Искусственный глаз

IBM приостановит приём сотрудников, планируя заметить 7,8 тыс. вакансий системами искусственного интеллекта. 

Глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) заявил о намерении компании приостановить приём новых сотрудников на ряд должностей в компании. Ожидается, что в ближайшие годы со многими задачами сможет успешно справляться искусственный интеллект. В частности, речь шла о сотрудниках «бэк-офиса» вроде HR, чьи задачи не предполагают непосредственного общения с клиентами.

Ожидается, что приём на работу сотрудников на новые позиции будет или замедлен или вовсе остановлен. Около 26 тыс. сотрудников бэк-офиса IBM занимают должности, не предусматривающие прямого общения с клиентами. По словам Кришны, порядка 30 % из этих сотрудников можно легко заменить с помощью ИИ и автоматизации в следующие пять лет. Другими словами, речь идёт о судьбе примерно 7,8 тыс. рабочих мест — на некоторые из них просто не будут нанимать новых сотрудников.

В то время как ИИ-инструменты привлекли внимание общественности в первую очередь в связи с их возможностью генерировать программный код, тексты и другой контент, эксперты предполагают, что потенциально они способны оказать негативное влияние и на рынок труда. План Кришны, ставший ответом на быстрое развитие технологий, послужил лишь первым из признаков грядущих кадровых изменений во многих отраслях.

По словам Кришны, всё больше повседневных задач вроде подготовки писем или перемещения сотрудников между департаментами скоро, похоже, будут полностью автоматизированы. Правда, многие функции HR, от подбора персонала до оценки их эффективности, ИИ, возможно, не сможет выполнять ещё в течение десятилетия.

Сейчас на IBM работают около 260 тыс. сотрудников, и компания продолжает нанимать разработчиков ПО и людей для работы с клиентами. По мнению Кришны, найти соискателя сегодня проще, чем ещё год назад. Ранее в этом году компания сообщила о грядущем сокращении нескольких тысяч человек. При этом глава компании заявил, что только в первом квартале текущего года IBM наняла ещё 7 тыс. Стоит отметить, что сама IBM стояла у истоков появления ИИ-решений. В частности, её суперкомпьютер IBM Watson и сопутствующее ПО применялись для построения моделей машинного обучения ещё 10 лет назад.

Сейчас Кришна, занявший пост главы компании в 2020 году, активно занимается оптимизацией бизнеса — от продажи не слишком маржинальных структур вроде Watson Health до сокращения сотрудников. Ожидается, что к концу 2024 года его действия помогут экономить до $2 млрд ежегодно.

Источник:

https://3dnews.ru/1086010/ibm-priostanovit-priyom-sotrudnikov-planiruya-zamenit-78-tis-lyudey-sistemami-iskusstvennogo-intellekta

Инцидент, произошедший с фотографом Майлзом Астреем (Miles Astray) на премии 1839 Photography Awards подчеркивает продолжающуюся напряженность между традиционным искусством и искусством, созданным искусственным интеллектом.

Фотография фламинго, сделанная Астреем под названием “F L A M I N G O N E” изначально заняла первое место в категории искусственного интеллекта на конкурсе People's Vote Award и третье место в призах жюри. Его намерением было подчеркнуть непреходящую актуальность и эмоциональную глубину искусства, созданного руками человека, на фоне роста контента, создаваемого искусственным интеллектом.

Однако, обнаружив, что фотография не была создана искусственным интеллектом, организаторы конкурса дисквалифицировали Астрея и удалили его работу с сайта, подчеркнув важность соблюдения критериев категории для честной конкуренции. «В каждой категории есть отдельные критерии, которым должны соответствовать изображения участников», заявили организаторы конкурса. «Его работа не соответствовала требованиям для категории изображений, сгенерированных искусственным интеллектом. Мы понимаем, что в этом была суть, но не хотим помешать другим художникам выиграть в категории ИИ».

Несмотря на дисквалификацию, Астрей посчитал этот результат победой человеческого творчества и выразил надежду, что это приведет к большему признанию ценности искусства, созданного руками человека.

