🔐 Исследование: ИИ способен менее чем за минуту взломать каждый второй пароль.
Специалисты компании Home Security Heroes использовали специализированный инструмент PassGAN на базе генеративно-состязательной нейросети. С его помощью эксперты обработали более 15 млн учетных записей из датасета Rockyou.
В результате PassGAN потребовалось на подбор 51% паролей менее минуты, 65% — почти час, 71% — около дня и 81% — примерно месяц.
☝️ Для защиты аккаунтов в компании порекомендовали использовать комбинации из более чем 12 символов. Они должны включать заглавные и строчные буквы, цифры и другие составляющие. Эксперты уверены, что 18-значные разнотипные пароли пока не подвержены ИИ-взлому.
#исследование #GAN
Специалисты компании Home Security Heroes использовали специализированный инструмент PassGAN на базе генеративно-состязательной нейросети. С его помощью эксперты обработали более 15 млн учетных записей из датасета Rockyou.
В результате PassGAN потребовалось на подбор 51% паролей менее минуты, 65% — почти час, 71% — около дня и 81% — примерно месяц.
☝️ Для защиты аккаунтов в компании порекомендовали использовать комбинации из более чем 12 символов. Они должны включать заглавные и строчные буквы, цифры и другие составляющие. Эксперты уверены, что 18-значные разнотипные пароли пока не подвержены ИИ-взлому.
#исследование #GAN
👀 Исследователи из Google и Стэнфордского университета запустили искусственное общество с ИИ-агентами «Смолвиль».
В закрытом мире 25 персонажей просыпаются, готовят завтрак, взаимодействуют друг с другом и веселятся. Для этого ученые вводят в ChatGPT сведения о каждом агенте вроде его профессии и отношений с другими ИИ. Затем они запускают симулятор «человеческого поведения».
💭 Агенты способны анализировать окружение и использовать «воспоминания» для определения действий. Также персонажи могут размышлять, генерировать новые идеи и строить долгосрочные планы.
Спустя некоторое время после запуска симуляции ученые «опросили» персонажей. Некоторые сделали карьеру, а агент по имени Сэм решил баллотироваться на пост мэра города благодаря «многолетней политической практике».
🤔 Исследователи считают, что возможность создавать реалистичные симуляции человеческого поведения станет полезной для различных виртуальных пространств, включая активации NPC в играх.
#исследование #Google
В закрытом мире 25 персонажей просыпаются, готовят завтрак, взаимодействуют друг с другом и веселятся. Для этого ученые вводят в ChatGPT сведения о каждом агенте вроде его профессии и отношений с другими ИИ. Затем они запускают симулятор «человеческого поведения».
💭 Агенты способны анализировать окружение и использовать «воспоминания» для определения действий. Также персонажи могут размышлять, генерировать новые идеи и строить долгосрочные планы.
Спустя некоторое время после запуска симуляции ученые «опросили» персонажей. Некоторые сделали карьеру, а агент по имени Сэм решил баллотироваться на пост мэра города благодаря «многолетней политической практике».
🤔 Исследователи считают, что возможность создавать реалистичные симуляции человеческого поведения станет полезной для различных виртуальных пространств, включая активации NPC в играх.
#исследование #Google
🪄 Американские исследователи задействовали ИИ для улучшения изображения сверхмассивной черной дыры в центре галактики М87.
Первый в истории исходный снимок представили в 2019 году. Его сделали с помощью комплекса телескопов Event Horizon Telescope (EHT).
Для повышения качества изображения специалисты разработали алгоритм PRIMO, использующий метод обучения представлениям. Они натренировали его на 30 000 изображений смоделированных черных дыр для поиска закономерностей.
🌌 Улучшенный с помощью ИИ снимок согласуется с данными EHT и соответствует теоретическим моделям космического объекта.
#исследование #космос
Первый в истории исходный снимок представили в 2019 году. Его сделали с помощью комплекса телескопов Event Horizon Telescope (EHT).
Для повышения качества изображения специалисты разработали алгоритм PRIMO, использующий метод обучения представлениям. Они натренировали его на 30 000 изображений смоделированных черных дыр для поиска закономерностей.
🌌 Улучшенный с помощью ИИ снимок согласуется с данными EHT и соответствует теоретическим моделям космического объекта.
