[ad_1]
Trong tương lai, một tác nhân AI không chỉ có thể gợi ý những việc cần làm và những nơi để ở trong tuần trăng mật của tôi; nó còn có thể tiến xa hơn ChatGPT và đặt vé máy bay cho tôi. Nó sẽ nhớ sở thích và ngân sách của tôi cho khách sạn và chỉ đề xuất chỗ ở phù hợp với tiêu chí của tôi. Nó cũng có thể nhớ những gì tôi thích làm trong các chuyến đi trước và gợi ý những việc rất cụ thể để làm theo sở thích đó. Nó thậm chí có thể yêu cầu đặt chỗ nhà hàng thay mặt tôi.
Thật không could cho tuần trăng mật của tôi, các hệ thống AI ngày nay thiếu khả năng lý luận, lập kế hoạch và trí nhớ cần thiết. Vẫn còn quá sớm để nói về những hệ thống này và vẫn còn rất nhiều câu hỏi nghiên cứu chưa được giải đáp. Nhưng ai biết được—có thể là cho chuyến đi kỷ niệm 10 năm của chúng tôi?
Học sâu hơn
Một cách để robotic học bằng cách lắng nghe sẽ làm cho chúng hữu ích hơn
Hầu hết các robotic hỗ trợ AI ngày nay đều sử dụng digital camera để hiểu môi trường xung quanh và học các nhiệm vụ mới, nhưng việc đào tạo robotic bằng âm thanh cũng trở nên dễ dàng hơn, giúp chúng thích nghi với các nhiệm vụ và môi trường có tầm nhìn hạn chế.
Bật âm thanh: Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã thử nghiệm xem một con rô-bốt có thể thành công hơn bao nhiêu nếu nó có khả năng “lắng nghe”. Họ đã chọn bốn nhiệm vụ: lật một chiếc bánh mì tròn trong chảo, xóa bảng trắng, ghép hai dải Velcro lại với nhau và đổ xúc xắc ra khỏi cốc. Trong mỗi nhiệm vụ, âm thanh cung cấp manh mối mà máy ảnh hoặc cảm biến xúc giác gặp khó khăn, chẳng hạn như biết cục tẩy có tiếp xúc đúng cách với bảng trắng hay cốc có chứa xúc xắc hay không. Khi chỉ sử dụng thị giác trong thử nghiệm cuối cùng, rô-bốt có thể biết được 27% thời gian có xúc xắc trong cốc hay không, nhưng con số đó tăng lên 94% khi có âm thanh. Đọc thêm bài viết của James O’Donnell.
Bit và Byte
Máy phát hiện nói dối AI tốt hơn con người trong việc phát hiện nói dối
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Würzburg ở Đức phát hiện ra rằng hệ thống AI có khả năng phát hiện ra những tuyên bố bịa đặt tốt hơn đáng kể so với con người. Con người thường chỉ phát hiện đúng khoảng một nửa thời gian, nhưng AI có thể phát hiện ra một tuyên bố là đúng hay sai trong 67% trường hợp. Tuy nhiên, phát hiện nói dối là một công nghệ gây tranh cãi và không đáng tin cậy, và vẫn còn nhiều tranh cãi về việc liệu chúng ta có nên sử dụng nó ngay từ đầu hay không. (Đánh giá công nghệ MIT)
Một hacker đã đánh cắp bí mật từ OpenAI
Một tin tặc đã truy cập được vào hệ thống nhắn tin nội bộ của OpenAI và đánh cắp thông tin về công nghệ AI của công ty. Công ty tin rằng tin tặc là một cá nhân riêng tư, nhưng sự cố này đã làm dấy lên nỗi lo ngại trong số các nhân viên của OpenAI rằng Trung Quốc cũng có thể đánh cắp công nghệ của công ty. (Thời báo New York)
AI đã làm tăng đáng kể lượng khí thải của Google trong năm năm qua
Google cho biết lượng khí thải nhà kính của họ đã đạt tổng cộng 14,3 triệu tấn carbon dioxide tương đương trong suốt năm 2023. Con số này cao hơn 48% so với năm 2019, công ty cho biết. Nguyên nhân chủ yếu là do Google đang đẩy mạnh AI, điều này có thể khiến mục tiêu loại bỏ khí thải carbon vào năm 2030 của họ trở nên khó khăn hơn. Đây là một ví dụ hoàn toàn đáng buồn về cách xã hội của chúng ta ưu tiên lợi nhuận hơn tình trạng khẩn cấp về khí hậu mà chúng ta đang phải đối mặt. (Bloomberg)
Tại sao một công ty khởi nghiệp trị giá 14 tỷ đô la lại thuê những tiến sĩ để đào tạo hệ thống AI ngay tại phòng khách của họ
Một bài đọc thú vị về sự thay đổi đang diễn ra trong công việc AI và dữ liệu. Scale AI trước đây đã thuê những người làm việc dữ liệu được trả lương thấp ở các quốc gia như Ấn Độ và Philippines để chú thích dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI. Nhưng sự bùng nổ lớn trong các mô hình ngôn ngữ đã thúc đẩy Scale thuê các nhà thầu có tay nghề cao ở Hoa Kỳ với chuyên môn cần thiết để giúp đào tạo các mô hình đó. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng thực sự của công việc dữ liệu đối với AI. (Thông tin)
Một trình tạo nhạc AI “có đạo đức” mới không thể viết được một bài hát tử tế
Bản quyền là một trong những những vấn đề gai góc nhất đối mặt với AI ngày nay. Tuần trước tôi đã viết về cách Các công ty AI đang bị buộc phải trả giá để có dữ liệu đào tạo chất lượng cao nhằm xây dựng AI mạnh mẽ. Câu chuyện này minh họa lý do tại sao điều này quan trọng. Câu chuyện này nói về một trình tạo nhạc AI “có đạo đức”, chỉ sử dụng một tập dữ liệu giới hạn về nhạc được cấp phép. Nhưng nếu không có dữ liệu chất lượng cao, nó không thể tạo ra bất cứ thứ gì gần với bản nhạc tử tế. (Có dây)
[ad_2]
Source link