ابداع الگوریتمی برای شناسایی نیات افراد دروغگو

 
محققان دانشگاه دارموث آمریکا از ابداع روشی برای شناسایی نیات افراد دروغگو خبر داده اند که به تشخیص راحت تر اخبار دروغین در فضای مجازی کمک می کند.
 
 به نقل از تک اکسپلور، در مطالعات مشابهی که در این زمینه انجام شده، تمرکز بر روی متمایزسازی اخبار جعلی از واقعی بوده و چندان توجهی به فرد یا افراد منتشرکننده اخبار دروغ معطوف نشده است، اما این بار رویکرد و نگرش به این موضوع تغییر یافته و تلاش شده با بررسی نیت ها و انگیزه های افراد دروغگو و منتشر کننده اخبار جعلی این پدیده راحت تر شناسایی شده و با آن به هر نحو ممکن برخورد شود.
 
پژوهشگران بر این باورند که نیت هر فرد و نه محتوای گفتار او تعیین کننده میزان فریبنده بودن یا نبودن آن است و عملکرد و گفتار فردی که نیت وی دروغگویی عمدی است با فردی که به طور سهوی و از روی بی اطلاعی دروغ می گوید کاملا متفاوت است. یافتن روشی برای درک این تفاوت ها می تواند به برخورد ریشه ای به پدیده انتشار اخبار دروغین در فضای مجازی کمک کند.
 
الگوریتم ابداع شده توسط محققان آمریکایی قادر به تعیین و شناسایی نیات افراد در حین سخن گفتن است و قصد آنها برای فریبکاری یا عدم فریبکاری را مشخص می کند. از این طریق حتی می توان دریافت که فرد به طور عمدی دروغ می گوید یا این کار را به شکل سهوی انجام می دهد.
 
این الگوریتم با دریافت محتوای یک سخنرانی نتیجه نهایی را ارائه می دهد و برای تغذیه و راه اندازی آن از صدها متن سخنرانی و اظهارنظر از سال ۲۰۰۹ تا ۲۰۱۱ استفاده شده است. انتظار می رود در آینده نزدیک از این روش جدید برای شناسایی اخبار دروغین از واقعی نیز در شبکه های اجتماعی استفاده شود.

پنتاگون برای استفاده از هوش مصنوعی خط مشی اخلاقی تعیین می کند

 
وزارت دفاع آمریکا پیش نویس خط مشی‌های استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی را تدوین کرده تا استفاده از این سیستم‌ها قاعده‌مند شده و از سرکشی آنها جلوگیری شود.
 
به نقل از انگجت، با توجه به اینکه استفاده از هوش مصنوعی برای تولید انواع تسلیحات می تواند به ابداع سلاح های مرگباری منجر شود که خارج از کنترل انسان دست به کشتارهای مرگبار و بی ضابطه بزنند، برخی کشورهای جهان در تلاش هستند تا قوانینی را برای استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی در صحنه های نبرد وضع کنند و پنتاگون هم در این زمینه وارد عمل شد.
 
 
در همین راستا وزارت دفاع آمریکا، پیش نویس دستورالعملی را با موضوع اخلاق هوش مصنوعی به نگارش درآورده که کنترل و مدیریت این فناوری نوظهور را تسهیل می کند. در این دستورالعمل به مسؤولیت‌های انسان ها برای کنترل هوش مصنوعی اشاره شده و پیشنهادهایی برای مهار آن در حین حفظ کارآیی و قابلیت های خاص هوش مصنوعی ارائه شده است.
 
در بخشی از این پیش نویس تصریح شده الگوریتم های هوش مصنوعی باید به گونه ای تدوین شوند که از رفتار متعصبانه ناخواسته محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی جلوگیری شود و جلوی نژادپرستی یا رفتار جنسیت زده آنها گرفته شود، همچنین نباید محصولات هوش مصنوعی به گونه ای طراحی شوند که با مردم مختلف به دلایل گوناگون ناعادلانه رفتار شود، همچنین ارتش آمریکا باید تضمین کند که علاوه بر کدهای برنامه نویسی، منابع داده آن هم بی طرف و بدون غرض ورزی باقی بمانند تا از سلاح های هوش مصنوعی برای کشتار طیف ها و گروه هایی خاص از غیرنظامیان سواستفاده نشود.
 