#исследование #космос
🧬 Исследователи из MIT разработали две генеративные ИИ-модели для создания белков с определенными структурными особенностями.
Специалисты использовали архитектуру диффузионных алгоритмов на основе внимания. Первый работает с общими структурными свойствами протеинов, а вторая — на уровне аминокислот. Обе модели связаны с нейросетью, прогнозирующей свертывание белка.
Чтобы проверить алгоритмы, ученые ввели физически невозможные дизайны структур. В результате вместо создания нереальных белков модели генерировали наиболее близкое к синтезируемому решение.
⚙️ По словам исследователей, полученные с помощью ИИ последовательности можно использовать для разработки материалов с определенными механическими свойствами, такими как жесткость или эластичность.
#исследование #MIT
Специалисты использовали архитектуру диффузионных алгоритмов на основе внимания. Первый работает с общими структурными свойствами протеинов, а вторая — на уровне аминокислот. Обе модели связаны с нейросетью, прогнозирующей свертывание белка.
Чтобы проверить алгоритмы, ученые ввели физически невозможные дизайны структур. В результате вместо создания нереальных белков модели генерировали наиболее близкое к синтезируемому решение.
⚙️ По словам исследователей, полученные с помощью ИИ последовательности можно использовать для разработки материалов с определенными механическими свойствами, такими как жесткость или эластичность.
#исследование #MIT
📻 В Швейцарии искусственный интеллект весь день контролировал эфир франкоязычной радиостанции Couleur 3.
С 6:00 до 19:00 алгоритмы подбирали и создавали музыку. Также они рассказывали шутки и зачитывали вымышленные новости, например, о запрете полетов космических кораблей в воздушном пространстве Женевы из-за жалоб на шум.
💬 Подготовка к эксперименту заняла три месяца. За написание текста отвечали ChatGPT и другие языковые модели, а за их озвучивание — клонированные украинской компанией Respeecher голоса пяти ведущих.
Каждые 20 минут слушатели получали уведомление, что за программу отвечает искусственный интеллект.
📝 По данным Couleur 3, после эксперимента станция получила множество сообщений. В 90% из них говорилось, что «получилось круто, но не хватало человеческого элемента».
#Швейцария #исследование
С 6:00 до 19:00 алгоритмы подбирали и создавали музыку. Также они рассказывали шутки и зачитывали вымышленные новости, например, о запрете полетов космических кораблей в воздушном пространстве Женевы из-за жалоб на шум.
💬 Подготовка к эксперименту заняла три месяца. За написание текста отвечали ChatGPT и другие языковые модели, а за их озвучивание — клонированные украинской компанией Respeecher голоса пяти ведущих.
Каждые 20 минут слушатели получали уведомление, что за программу отвечает искусственный интеллект.
📝 По данным Couleur 3, после эксперимента станция получила множество сообщений. В 90% из них говорилось, что «получилось круто, но не хватало человеческого элемента».
#Швейцария #исследование
🧠 Ученые из Техасского университета в Остине разработали неинвазивную ИИ-систему, которая преобразует активности мозга человека в поток текста.
Для сбора данных участников поместили в аппарат фМРТ и дали послушать несколько часов подкастов и четыре видеоролика без звука. Затем исследователи создали алгоритм-декодер, работающий по принципу чат-ботов ChatGPT или Bard.
В итоге обученная ИИ-система смогла генерировать поток текста, когда участник слушает записи или воображает, что рассказывает новую историю. Однако декодер не всегда дословно передает мысли, а лишь генерирует общие идеи.
💭 Например, когда участница во время эксперимента услышала слова «у меня еще нет водительских прав», мысли трансформировались в «она еще даже не начала учиться водить».
https://forklog.com/news/ai/ii-nauchili-prevrashhat-mysli-cheloveka-v-tekst
#исследование
Для сбора данных участников поместили в аппарат фМРТ и дали послушать несколько часов подкастов и четыре видеоролика без звука. Затем исследователи создали алгоритм-декодер, работающий по принципу чат-ботов ChatGPT или Bard.
В итоге обученная ИИ-система смогла генерировать поток текста, когда участник слушает записи или воображает, что рассказывает новую историю. Однако декодер не всегда дословно передает мысли, а лишь генерирует общие идеи.
