Вкратце Банки в Америке, как сообщается, развертывают камеры с программным обеспечением для машинного обучения для наблюдения за людьми, утверждая, что это поможет уменьшить мошенничество, предоставить более качественные услуги для сокращения времени ожидания и контролировать бездомных, спящих возле банкоматов.

Яндекс

Такие известные имена, как JP Morgan и Wells Fargo, внедряют технологию распознавания лиц для широкого наблюдения за персоналом и клиентами, в соответствии Рейтер на этой неделе.

Некоторые банки, например City National Bank of Florida, тестируют программное обеспечение для идентификации клиентов и сотрудников в своих отделениях в целях безопасности. Другие, такие как Southern Bank, используют камеры с поддержкой технологий искусственного интеллекта для обнаружения любой подозрительной активности вокруг банкоматов и могут передавать звуковые сообщения, говорящие людям, которые торчат вокруг банкоматов, чтобы они отошли. Чейз сказал, что установленное им программное обеспечение не предназначено для распознавания личности, расы или пола людей.

Однако эти программные камеры не приветствуются в филиалах в некоторых регионах США. Например, в некоторых городах, таких как Портленд в штате Орегон, запрещено использование камер распознавания лиц в общественных местах.

«Мы всегда изучаем возможные новые технологические решения, имеющиеся на рынке», — заявил банк, известный как The Charlotte в Северной Каролине.

Громадный чип процессора стал еще мощнее

Аппаратный стартап с ИИ Cerebras запущен его чип второго поколения упакован в колоссальные 2,6 триллиона транзисторов на кремниевой матрице размером около 46000 мм.2 — размером с планшет.

Читайте также:
Oppo представила металлический смартфон A53

Новый Wafer Scale Engine (WSE-2) кажется намного более мощным, чем его предшественник. Cerebras перешла с 16-нм на 7-нм производственный узел TSMC и заявила, что его процессор содержит 850 000 ядер AI плюс в общей сложности 40 ГБ встроенной памяти SRAM с пропускной способностью памяти 20 ПБ в секунду.

Нам сказали, что наличие такого количества памяти на одном кристалле помогает обучению больших моделей ИИ, хотя трудно сказать, насколько хорошо оборудование Cerebras работает по сравнению с его конкурентами с меньшими чипами.

«WSE-2 удваивает производительность по всем характеристикам чипа — количеству транзисторов, количеству ядер, памяти, пропускной способности памяти и пропускной способности фабрики, но мы не разделили производительность с разной точностью», — сказал представитель. Реестр.

WSE-2 потребляет до 17 кВт мощности и требует специального жидкостного охлаждения.

Следите за своими алгоритмами искусственного интеллекта, или FTC сделает это за вас

Федеральная торговая комиссия Америки выпустила предупреждение о том, что компании должны проявлять осторожность при развертывании алгоритмов машинного обучения, которые являются справедливыми и непредвзятыми в отношении расы, пола, возраста, религии — вы называете это — в противном случае столкнуться с юридическими последствиями.

«Имейте в виду, что если вы не будете нести ответственность, Федеральная торговая комиссия может сделать это за вас», — предупредила Элиза Джиллсон, поверенный регулирующего органа, в публичной записке на этой неделе. Она напомнила организациям, что она имеет право привлекать их к ответственности в соответствии с Законом о Федеральной торговой комиссии, а алгоритмы, применяемые в областях с особенно высоким риском, таких как определение занятости, кредита, жилья и страхования людей, должны быть тщательно изучены.

Читайте также:
Встречаем самый мощный chromebook в мире

Джилсон призвала компании быть прозрачными в том, как их алгоритмы используют данные для принятия решений и для аудита своего программного обеспечения. «В спешке к внедрению новых технологий будьте осторожны и не обещайте слишком много того, что может дать ваш алгоритм», — предупредила она. Например, алгоритм распознавания лиц, обладающий высокой степенью точности, когда он фактически пытается идентифицировать людей с более темной кожей, может быть обманчивым и привлекать к себе правоохранительные действия FTC.

Вы можете прочитать сообщение в блоге Джиллсона здесь.

Моделирование искусственного интеллекта в разных комнатах

Исследователи из Института искусственного интеллекта Аллена обновили свою среду физического движка ManipulaTHOR, чтобы позволить робототехникам обучать виртуальных агентов перемещать объекты по разным комнатам с помощью программного обеспечения.

«Представьте, что робот может перемещаться по кухне, открывать холодильник и вытаскивать банку газировки. Это одна из самых больших и часто упускаемых из виду проблем в робототехнике, и AI2-THOR первым разработал эталонный тест для задачи перемещения объектов в различные места в виртуальных комнатах, обеспечивая воспроизводимость и измеряя прогресс », — сказал генеральный директор исследовательской лаборатории Орен Эциони. сказал.

Институт искусственного интеллекта Аллена (AI2) занимается обработкой естественного языка и работает над созданием роботов, которые однажды смогут эффективно взаимодействовать и общаться с людьми. «После пяти лет напряженной работы, теперь мы можем начать обучать робот воспринимать и ориентироваться в мире больше, как мы делаем, что делают модели использования в реальном мире более достижимыми, чем когда-либо прежде,» добавил Этциони.

Читайте также:
Новые рекорды Windows 10

Вы можете получить ManipulaTHOR версии 3.0 с GitHub и узнать больше о программном обеспечении, здесь. ®