در ادامه این پیش نویس چنین آمده که هوش مصنوعی باید به گونه ای قابل مدیریت و کنترل طراحی شود تا اگر از آن برای وارد آوردن آسیب های غیرضروری سواستفاده شد، امکان متوقف کردن این روند وجود داشته باشد. همچنین باید امکان کنترل محصولات هوش مصنوعی توسط اپراتور انسانی و با استفاده از ابزار یا سوئیچ خاص وجود داشته باشد.

ثبت نام ۳۲۰۰ نفر در اولین دانشگاه هوش مصنوعی جهان

 
اولین دانشگاه تخصصی هوش مصنوعی جهان به نام دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن زائد در امارات شاهد ثبت نام هزاران داوطلب از سراسر جهان بوده است.
 
 به نقل از اینترستینگ اینجینیرینگ، در اولین هفته ثبت نام در این دانشگاه حدود ۳۲۰۰ نفر برای تحصیل در دانشگاه مذکور ثبت نام کرده اند که بخش اعظم آنها اهل کشورهای امارات، عربستان سعودی، الجزایر، مصر، هند و چین هستند.
 
در اکتبر گذشته خبر آغاز به کار اولین دانشگاه تخصصی جهان در حوزه هوش مصنوعی در ابوظبی منتشر شد. هدف از این کار ابداع مدلی جدید از تحقیقات علمی و دانشگاهی برای پیشبرد هوش مصنوعی و بهره مندی از تمامی قابلیت های این فناوری جدید اعلام شده است. همچنین ادعا شده که دانشجویان این دانشگاه می توانند به بخشی از پیشرفته ترین سیستم های هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند.
 
دوره های درسی این دانشگاه در مقطع فوق لیسانس و دکترا در حوزه هایی همچون یادگیری ماشینی، دید رایانه ای و پردازش زبان های طبیعی برگزار شده و دانشجویان پذیرش شده از بورس کامل تحصیلی، کمک هزینه ماهیانه ، بیمه درمانی و محلی برای اقامت برخوردار می شوند. کلاس های درس این دانشگاه از سپتامبر سال ۲۰۲۰ تشکیل می شوند.
 
بر اساس یافته های موسسه مشاوره ای پی دبلیو سی، تا سال ۲۰۳۰ هوش مصنوعی از تاثیری ۱۶ تریلیون دلاری بر اقتصاد جهانی برخوردار خواهد بود و باعث تقویت ۲۶ درصدی تولید ناخالص داخلی اقتصادهای محلی در نقاط مختلف جهان می شود.

هوش مصنوعی دیپ مایند بالاتر از ۹۹٫۹۸ درصد از بازیکنان استارکرفت ۲ قرار گرفت

 
تیم هوش مصنوعی دیپ مایند گوگل سیستم جدیدی توسعه داده است که می تواند حرفه ای ترین بازیکنان جهان در بازی استراتژی همزمان استارکرفت 2 را شکست دهد.
 
به گفته تیم توسعه دهنده، هوش مصنوعی آلفا استار (AlphaStar AI) برای اولین بار توانست رقابت های یک در برابر یک را در لول Grandmaster با هر سه نژاد بازی (Terran, Protoss, Zerg) انجام دهد.
 
به گفته شرکت دیپ مایند، عملکرد هوش مصنوعی مورد بحث بهتر از 99.98 درصد از بازیکنان فعال سایت Battle.net بوده و با شرایط و محدودیت های یکسان همانند بازیکنان واقعی از جمله زاویه دید دوربین، اطلاعات محدود نقشه و تعداد اکشن ها در هر دقیقه با توجه به گیم پلی انسانی مواجه بوده است.
 
 
هوش مصنوعی آلفا استار با تقلید از نحوه تمرین کردن بازیکنان حرفه ای استارکرفت به کمک نسخه ای دستکاری شده از سیستم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، موفق به انجام چنین کاری شده است.
 
دسامبر سال 2018 محققان دیپ مایند برای آزمایش هوش مصنوعی آلفا استار، آنرا در برابر دو تا از بهترین بازیکنان جهان با نام های مستعار «MaNa» و «TLO» از تیم Liquid قرار دادند که هر دوی آنها شکست خوردند.
 
این دستاورد بزرگی برای اجتماع استارکرفت 2 است، اما توانایی های این سیستم موفقیت بزرگی برای محققان هوش مصنوعی دیپ مایند هم محسوب می شود و می توان از رویکردهای مشابه در دنیای واقعی برای حل مشکلات پیچیده و یا گسترش توانایی های هوش ماشینی بهره جست.
 
