Исследователи Мануэль Блум, Ленор Блум, Аврим Блум из Университета Карнеги-Меллона опубликовали статью, которая может стать первым шагом на пути к реализации сознания в машинах. Публикация «Перспектива теоретической компьютерной науки о сознании» дает формальное определение искусственного интеллекта, обладающего сознанием. Авторы выразили понятие сознания математическими терминами.

Важным элементом сознательной тьюринг-машины (искусственного интеллекта с сознанием) является вопрос чувств, а точнее – способна ли машина их чувствовать, а не только симулировать. Авторы исследовали это на примере ощущений боли и наслаждения и предложили пути, как машина может генерировать такие ощущения.

Источником сознания авторы называют архитектуру интеллекта, его базовые процессоры, его внутреннюю речь (ее именуют Brainish), его динамику (предвидение, конкуренция, обратная связь, обучение).

Одним из доказательств работоспособности своей модели авторы называют то, что она работает не только для «электронных мозгов», но и для мозгов живых животных.

Авторы также предложили метод определения наличия сознания у машины. Ведь результаты деятельности искусственного интеллекта уже сегодня могут выдаваться как работа сознательного субъекта. Например, искусственный интеллект способен модифицировать подделывать людей на видео, создавать фото людей, которых никогда не существовало, имитировать голоса, писать тексты и тому подобное.

Мимикрию искусственного интеллекта Блумы предлагают определять созданием системы, которая предназначена лишь демонстрировать наличие сознания. Такая система не будет пытаться вести себя, как человек, или убеждать наблюдателей, что она думает.

Предложенная Блумами машина отправляет и получает пакеты информации. Может быть, что несколько пакетов информации могут соревноваться за то, чтобы быть обработанными, но в один момент времени обрабатывается только один пакет. Следующий пакет машина отправляет с задержкой.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Поток таких пакетов информации, считают авторы, будет отражать поток сознания машины. Если машина, например, будет чувствовать сильную боль, в потоке будут преобладать пакеты с информацией об этом. Не такая сильная или хроническая боль будет меньше мешать потоку других пакетов информации.

Исследования показывают, что 90% пользователей берут с собой телефон, когда идут в туалет. Для молодежи в возрасте до 23 лет эта цифра еще выше и составляет 96%. Однако такая привычка может привести к необходимости хирургического вмешательства. Ведь именно так лечится геморрой, который развивается у любителей листать ленты Instagram или Facebook, сидя на унитазе.

Соответствующее уведомление опубликовал в медицинском журнале Australia New Zealand Surgery гастроэнтеролог Крис Берни. За последние полтора года он прооперировал 15 молодых людей, которые не могли объяснить, почему у них развился геморрой. Проведенное врачом расследование показало, что его пациенты регулярно проводили в туалете вместе со своим телефоном до полутора часов. В среднем продолжительность одного визита на «белый трон» со смартфоном в руках составляла 30 минут.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Проблема не в смартфоне и не в том, что на нем делает пользователь. Проблема в длительном сидении на унитазе. Длительное пребывание в одной позе плюс напряжение приводит к повышению давления в венах и их раздуванию и кровотечению.

Смартфоны при чрезмерном использовании вызывают также много других проблем, среди которых «смартфонный мизинец» и «текстовые клещи».

Владельцы котов с помощью своего смартфона смогут понять, что означает очередное мяу их любимца. В этом помогает приложение MeowTalk, которое переводит с «кошачьего» языка на человеческий. Авторы надеются, что их разработка изменит то, как хозяева взаимодействуют со своими домашними животными.

Приложение создала американская компания Akvelon, которая положила в основу работы этого переводчика большие данные и машинное обучение. Программа обещает, что пользователь сможет четко понимать, когда кот просит покормить его, выпустить погулять или когда у животного что-то болит. Пользователь также может помочь натренировать алгоритм для лучшего понимания конкретного кота.