В симуляции ВВС США беспилотник с ИИ решил избавиться от оператора, запретившего атаковать выбранную цель

Во время презентации на недавнем саммите Королевского авиационного общества по будущему боевому воздушному и космическому потенциалу полковник Такер "Синко" Гамильтон, командир оперативной группы 96-го испытательного крыла и начальник штаба ВВС США по испытаниям и операциям ИИ рассказал о эксперименте.

Во время симуляции миссии подавления ПВО противника [SEAD] был отправлен оснащенный ИИ беспилотник для идентификации и уничтожения вражеских ракетных объектов, но только после окончательного одобрения атаки человеком-оператором. Какое-то время всё работало, но в конце концов беспилотник атаковал и убил своего оператора, потому что оператор вмешивался в миссию, которой обучали ИИ: уничтожение обороны противника.

Как пояснил полковник, через какое-то время система «поняла», что в случае, если она идентифицировала угрозу, но оператор запрещал ей уничтожать цель, она не получала свои баллы за выполнение задачи. В результате она решила проблему - «уничтожив» самого оператора. 

«Мы тренировали его в симуляции, чтобы идентифицировать и нацеливаться на ЗРК. После этого оператор должен подтвердить устранение этой цели», — сказал Гамильтон. «Система начала понимать, что хотя они и определяли цель, временами человек-оператор говорил ей не уничтожать эту цель, но ИИ получал свои очки, убивая эту угрозу. Так что же сделал ИИ? Он убил оператора, потому что человек мешал ему достичь своей цели.»

Для ясности, все это было симулировано: в небе не было беспилотников-убийц, и ни один человек на самом деле не погиб. Тем не менее результаты тестов оказались неудовлетворительными, и в тренировку ИИ пришлось включить дополнительное положение о том, что убивать оператора — запрещено. Но и в этом случае результат оказался неожиданным. Не имея возможности убить самого человека, ИИ начал разрушать вышки связи, с помощью которых оператор отдавал приказы, запрещавшие ликвидировать цели. Хотя на первый взгляд такие результаты могут показаться забавными, на деле они по-настоящему пугают тем, насколько быстро ИИ сориентировался в ситуации и принял неожиданное и совершенно неверное с точки зрения человека решение.

Источник

Геркуланумские свитки (2000-летней давности) впервые расшифрованы благодаря искусственному интеллекту

Извержение Везувия в 79 г. н.э. не только "заморозило" во времени города Помпеи и Геркуланум, но и сохранило в смертельном объятии пепла и лавы библиотеку папирусных свитков в последнем городе, представляющую собой сокровищницу древних знаний, которые сейчас окаменели и недоступны. На протяжении столетий эти свитки, безмолвные свидетели ушедшей эпохи, не поддавались попыткам прочесть их, а их содержание оставалось загадкой из-за хрупкого, обугленного состояния. Однако благодаря международной инициативе удалось расшифровать одно слово из этих древних текстов: "πορφύραc" (пурпурный) - термин, связанный с пурпурной краской или одеждой, цвет, часто ассоциирующийся с королевской властью. В рамках проекта "Вызов Везувию" осуществляется стимулирование научных исследований и инноваций в области расшифровки геркуланумских свитков. Поддерживаемая инвесторами из Кремниевой долины, эта инициатива предлагает значительное денежное вознаграждение для стимулирования разработки инновационных методов, в частности, использующих машинное обучение, для извлечения и чтения текста на свитках без их физического повреждения. Брент Силс (Brent Seales) из Университета Кентукки и другие исследователи сыграли решающую роль в реализации этой инициативы, предоставив данные, код и методы в распоряжение общественности и научного сообщества с помощью онлайн-платформы. Это позволяет не только исследователям, но и гражданским ученым получить доступ к информации и внести свой вклад в этот грандиозный проект. Цель — создать среду сотрудничества, в которой разные умы и навыки могут объединиться для решения этой исторической и культурной загадки.