شرکت بریتانیایی دیپ مایند به شرکت مادر گوگل یعنی آلفابت تعلق داشته و تا پیش از این هوش مصنوعی آلفازیرو (AlphaZero) این شرکت توانسته بود بدون مداخله انسان در بازی هایی نظیر شطرنج، Go و shogi به درجه استادی برسد.

گوگل به هوش مصنوعی بو کشیدن یاد می‌دهد!

 
محققان شرکت "گوگل" یک الگوریتم جدید هوش مصنوعی توسعه داده‌اند که می‌تواند عطرها و بوها را بر اساس ساختار مولکولی‌شان تشخیص دهد.
 
 به نقل از انگجت، ده‌ها سال است که عطر سازان و دانشمندان در تلاشند تا رابطه بین ساختار یک مولکول و رایحه آن را پیش‌بینی کنند. در حالی که دانشمندان می‌توانند به طول موج نور نگاه کنند و تشخیص دهند که چه رنگی دارد، وقتی به رایحه می‌رسند، نمی‌توانند به سادگی به مولکول آن نگاه کنند و بوی آن را تشخیص دهند.
 
اکنون محققان تیم "گوگل برین"(Google Brain) امیدوارند که هوش مصنوعی این موضوع را تغییر دهد. آنها در مقاله‌ای که در مجله Arxiv منتشر شده است، چگونگی آموزش هوش مصنوعی را برای تشخیص بوها توضیح داده‌اند.
 
محققان یک مجموعه داده متشکل از تقریباً ۵۰۰۰ مولکول را که توسط عطرسازان شناسایی شده بودند، ایجاد کردند و این مولکول‌ها را با برچسب‌های مختلف مانند رایحه‌های گرمسیری و گیاهی برچسب گذاری کردند.
 
این تیم حدود دو سوم از مجموعه داده‌ها را برای آموزش هوش مصنوعی خود به منظور ارتباط با مولکول‌ها و توصیف آنها استفاده کرده است. محققان سپس از بقیه عطرها برای آزمایش هوش مصنوعی استفاده کردند و این الگوریتم‌ها قادر به پیش بینی بوی مولکول‌ها براساس ساختار آنها بودند.
 
محققان می‌گویند علم بو بسیار پیچیده است، چرا که دو نفر ممکن است یک رایحه را متفاوت توصیف کنند. به این دلیل که بعضی اوقات مولکول‌ها دارای اتم‌ها و پیوندهای یکسانی هستند، اما چینش مولکول‌های آنها مانند یک تصویر در آینه است و بوی کاملاً متفاوتی دارند. زیره و نعناع یک نمونه از این موضوع هستند. همچنین وقتی شروع به ترکیب عطرها می‌کنید، این قضایا پیچیده‌تر می‌شود.
 
با این حال محققان گوگل بر این باورند که آموزش هوش مصنوعی برای ارتباط با مولکول‌های رایحه‌های مختلف اولین گام مهم در راه تشخیص بوی دیجیتالی است. این می‌تواند در شیمی، درک ما از تغذیه انسان، علوم اعصاب حسی و نحوه تولید رایحه مصنوعی تأثیر داشته باشد.
 
گوگل در این راه تنها نیست. به عنوان مثال اوایل امسال در یک نمایشگاه هوش مصنوعی در لندن، دانشمندان از فناوری یادگیری ماشین برای بازسازی بوی یک گل منقرض شده استفاده کردند.
 
در روسیه نیز از هوش مصنوعی برای تشخیص بوی گازهای نشتی کشنده احتمالی استفاده می‌شود و شرکت IBM هم در حال آزمایش عطرهای تولید شده توسط هوش مصنوعی است.

پیش‌بینی گارتنر در مورد روندهای فناوری ۲۰۲۰ منتشر شد

 
گارتنر ۱۰ روند راهبردی فناوری در سال ۲۰۲۰ را معرفی کرد. به نقل از فوربس،فناوری هنوز به نقطه اوج خود نرسیده است و طبق پیش‌بینی‌های گارتنر طی ۵ سال آینده آنچنان متحول خواهد شد که نه تنها زندگی‌ها را تغییر خواهد داد و استفاده از فناوری‌های مختلف هر روز گسترش بیشتری می‌یابد بلکه می‌تواند متحول کننده صنایع مختلف باشد.
 