💭 Например, когда участница во время эксперимента услышала слова «у меня еще нет водительских прав», мысли трансформировались в «она еще даже не начала учиться водить».
https://forklog.com/news/ai/ii-nauchili-prevrashhat-mysli-cheloveka-v-tekst
#исследование
ForkLog
ИИ научили превращать мысли человека в текст
Ученые из Техасского университета в Остине разработали неинвазивную ИИ-систему, которая преобразует активности мозга человека в поток текста.
🐌 Предприятия во всем мире внедряют автоматизацию в свои операции более медленными темпами, чем ожидалось ранее. К такому выводу пришли эксперты Всемирного экономического форума.
Согласно отчету «Будущее рабочих мест», в настоящее время бизнесы оценивают, что 34% всех их задач выполняются машинами. Предыдущий прогноз о степени автоматизации на уровне 47% до 2025 года не оправдается, признали экономисты. Теперь эксперты считают, что к 2027 будут автоматизированы 42% задач.
📊 Согласно пересмотренным оценкам, 65% автоматизированных задач в ближайшие пять лет сосредоточатся на обработке информации и данных. 35% работ будет связано с рассуждениями и принятием решений, которые традиционно являются прерогативой человека.
https://forklog.com/news/ai/vef-prognozy-po-robotizatsii-predpriyatij-ne-opravdalis
#исследование
Согласно отчету «Будущее рабочих мест», в настоящее время бизнесы оценивают, что 34% всех их задач выполняются машинами. Предыдущий прогноз о степени автоматизации на уровне 47% до 2025 года не оправдается, признали экономисты. Теперь эксперты считают, что к 2027 будут автоматизированы 42% задач.
📊 Согласно пересмотренным оценкам, 65% автоматизированных задач в ближайшие пять лет сосредоточатся на обработке информации и данных. 35% работ будет связано с рассуждениями и принятием решений, которые традиционно являются прерогативой человека.
https://forklog.com/news/ai/vef-prognozy-po-robotizatsii-predpriyatij-ne-opravdalis
#исследование
ForkLog
ВЭФ: прогнозы по роботизации предприятий не оправдались
Предприятия внедряют автоматизацию в свои операции более медленными темпами, чем ожидалось ранее, заявили эксперты Всемирного экономического форума.
🔎 Исследование: большинство американцев поддерживают усилия Конгресса США по сдерживанию ИИ.
Исследователи The Tech Oversight Project опросили 1208 зарегистрированных избирателей. 54% из них уверены, что законодателям нужно «незамедлительно принять меры по регулированию ИИ» для обеспечения конфиденциальности, справедливости и безопасности.
По мнению 15% респондентов, сдерживание ИИ «задушит» инновации.
👥 41% опрошенных предпочитают видеть правительство в качестве «движущей силы» по введению ИИ-политик и регулированию. 20% заявили, что этим должны заниматься технологические компании.
#исследование #регулирование
Исследователи The Tech Oversight Project опросили 1208 зарегистрированных избирателей. 54% из них уверены, что законодателям нужно «незамедлительно принять меры по регулированию ИИ» для обеспечения конфиденциальности, справедливости и безопасности.
По мнению 15% респондентов, сдерживание ИИ «задушит» инновации.
👥 41% опрошенных предпочитают видеть правительство в качестве «движущей силы» по введению ИИ-политик и регулированию. 20% заявили, что этим должны заниматься технологические компании.
#исследование #регулирование
🔎 Ученые из Оксфордского университета, IBM Research и Техасского университета создали атомарно тонкие искусственные нейроны, имитирующие сложные способности мозга.
Исследователи расширили функциональность мемристоров, сделав их чувствительными к оптическим и электрическим сигналам. Это позволяет одновременное существование отдельных путей прямой и обратной связи в сети, повышая способность решать сложные задачи.
⚙️ Для создания атомарно тонких искусственных нейронов специалисты использовали набор из трех уложенных слоями 2D-материалов: графена, дисульфида молибдена и дисульфида вольфрама. Полученное устройство показывает изменение своей проводимости в зависимости от мощности и продолжительности взаимодействия со светом или электричеством.
#исследование
Исследователи расширили функциональность мемристоров, сделав их чувствительными к оптическим и электрическим сигналам. Это позволяет одновременное существование отдельных путей прямой и обратной связи в сети, повышая способность решать сложные задачи.