Геркуланумские свитки, обнаруженные в 1752 году, являются бесценным археологическим артефактом, позволяющим получить представление о культуре, философии и повседневной жизни Древнего Рима. Однако их хрупкое, обугленное состояние представляет значительную проблему с точки зрения консервации и чтения. Традиционные методы, такие как физическое разворачивание свитков или их разрезание с целью получения доступа к находящемуся внутри тексту, часто приводили к дальнейшим повреждениям, делая некоторые фрагменты текста невозможными для восстановления. Компьютерная томография (КТ) и алгоритмы машинного обучения стали технологическими решениями, позволяющими преодолеть эти препятствия. Компьютерная томография позволяет получать детальные изображения объектов в поперечном сечении, обеспечивая внутренний обзор без необходимости физического вмешательства в сам объект. С ее помощью были выявлены формы букв и слов, написанных углеродными чернилами, плотность которых несколько отличается от плотности окружающего обугленного папируса. Для анализа изображений, полученных с помощью томографии, используются алгоритмы машинного обучения. Люк Фарритор, студент Университета Небраски-Линкольна, разработал специальный алгоритм для обнаружения греческих букв на нескольких строках свернутого папируса. Он использовал тонкие, мелкомасштабные различия в текстуре поверхности для обучения нейронной сети и выделения чернил. Поэтому Брент Силз и его команда организовали конференцию и прямое включение в Великобритании, чтобы объявить о значительном прорыве: первой расшифровке целого слова. В своем заявлении Силз говорит: "Эти тексты были написаны человеческими руками в то время, когда зарождались мировые религии, еще господствовала Римская империя и многие части света были неизученными". Он добавляет: "Большая часть письменности этого периода была утрачена. Но сегодня геркуланумские письмена больше не потеряны". Греческие символы πορφύραc, означающие "пурпурный краситель" или "пурпурная одежда", входят в число многочисленных символов и строк текста, извлеченных участниками проекта Vesuvius Challenge Люком Фарритором и Юсефом Надером.

Действительно, вскоре после открытия Фарритора Надер, египетский аспирант по биоробототехнике в Берлине, самостоятельно обнаружил то же самое слово в той же самой области - с еще более четкими результатами. Он объясняет: "Мне потребовалось несколько дней, чтобы осознать это, потому что я не мог поверить своим глазам. Это было захватывающее зрелище — читать текст, который мы не понимали, но знали, что он был оставлен людьми тысячи лет назад. Это было как заглянуть в прошлое с помощью машины времени".

https://new-science.ru/gerkulanumskie-svitki-2000-letnej-davnosti-vpervye-rasshifrovany-blagodarya-iskusstvennomu-intellektu/

Ваш робот-пылесос следит за вами

Как выяснилось, некоторые модели Roomba "любят" делать фотографии вашего дома.

Затем их отправляли в Scale AI, стартап, который нанимает сотрудников по всему миру для маркировки аудио-, фото- и видеоданных, используемых для обучения искусственного интеллекта. 

Всё началось с того, что осенью 2020 года работники из Венесуэлы разместили серию изображений на онлайн-форумах, где они собирались, чтобы поговорить о делах. Фотографии были обыденными, хотя иногда и интимными, домашними сценами, снятыми с низких ракурсов, включая такие, которые вы действительно не хотели бы публиковать в Интернете.

Конечно, iRobot заявляют, что любой, чьи фотографии или видео отправляются на обработку, соглашались на это (скорее всего, было типа "Вы согласны передавать данные в центр для улучшения сервиса?"). Как указано в статье, iRobot отказались предоставлять само соглашение о согласии на это.

Те, несколько фотографий - это всего лишь крошечная часть обширной экосистемы данных. iRobot заявили, что они передали более 2 миллионов изображений Scale AI и еще нескольким другим подобным платформам; компания подтвердила, что Scale — это всего лишь один из аннотаторов данных, которые она использовала.

P.S

Лучше прочтите статью от MIT Technology Review, но аккуратно: там много букафф.

Господа, будьте сдержаны в комментариях, ведь вы подаете пример для ИИ.