronov, s čimer se odpira pot k širši uporabi strojnega učenja in, če se optimistično zazremo v prihodnost, h gradnji umetnih možganov.

Že dolgo časa je sprejeto dejstvo, da s klasičnimi računalniki in proceduralnim programiranje ne bomo umetni inteligenci prišli niti blizu. Človeški možgani pač delujejo drugače in trenutno so edini pametni model kolikor toliko univerzalne inteligence, ki nam je poznan. Strojno učenje, ki svoj razcvet doživlja v zadnjih...

Slo-Tech - Google je eno izmed vodilnih podjetij na področju prepoznavanja slik in govora ter strojnega prevajanja. Vsem trem problemom je skupno dejstvo, da niso rešljivi z enostavnimi sekvenčnimi algoritmi, ker ne moremo predvideti vseh možnih vhodnih podatkov. Največ na tem področju obljubljajo umetne nevronske mreže (ANN). Google je v zadnji objavi pokazal nekaj fantastičnih slik, ki dajejo vpogled v delovanje ANN.

Kot tolikokrat v zgodovini je tudi zamisel ANN navdahnila narava, ki je imela milijarde let časa, da poišče rešitve za probleme. Te niso vedno optimalne, so pa v okviru možnosti in potreb zelo dobre. Kjer bi se s klasičnim zaporednim algoritmom zaleteli v zid, so se ozrli po bioloških nevronskih mrežah oziroma možganih. To je zelo logična poteza, saj so človeški možgani izjemno dobri pri reševanju problemov, za katere jih je evolucija...

engadget - IBM je skupaj s še štirimi univerzami (Columbia, Cornell, California in Wisconsin) in DARPO ustvaril prvi čip, katerega zasnova ni zasnovana na von Neumann-ovem modelu računalnika (procesor in spomin ločena ter povezana z vodilom), ampak je modeliram po vzoru človeških možganov (nevroni oz. živčne celice, služijo kot procesorji za izračun informacij; sinapse, ki služijo kot osnova za učenje in spomin in nevrite (aksone), ki povezujejo tkivo računalnika).

Problem von Neumann-ovih računalnikov je postala predvsem njihova nezmožnost rasti in posledično reševanje velikih problemov. Z razstjo...

Eurekalert - Raziskovalci iz Göttingena so proučevali ustroj možganov, in sicer jih je posebej zanimala aktivnost nevronov in kako hitro ti zanemarjajo informacije. Svoje izsledke so objavili v članku Dynamical Entropy Production in Spiking Neuron Networks in the Balanced State (dostopen je z naših univerz) v reviji Physical Review Letters, koder opisujejo, da možgani informacije pozabljajo s hitrostjo enega bita na nevron na sekundo, kar je bistveno hitreje od predvidevanj.

Možgani sestojijo iz več med seboj povezanih nevronov, ki tvorijo povezave s svojimi sosedi. Ko do nevrona prispe impulz, nevron bodisi posreduje impulz svojemu sosedu bodisi ga ne. Rezultat več milijard tovrstnih odločitev je procesiranje podatkov v...

Slo-Tech - Kot poročajo na Children's Hospital Boston, je njihovim raziskovalcem skupaj z raziskovalci iz UC Irvine in UC San Diego uspelo spodbuditi rast nevronov po poškodbi hrbtenice, ti nevroni pa so potem tvorili sinapse. To jim je uspelo na miših, in sicer tako, da so blokirali poseben encim (PTEN), ki blokira rast nevronskih celic.

Raziskovanje je sicer še v zelo zgodnji fazi, kaže pa, da bo nekoč v prihodnosti morda mogoče zdraviti poškodbe hrbtenice. Članek z rezultati študije z naslovom PTEN deletion enhances the regenerative...

Technology Review - Evropska skupina znanstvenikov in raziskovalcev z imenom FACETS (Fast Analog Computing with Emergent Transient States project), ki jo koordinira profesor fizike Karlheinz Meier z Universitãt Heidelberg, je razvila procesor, ki posnema delovanje možganov. Sestavili so ga iz 200.000 umetnih nevronov in 50 milijonov sinaptičnih povezav med njimi, s čimer se želijo približati organiziranosti naših možganov. Ti sicer vsebujejo več kot 100 milijard nevronov. Za vsak nevron so porabili približno 100 elektronskih komponent (tranzistorjev, kondenzatorjev ...), medtem ko jih sinapsa zahteva le 20. Ker je sinaps tako mnogo več, na silicijevi rezini...