MeowTalk доступен на iOS и Android и разделяет звуки кота на 10 категорий, которые являются универсальными для всех животных этого вида. Коты не имеют какого-то общего языка, но за свою жизнь они производят словарь звуков, который означает определенные действия. Пользователь приложения может самостоятельно добавить такие «кошачьи слова» в программу для лучшей интерпретации мявканья.

Підписуйтесь на наш Telegram.

В Akvelon не останавливаются на приложении – они создают смарт-ошейник, который человеческим голосом будет озвучивать очередное мяу.

Компания Intel отреагировала на сообщения о новой уязвимости в процессорах AMD и Intel. Она позволяет атаковать кэш микроопераций в процессорах и извлекать из него пароли и другие данные, а ее устранение приводит к очень большому снижению производительности. По утверждению Intel, новая атака будет не страшна, если при написании кода программисты придерживались рекомендаций для смягчения существующих угроз. Поэтому в Intel не считают нужным что-то обновлять.

В Intel сделали вывод, что предложенные исследователями из Университета Вирджинии методы не смогли обойти существующие средства от уязвимостей типа Spectre. Поэтому никаких новых средств защиты от них или рекомендаций выпускать не нужно. Если при написании кода программисты следуют определенным простым правилам, то атака на архитектуру процессоров и, в частности, на кэш микроопераций становится маловероятной.

«Intel проверила отчет и проинформировала исследователей, что существующие средства защиты не были обойдены и что этот сценарий рассматривается в нашем руководстве по безопасному кодированию. Программное обеспечение, следующее нашему руководству, уже имеет защиту от атаки по побочным каналам, включая побочный канал micro-op cache. Никаких новых мер или рекомендаций не требуется», — говорится в комментарии Intel.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Intel предложила три главные рекомендации, которые в целом опираются на принцип постоянного времени при проработке алгоритмов программ. Все они сводятся к тому, чтобы время выполнения, шаблоны доступа к коду и данным не зависели от секретных значений. Если программисты придерживаются всех этих базовых принципов, то большинство атак через побочные каналы не страшны.

Сервис YouTube позволил привязывать комментарии ко времени в видео. Комментарии будут появляться автоматически при приближении текущего просмотра к установленной отметке.

При просмотре комментариев каждый сразу сможет видеть, к какому конкретно моменту в ролике относится именно этот комментарий. Поскольку это экспериментальная функция, на данный момент немногие люди имеют доступ к ней.

Комментарии с отметками времени можно включить с помощью кнопки сортировки в разделе комментариев под видео в мобильном приложении YouTube. Когда этот параметр включен, комментарии будут появляться, когда полоса прокрутки внизу видео перемещается по отметкам времени.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Похожая функция привязывания комментариев к воспроизводимому контенту давно доступна пользователям музыкального сервиса SoundCloud.

Тесты показали, что голосовой ассистент Google Assistant, который установлен на Android, работает точнее, чем голосовой ассистент Siri, который является стандартным на iPhone. Другой популярный голосовой ассистент Amazon Alexa показал промежуточные результаты, говорят специалисты компании Bespoken. Они протестировали три самых популярных в мире голосовых помощника на устройствах Amazon Echo Show 5 (Alexa), iPad Apple mini (Siri), Google Nest Home Hub (Assistant).

Ассистентам задавали ряд вопросов различной сложности. Некоторые вопросы были направлены на обман цифровых помощников, потому что у них не было простого ответа.

Процент правильных ответов в Google Assistant, Alexa, Siri был примерно одинаковым независимо от того, был ли вопрос из сложной категории или из простой. Эксперты предполагают, что это означает, что виртуальные ассистенты правильно понимали вопрос, но не имели правильного ответа.

На простые вопросы Google Assistant правильно ответил в 76,57% времени, Alexa – 56,29%, Siri – 47,29%. На сложные вопросы Google Assistant дал 70,18% правильных ответов, Alexa – 55,05%, Siri – 41,32%.

Підписуйтесь на наш Telegram.

Голосовой ассистент Apple Siri представили публике в октябре 2011 года вместе с iPhone 4s. Следующим вышел Amazon Alexa в ноябре 2014 года, а последним из тройки появился Google Google Assistant в мае 2016 года.