⚙️ Для создания атомарно тонких искусственных нейронов специалисты использовали набор из трех уложенных слоями 2D-материалов: графена, дисульфида молибдена и дисульфида вольфрама. Полученное устройство показывает изменение своей проводимости в зависимости от мощности и продолжительности взаимодействия со светом или электричеством.
#исследование
🔬 Исследователи из Мичиганского университета разработали ИИ-платформу BacterAI, способную изучать бактерии без предварительных знаний.
Система создает набор данных, проводя эксперименты с помощью лабораторных роботов. Устройства запускаются один за другим, передавая результаты от предыдущего к следующему. Затем платформа преобразовывает выводы в набор логических правил, которые исследователи могут проверить и использовать.
🦠 В ходе проверки BacterAI требовалось выяснить метаболизм двух распространенных в полости рта бактерий. Задача включала определение конкретного набора из 20 аминокислот (АМК), необходимых для поддержания жизни этих микроорганизмов.
В результате ИИ ежедневно проверял несколько сотен сочетаний АМК. Он выбирал наиболее многообещающие комбинации и наблюдал за ними в последующих тестах.
🔎 По словам ученых, BacterAI проводил до 10 000 экспериментов за 24 часа. Через девять дней система научилась точно прогнозировать наборы аминокислот для каждого вида бактерий в 90% случаев.
#исследование
Система создает набор данных, проводя эксперименты с помощью лабораторных роботов. Устройства запускаются один за другим, передавая результаты от предыдущего к следующему. Затем платформа преобразовывает выводы в набор логических правил, которые исследователи могут проверить и использовать.
🦠 В ходе проверки BacterAI требовалось выяснить метаболизм двух распространенных в полости рта бактерий. Задача включала определение конкретного набора из 20 аминокислот (АМК), необходимых для поддержания жизни этих микроорганизмов.
В результате ИИ ежедневно проверял несколько сотен сочетаний АМК. Он выбирал наиболее многообещающие комбинации и наблюдал за ними в последующих тестах.
🔎 По словам ученых, BacterAI проводил до 10 000 экспериментов за 24 часа. Через девять дней система научилась точно прогнозировать наборы аминокислот для каждого вида бактерий в 90% случаев.
#исследование
🔎 Meta представила первую открытую ИИ-модель ImageBind, способную обрабатывать шесть типов данных. Протестировать работу системы можно на сайте проекта.
Алгоритм объединяет текст, изображения и видео, аудио, информацию о глубине, сведения о температуре, а также показания движения, генерируемые инерционными измерительными устройствами.
По данным компании, модель является исследовательским проектом, не имеющим потребительского или практического применения. Однако технология открывает новые возможности для разработчиков генеративного ИИ.
☝️ В Meta отметили, что будущие алгоритмы смогут обрабатывать другой поток сенсорной информации, включая осязание, речь, обоняние и фМРТ-сигналы мозга. Это позволит создать более полные ИИ-модели, ориентированные на человека, добавили в компании.
#Meta #исследование
Алгоритм объединяет текст, изображения и видео, аудио, информацию о глубине, сведения о температуре, а также показания движения, генерируемые инерционными измерительными устройствами.
По данным компании, модель является исследовательским проектом, не имеющим потребительского или практического применения. Однако технология открывает новые возможности для разработчиков генеративного ИИ.
☝️ В Meta отметили, что будущие алгоритмы смогут обрабатывать другой поток сенсорной информации, включая осязание, речь, обоняние и фМРТ-сигналы мозга. Это позволит создать более полные ИИ-модели, ориентированные на человека, добавили в компании.
#Meta #исследование
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👀 Исследователи из MIT и Университета Райса разработали технику компьютерного зрения ORCa, способную видеть объекты вне поля зрения.
Система анализирует искаженные отражения на глянцевых поверхностях, чтобы определить предметы и расстояние к ним. Например, с помощью этой технологии робокары могут по отсветам на других автомобилях выявить приближающийся транспорт на перекрестке.
ПО обрабатывает несколько изображений глянцевой поверхности под разными углами. Затем, используя машинное обучение, оно разбивает отражение объекта на отдельные пиксели. Анализируя их изменения относительно друг друга на разных картинках, ORCa способна определить форму предмета.