دیوید سیرلی، معاون گارتنر در زمینه اهمیت فناوری و روندهای پیش رو می‌گوید: «قرار دادن مردم در مرکز راهبردهای فناوری، یکی از مهم‌ترین جنبه‌های تکنولوژی است؛ اینکه فناوری چگونه بر مشتریان، کارکنان، کسب و کارها و شریکان و جامعه تاثیر می‌گذارد. همه اقدامات یک سازمان بر این افراد و گروه‌ها به طور مستقیم یا غیرمستقیم تاثیر می‌گذارد. این رویکرد، رویکردی مبتنی بر مردم و با محوریت مردم است».  
 
گارتنر ۱۰ روند راهبردهای فناوری طی دهه ۲۰۲۰ را اینگونه معرفی می‌کند:
 
هایپر اتوماسیون
هایپر اتوماسیون ترکیبی از یادگیری ماشین، نرم‌افزارها و ابزارهای اتوماسیون برای انجام کار است. هایپراتوماسیون صرفا مربوط به ابزارها نیست، بلکه همه گام‌های اتوماسیون (کشف، تحلیل، طراحی، خودکارسازی، اندازه‌گیری، نظارت و ارزیابی مجدد) را در بر می گیرد. طبق گزارش گارتنر این روند با اتوماسیون فرایند رباتیک آغاز شده است، اما فراتر از این خواهد رفت و ابزراهای بیشتری را برای پشتیبانی در شرکت‌ها و کارخانه‌ها با یکدیگر ترکیب خواهد کرد.
 
تجربه چندوجهی
بر اساس پیش‌بینی‌های گارتنر، تجربه کاربری تا سال ۲۰۲۸ به طور قابل توجهی در زمینه تعامل با جهان دیجیتالی، تکامل خواهد یافت. پلت‌فرم‌های مکالمه بخشی از این مساله‌ را در بر می‌گیرند و بخش دیگر، واقعیت مجازی، واقعیت افزوده و واقعیت ترکیبی هستند. تغییر در مدل‌های تعامل و ادراک منجر به تجربه‌های متفاوتی می‌شود که از نظر حسی چندگانه‌ و چندوجهی‌اند.
 
دموکراتیک‌‌سازی تخصص
دموکراتیک‌‌سازی یا دسترسی گسترده به تخصص فنی (مثلا توسعه و طراحی اپلیکیشن) و تخصص در حوزه کسب و کار (مثل فروش یا تحلیل اقتصادی) برای افراد مختلف است؛ زیرا افراد می‌توانند بدون هزینه‌های زیاد، تجربه کنند و یاد بگیرند. 
 
گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۳ چهار جنبه کلیدی در زمینه روند دموکراتیزه شدن، سرعت خواهند گرفت که به این ترتیبند: دموکراتیک‌سازی داده و تحلیل، دموکراتیک‌سازی توسعه، دموکراتیک‌سازی طراحی و دموکراتیک‌‌سازی دانش.
 
برافزایش انسان
برافزایش انسان (Human augmentation) موضوعی است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان از فناوری برای تقویت شناخت  و بهبود تجربه‌های جسمانی انسان استفاده کرد. گارتنر توضیح می‌دهد که این برافزایش در زمینه فیزیکی شامل تغییر قابلیت‌های ذاتی بدن با استفاده از فناوری در بدن انسان‌ها است. تقویت شناختی نیز می‌تواند از طریق دسترسی به اطلاعات یا اپلیکیشن‌ها و در فضاهای هوشمند رخ دهد. 
 
بر اساس فرضیه گارتنر، طی ده سال آینده برافزایش فیزیکی و شناختی انسان رواج زیادی خواهد داشت؛ زیرا افراد همیشه به دنبال پیشرفت‌ها و بهبودهای شخصی هستند. 
 
شفافیت و قابلیت ردیابی
نتیجه مناقشه‌ها در مورد منافعی که شرکت‌ها از داده‌های مصرف‌کننده برای خود حاصل می‌کنند، باعث شده آگاهی افراد به طور روزافزون در مورد ارزش‌ داده‌های خود افزایش یابد و تمایلشان به کنترل داده‌هایشان بیشتر شود. از همین روست که مقرراتی وضع شده تا سازمان‌هایی که توجهی به امنیت داده‌ها ندارند یا از داده‌ها سوءاستفاه می‌کنند، در معرض خطر قرار گیرند. 
 
