Вкратце Всего за несколько дней до того, как президент Трамп должен покинуть свой пост, Белый дом создал Управление национальной инициативы в области искусственного интеллекта, которое будет подчиняться Управлению по политике в области науки и технологий.

Организация будет отвечать за помощь промышленности и академическим кругам в совместной работе над тем, чтобы развитие ИИ соответствовало стратегии США. Это также поможет принять новую политику и создать инициативы по финансированию НИОКР. Этот шаг — одна из последних попыток Трампа создать что-то потенциально долгосрочное в этой сфере во время его пребывания в правительстве.

«Благодаря историческим усилиям администрации Трампа и беспрецедентному энтузиазму и активности частного сектора и академических кругов Соединенные Штаты остаются мировым лидером в области искусственного интеллекта», согласно к заявлению.

«Новый офис Белого дома по национальной инициативе в области искусственного интеллекта станет неотъемлемой частью усилий федерального правительства по сохранению этой лидирующей позиции на многие годы вперед».

Инструмент распознавания лиц, используемый для отбора кандидатов на работу, был отменен

HireVue, программное обеспечение бизнес, который разработал один из наиболее широко используемых алгоритмов работы скрининга, упал свою спорную функцию распознавания лица.

Черты лица кандидатов анализировались, когда они говорили во время интервью через веб-камеру. Вместе с другими данными, такими как тон голоса и произнесенные слова, кандидаты на работу были отмечены кодексом качеств, включая дружелюбие и надежность.

Эксперты утверждают, что такое программное обеспечение страдает предвзятостью и не должно использоваться, когда на карту поставлены средства к существованию. В 2019 году некоммерческий центр электронной информации о конфиденциальности подал жалобу с Федеральной торговой комиссией Америки, утверждающей, что HireVue «совершала нечестные и вводящие в заблуждение действия в нарушение Закона о Федеральной торговой комиссии».

Читайте также:
Графические пароли на Android оказались небезопасными

Теперь, компания убила ее наиболее спорную функцию. «Это добавляло ценности клиентам, но не стоило беспокойства», — сказал генеральный директор HireVue. сказал Проводной.

Настройте Amazon Alexa с помощью собственного слова для пробуждения, например: oi!

Amazon запустила Alexa Custom Assistant, платформу, которая позволяет организациям адаптировать интеллектуального помощника с голосовым управлением для собственного использования.

«Alexa Custom Assistant построен непосредственно на технологии Alexa, предоставляя компаниям доступ к постоянно совершенствующейся технологии голосового искусственного интеллекта мирового класса, настраиваемой с помощью уникального слова пробуждения, голоса, навыков и возможностей», — говорит интернет-гигант. сказал.

Например, некоторые автопроизводители, в том числе Fiat Chrysler Automobiles, подписались в качестве клиента, чтобы использовать программное обеспечение Alexa для питания интеллектуальных динамиков в своих автомобилях. Разработчикам не требуется развертывать блок физического помощника Amazon; это программное обеспечение, которое они могут использовать на собственном оборудовании. Amazon надеется, что, открыв услугу для компаний, ее система на основе машинного обучения будет включена в мобильные приложения, гаджеты и даже видеоигры.

Крупнейшая нейронная сеть с более чем триллионом параметров

Гуглеры создали огромную языковую модель с потрясающими 1,6 триллионами параметров, что более чем в девять раз больше, чем у системы OpenAI GPT-3. Языковые модели сейчас в моде, и этот особый трюк, похоже, является эффективным способом его обучения.

Модель голиафа была обучена на 750 ГБ текста, извлеченного из Интернета, и потребовалось много вычислительных ресурсов для обработки всех этих данных. Нам сказали, что гуглерам удалось сделать это с помощью всего 32 ядер TPU, благодаря новой технологии, которую они называют Switch Transformers. В бумага описание метода ошеломляет. По сути, модель с 1,6 триллионами параметров оптимизирована для обучения, поскольку она может более эффективно обрабатывать разреженные матричные умножения.

«Мы достигаем этого путем разработки редко активируемой модели, которая эффективно использует оборудование, предназначенное для плотного умножения матриц, такое как графические процессоры и TPU», — говорится в документе. «В нашей системе распределенного обучения наши редкоактивированные слои разделяют уникальные веса на разных устройствах. Таким образом, вес модели увеличивается с увеличением количества устройств, при этом сохраняется управляемая память и вычислительные ресурсы на каждом устройстве ». ®

Читайте также:
Китайские хакеры атаковали университет США