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...

Slo-Tech - Zveza za računske stroje (ACM) je sporočila, da Turingovo nagrado za dosežke na področju računalništva prejmejo Geoff Hinton z Univerze v Toronu in Google Braina, Yann LeCun z Univerze New York in vodja umetne inteligence pri Facebooku, ter Yoshua Bengio z Univerze v Montrealu. Nagrajenci si bodo milijon dolarjev nagrade razdelili za pionirsko delo na področju globokega učenja (deep...

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),...

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...