شفافیت و قابلیت ردیابی، امور کلیدی در پشتیبانی از اخلاق دیجیتالی و حریم خصوصی است. بر اساس گزارش گارتنر «شفافیت و قابلیت ردیابی طیف وسیعی از نگرش‌ها، اقدامات و فناوری‌های پشتیبانی‌کننده‌ را در بر می‌گیرد که الزامات رگولاتور و رویکرد اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و دیگر فناوری‌های پیشرفته را مدنظر قرار می‌دهد». گارتنر در گزارش خود به سه حوزه مهم در زمینه شفافیت و قابلیت ردیابی اشاره می‌کند: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مالکیت و کنترل داده‌های شخصی و طراحی مبتنی بر اخلاق.
 
لبه قدرت‌یافته
رایانش لبه (Edge computing) برای افزایش سرعت استفاده از داده‌ها و رفع مشکلات فناوری مطرح شده تا به جای اینکه اطلاعات به ابر‌های بزرگ در مسافت‌های طولانی ارسال شود، از مراکز داده‌ای کوچک در نزدیکی کاربران استفاده شود.
 
سیرلی، معاون گارتنر در این زمینه می‌گوید: «بیشتر تمرکز فعلی بر رایانش لبه به دلیل نیاز سیستم‌های اینترنت اشیا برای ارائه قابلیت‌های توزیع‌شده و همواره متصل به جهان و صنایعی مثل تولید است. رایانش لبه در همه صنایع بدل به عاملی غالب خواهد شد».
 
ابزارهای پیچیده از حمله پهپادها، ربات‌ها، وسائل نقلیه مستقل و سیستم‌های عملیاتی حرکت به سمت استفاده از رایانش ابری را سرعت خواهند بخشید. 
 
ابر توزیع‌شده
ابر توزیع‌شده، توزیع خدمات ابر عمومی به موقعیت‌های متفاوت است. این امر باعث می‌شود مدل متمرکز خدمات ابر دولتی متحول شود و به سمت حوزه‌ای جدید در رایانش ابر، حرکت کند. 
 
اشیای مستقل
اشیای مستقل، ابزارهایی فیزیکی‌اند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا عملکردهایی را که تاکنون انسان انجام می‌داد، خودکار سازند. این اشیا شامل ربات‌ها، وسائل نقلیه مستقل و پهپادها می‌شوند. اتوماسیون این وسائل با مدل‌های برنامه‌نویسی ویژه صورت خواهد گرفت. با استفاده از هوش مصنوعی، رفتارهایی برای این اشیا تنظیم خواهد شد تا بتوانند ارتباط طبیعی‌تری با محیط اطراف خود و انسان‌ها تعریف کنند. 
 
با پیشرفت فناوری، این وسیله‌ها در مکان‌های عمومی حاضر خواهند شد. به نظر سیرلی «انتظار می‌رود با رشد اشیای مستقل، شاهد تغییر از اشیای هوشمند به اشیایی باشیم که همکاری بیشتری با هم دارند…».
 
بلاک‌چین کاربردی
در گزارش گارتنر، بلاک‌چین این قابلیت را دارد که صنایع را با ایجاد اعتماد، شفافیت و امکان تبادل ارزش در بین اکوسیستم‌های کسب و کار، متحول کند. این فناوری همچنین می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد و درآمد بیشتری ایجاد کند. با استفاده از بلاک‌چین می‌توان دارایی‌ها را ردیابی کرد و زنجیره تامین را بررسی کرد. حوزه دیگری که پتانسیل بلاک‌چین در آن مهم قلمداد می‌شود، مدیریت هویت و اعتبار افراد است. قراردادهای هوشمند را می‌توان با استفاده از بلاک‌چین تنظیم کرد. به نظر سیرلی غلیرغم اینکه مشکلات فنی بلاک‌چین، این فناوری قابلیت ایجاد تحول را دارد.
 
امنیت هوش مصنوعی
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌ویژه در زمینه بهبود تصمیم‌گیری‌های انسان افزایش خواهد یافت و فرصت‌های بی‌نظیری را ایجاد خواهد کرد. در کنار این فرصت‌ها، چالش‌های جدیدی نیز برای تیم‌های امنیتی و رهبران ایجاد خواهد شد؛ امکان حمله‌های سایبری به اینترنت اشیا، رایانش ابر و سیستم‌های متصل در فضاهای هوشمند بسیار زیاد است. تیم‌های امنیت و رهبران باید بتوانند دفاع سایبری خود را توسعه بخشند و حمله‌ها را پیش‌بینی کنند. 

راه اندازی کتابفروشی آنلاین مبتنی بر هوش مصنوعی

 
دو محقق دانمارکی با همکاری یکدیگر طرحی موسوم به بوکسبی را به اجرا درآورده اند که هدف از این کار تاسیس یک کتابفروشی آنلاین با استفاده از فناوری هوش مصنوعی است.
 
به نقل از نیواطلس، کتابفروشی آنلاین Booksby.ai به طور کامل با استفاده از فناوری هوش مصنوعی طراحی و اداره می شود. تمامی امکانات و جنبه های این سایت با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی طراحی شده و به عنوان مثال چینش کتاب ها در سایت و همین طور انتخاب و نمایش جلد آنها و نیز گزینش و انتشار نقدها و تصاویر افراد منتقد کتب از طریق هوش مصنوعی انجام می شود.
 
تمامی کتبی که برای خرید در این سایت به نمایش گذاشته شده اند، از طریق سایت آمازون در دسترس هستند. آندریاس رفسگارد و میکل لوس که سایت Booksby.ai را راه اندازی کرده اند، می گویند استفاده از هوش مصنوعی در سایت یادشده موجب گردیده تا بسیاری از اموری که باید توسط انسان ها انجام شوند به طور کامل به صورت ماشینی و بی دردسر صورت بگیرند.
 
در حال حاضر با افزودن هر کتاب به این سایت، عنوان اصلی، اسامی نویسندگان، توضیح و معرفی کتاب و نقدهای مختلف به صورت خودکار به صفحه کتاب یادشده اضافه می شود.
 
همچنین تصاویر جلد و افراد ناقد هم در کنار هر کتاب قرار می گیرد.
 
اجرای چنین طرحی زمینه را در آینده برای اجرای ابتکار عمل های مشابه فراهم می کند و می توان سایت های مشابهی را با امکانات و خدمات متنوع راه اندازی کرد که نیاز به دخالت انسان در آنها برای تامین محتوا و ارائه سرویس های فروش آنلاین و غیره به حداقل برسد.

آمازون هم به جنگ دیپ فیک می رود

 
پس از اعلام برنامه های فیس بوک برای مقابله با ویدئوهای جعل عمیق یا دیپ فیک، آمازون هم قصد دارد با این پدیده خطرناک به طور جدی مقابله کند.
 
به نقل از انگجت، آمازون که نگران آلوده شدن خدمات تحت وب و سرویس های کلود خود به ویدئوهای جعل عمیق یا دیپ فیک است، هم با جلب همکاری فنی و هم با عضویت در برخی کمیته های تخصصی قصد دارد بر چالش مذکور غلبه کند.
 
از سوی دیگر آمازون تعدادی متخصص هوش مصنوعی را جذب کرده تا آنها پشتیبانی های لازم را از این شرکت در حوزه مذکور به عمل اورند. آمازون همچنین از پشتیبانی مالی یک میلیون دلاری از گروه های تخصصی خبر داده که قصد دارند به پاکسازی سرویس های کلود آمازون از ویدئوهای جعل عمیق کمک کنند.
 
از جمله اشخاص برجسته ای که قرار است در این زمینه به آمازون کمک کنند، می توان به لورا لیل تکسی از دانشگاه فنی مونیخ و فدریکو لوئیسا وردولیوا از دانشگاه ناپل اشاره کرد.
 
در عین حال فیس بوک نیز تلاش های خود برای مقابله با دیپ فیک را شدت بخشیده و اولین نمونه ۵۰۰۰ تایی از ویدئوهای جعل عمیق را در اختیار پژوهشگران قرار داده تا مطالعه بر روی شیوه های مقابله با این پدیده تسهیل شود. در نهایت قرار است تعداد این ویدئوها به صدهزار واحد افزایش یابد تا برنامه های هوش مصنوعی مقابله با جعل عمیق هم بدین شیوه تغذیه شوند.
 
برخی شرکت های بزرگ فناوری و رسانه ای هم برای پیشبرد این طرح با فیس بوک همکاری می کنند که از جمله آنها می توان به مایکروسافت، دانشگاه ام آی تی، نیویورک تایمز و دانشگاه آکسفورد اشاره کرد.

چالش کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های شهری برگزار می‌شود

چالش‌ «کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های شهری» با همکاری سازمان فاوای شهرداری تهران و دانشگاه امیرکبیر در این دانشگاه برگزار می شود.
 
 به نقل از سازمان فناوری اطلاعات و ارتباطات شهرداری تهران، چالش‌ «کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های شهری» با همکاری دبیرخانه تهران هوشمند و کمیته برگزاری مسابقات هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی امیر کبیر در هفته پایانی آبان ماه ۱۳۹۸ در این دانشگاه برگزار می شود.
 
این مسابقه یکی از مجموعه چالش‌های «کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های شهری» است که با هدف نهایی توسعه کاربردهای هوش مصنوعی در بهبود مدیریت شهری و افزایش هوشمندی برگزار خواهد شد.
 
رویکرد این مسابقه شناسایی مواردی است که در آنها بخشی از پلاک خودرو به‌گونه‌ای ناخوانا یا دست‌کاری شده باشد. به این معنی که شناسایی برخی از ارقام یا حروف مربوط به پلاک غیرقابل تشخیص توسط هوش مصنوعی انجام گیرد.
 
در این مسابقه، مجموعه‌ای از تصاویر در اختیار هر یک از تیم‌های شرکت کننده قرار داده می‌شود که مربوط به یک ناحیه برش خورده از تصاویر ثبت شده در دوربین‌های کنترل ترافیک است و تیم‌ها باید این تصاویر ورودی را به یکی از سه دسته پلاک غیر مخدوش، پلاک مخدوش و غیرپلاک دسته‌بندی کرده و شماره پلاک مخدوش را مشخص کنند. تعداد داده نمونه نیز جهت آشنایی تیم‌های شرکت کننده در اختیار آن‌ها قرار داده می‌شود.
 
ارزیابی کمی نتایج تیم‌ها بر اساس تعداد تشخیص‌های درست آن‌ها در هر یک از سه دسته تصاویر اشاره شده انجام می‌شود و ارزیابی کیفی تیم‌ها نیز بر اساس گزارش‌ها و ارائه‌های فنی آن‌ها انجام خواهد شد. رتبه بندی نهایی تیم‌ها نیز توسط کمیته علمی مسابقه و بر اساس ارزیابی‌های کمی و کیفی آن‌ها صورت خواهد پذیرفت.
 
علاقمندان می‌توانند برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه شرکت در مسابقه و قوانین آن به سایت دانشگاه امیرکبیر به نشانی aaic.aut.ac.ir مراجعه کنند.

درک محتوای ویدئویی به کمک هوش مصنوعی

در دنیای اینترنت، انواع و اقسام ویدئوها وجود دارد. حجم ویدئوها در دنیای دیجیتال به حدی است که اگر تا آخر عمرتان هم زمان بگذارید، بازهم موفق نخواهید شد که تمام ویدئوهایی را که فقط در یک روز، روی سرویس یوتیوب آپلود می‌شود ببینید.
 
 
اما محققان موفق شده‌اند با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سیستمی هوشمند طراحی کنند که می‌تواند اتفاقات داخل ویدئوها را درک کرده و بفهمد. گروهی از محققان MIT و IBM، الگوریتمی توسعه داده‌اند که می‌تواند فعالیت‌های داخل ویدئوها را با درصد بالایی درست تشخیص دهد و در عین حال انرژی پردازشی بسیار کمی نسبت به سیستم‌های دیگر می‌طلبد. تکنیک جدیدی که حالا برای تشخیص ویدئوها استفاده می‌شود، تا پیش از این برای تشخیص مفاهیم داخل تصویر به‌کار گرفته شده بود و حالا می‌تواند حتی برای تعداد زیادی ویدئو نیز استفاده شود. این تکنولوژی در راستای کمک به تشخیص مطالب داخل ویدئو طراحی شده، ویدئوهایی که هر روز به تعداد آنها افزوده می‌شود و هر روز، پیگیری مطالب داخل آنها سخت‌تر از روز قبل می‌شود. گزارش شده که تنها در سرویس یوتیوب، در ماه مه ‌امسال، در هر دقیقه بیش از ۵۰۰ ساعت ویدئو آپلود شده است.
 
این دستاورد جدید محققان، به‌زودی قادر خواهد بود به‌صورت اتوماتیک جزئیات مطالب داخل ویدئو را اعلام کند تا جدا کردن ویدئوهایی با مطالب نامناسب، راحت‌تر شود. به علاوه، دنیای تبلیغات نیز از این دستاورد می‌تواند حسابی استفاده ببرد، زیرا با طبقه‌بندی مطالب داخل ویدئو، تشخیص مخاطب مناسب نیز راحت‌تر خواهد شد. شرکت‌های تکنولوژیک مانند فیس‌بوک و گوگل نیز می‌توانند با کمک هوش‌مصنوعی، به‌صورت اتوماتیک ویدئوهایی را که حاوی بدافزار یا مطالب نامناسب است جدا کنند. هوش مصنوعی، تکنولوژی مورد علاقه بسیاری از شرکت‌های تکنولوژیک است ولی تاکنون برای تحلیل ویدئو از آن استفاده نشده بود. یوتیوب، فیس‌بوک و تیک‌تاک برای مرتب‌سازی و پیشنهاد کلیپ‌های مختلف به‌کاربران، از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. چنین شرکت‌هایی، بدون شک از ورود هوش مصنوعی به صنعت ویدئو استقبال خواهند کرد که البته لازمه آن، توسعه و پیشرفت قدرت پردازشی کامپیوترهاست.
 
Song Han، دستیار پروفسوری در ام‌آی‌تی است که رهبری تیم این پروژه تحقیقاتی را بر عهده دارد. وی می‌گوید: «درک ویدئوها، بسیار با اهمیت است. اما تاکنون، میزان پیشرفت ما در حوزه پردازشی محدود بوده است.» الگوریتم‌های هوش مصنوعی، انرژی زیادی مصرف می‌کنند که میزان این انرژی به طرز هشداردهنده‌ای درحال افزایش است. میزان قدرتی که کامپیوترها برای توسعه تحقیقات هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، تقریبا هر سه سال و نیم دو برابر می‌شود. در ماه جولای، محققان موسسه هوش مصنوعی  Allen از دیگر محققان این حوزه دعوت کردند تا برای پیدا کردن راهکاری برای به صرفه‌سازی مصرف انرژی این تکنولوژی جدید، همفکری کنند. طی سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه تشخیص تصویر انجام شده است که عموما با استفاده از تکنولوژی یادگیری ماشینی انجام می‌شود. یادگیری ماشینی نوعی تکنیک آماری است که برای دریافت معنی داده‌های پیچیده کاربرد دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق می‌توانند اشیا را براساس پیکسل‌های نمایان داخل تصویر تشخیص دهند.
 
اما یادگیری ماشینی به شکل کنونی، در تعبیر و تفسیر ویدئوها، کارآیی زیادی ندارد چرا که تحلیل فریم‌های یک ویدئو نمی‌تواند نشان دهد که در داخل مطالب ویدئو چه اتفاقاتی روی می‌دهد، مگر اینکه با فریم‌های پیش و پس مقایسه شود. این یعنی حجم عظیم‌تری از داده‌ها. آقای‌هان تخمین زده است که این سیستم درحال توسعه جدید می‌تواند ۵۰ برابر بیشتر از سیستم‌های قبل داده تحلیل کرده و قدرت پردازش ۸ برابر بیشتر ارائه دهد. با این ویژگی‌ها، سیستم قادر خواهد بود با استفاده از تکنیک ارتقا یافته‌تری از آموزش یادگیری ماشینی، مطالب داخل ویدئو یا تصویر را تحلیل کرده و درک کند. آقای‌هان نتایج تحقیقات خود را اولین بار، سال گذشته منتشر کرد که توجه بسیاری از شرکت‌های تکنولوژیک را جلب کرد. وی می‌گوید که شرکت چینی Baidu همین حالا از تکنیک جدید این تیم بهره‌برداری می‌کند و آن را داخل چارچوب سیستم‌های خود اعمال کرده است.
 
بهینه‌سازی تکنولوژی پردازش داده، می‌تواند اهمیت زیادی، برای صنعت گوشی‌های هوشمند داشته باشد. این تکنولوژی می‌تواند در اپلیکیشن‌های متعدد در زمینه‌های مختلف مانند سرگرمی، ورزشی، روباتیک و ... کارآیی داشته باشد. در این حوزه‌ها، زمان پردازش داده اهمیت زیادی دارد. آقای‌هان می‌گوید الگوریتم‌های جدید می‌توانند دستگاه‌های مختلف زیادی را هوشمندتر از قبل کنند، زیرا قابلیت تحلیل ویدئو را به آنها با کمترین سخت افزارهای ممکن اضافه می‌کنند. با کمک این تکنولوژی، گوشی‌های هوشمند آینده قادر خواهند بود جسچرها و حرکات بدنی بیشتری از کاربر تشخیص دهند. همچنین، دوربین‌های مدار بسته علاوه بر تشخیص چهره افراد قادر خواهند بود کاری که افراد انجام می‌دهند را نیز ضبط کنند. این طور که به‌نظر می‌آید ظاهرا سیستم‌های هوش مصنوعی روز به روز به دنیای انسان‌ها و درک رفتارهای انسانی نزدیک و نزدیک‌تر می‌شوند.