🔎 Также, моделируя сцену в виде так называемого 5D-поля излучения, технология оценивает направление и интенсивность световых лучей, падающих или отражающихся от каждой точки. За счет этого ORCa может установить, насколько далеко они находятся от отражающей поверхности и друг от друга.
#исследование #MIT
Система анализирует искаженные отражения на глянцевых поверхностях, чтобы определить предметы и расстояние к ним. Например, с помощью этой технологии робокары могут по отсветам на других автомобилях выявить приближающийся транспорт на перекрестке.
ПО обрабатывает несколько изображений глянцевой поверхности под разными углами. Затем, используя машинное обучение, оно разбивает отражение объекта на отдельные пиксели. Анализируя их изменения относительно друг друга на разных картинках, ORCa способна определить форму предмета.
🔎 Также, моделируя сцену в виде так называемого 5D-поля излучения, технология оценивает направление и интенсивность световых лучей, падающих или отражающихся от каждой точки. За счет этого ORCa может установить, насколько далеко они находятся от отражающей поверхности и друг от друга.
#исследование #MIT
🔎 Исследование: ИИ может предсказывать рак поджелудочной железы за три года до формирования канцерогенных клеток.
Специалисты использовали миллионы медицинских карт из Датского национального реестра пациентов и корпоративного хранилища данных по делам ветеранов США. Они обучили ИИ-алгоритмы соотносить диагностические коды из ICD с раком поджелудочной железы.
👥 По данным исследователей, пока наиболее эффективной оказалась нейросеть-трансформер. Она показала, что из 1000 пациентов старше 50 лет с самым высоким риском примерно у 320 разовьется рак поджелудочной железы.
Модель менее точно предсказывает появление опухоли в течение более длительных интервалов времени по сравнению с короткими и для людей младше 50 лет.
☝️ Ученые отметили, что эффективность прогнозирования в реальных условиях зависит от качества истории болезни пациентов. Инструменты скрининга необходимо обучать на информации о местном населении. Например, обученная на данных пациентов из Дании модель оказалась менее точна при обработке сведений о жителях США.
#исследование #медицина
Специалисты использовали миллионы медицинских карт из Датского национального реестра пациентов и корпоративного хранилища данных по делам ветеранов США. Они обучили ИИ-алгоритмы соотносить диагностические коды из ICD с раком поджелудочной железы.
👥 По данным исследователей, пока наиболее эффективной оказалась нейросеть-трансформер. Она показала, что из 1000 пациентов старше 50 лет с самым высоким риском примерно у 320 разовьется рак поджелудочной железы.
Модель менее точно предсказывает появление опухоли в течение более длительных интервалов времени по сравнению с короткими и для людей младше 50 лет.
☝️ Ученые отметили, что эффективность прогнозирования в реальных условиях зависит от качества истории болезни пациентов. Инструменты скрининга необходимо обучать на информации о местном населении. Например, обученная на данных пациентов из Дании модель оказалась менее точна при обработке сведений о жителях США.
#исследование #медицина
🔎 Исследование: алгоритмы YouTube рекомендуют детям видео с перестрелками в школах и инструкциями по использованию оружия.
Специалисты Tech Transparency Project (TTP) создали на платформе четыре аккаунта от имени двух девятилетних и двух 14-летних мальчиков. Со всех учетных записей они просматривали ролики, связанные с популярными играми вроде Roblox, Lego Star Wars и Grand Theft Auto. В течение 30 дней эксперты отслеживали рекомендации YouTube.
🔫 Исследование показало, что алгоритмы предлагали всем четырем аккаунтам видео об оружии и стрельбе. При их просмотре количество подобных рекомендаций увеличивалось.
Согласно отчету, некоторый предлагаемый YouTube контент нарушал правила платформы. Например, учебное видео с превращением обычных пистолетов в «полностью автоматические» или другими модификациями оружия.
🗣 Представитель YouTube указал на более безопасное приложение Kids со встроенными инструментами для наблюдения за контентом. Также он заявил, что в компании приветствуют подобные исследования, но в отчете TTP недостаточно информации о количестве рекомендованных платформой видео и настройках тестовых аккаунтов.
#исследование #YouTube
Специалисты Tech Transparency Project (TTP) создали на платформе четыре аккаунта от имени двух девятилетних и двух 14-летних мальчиков. Со всех учетных записей они просматривали ролики, связанные с популярными играми вроде Roblox, Lego Star Wars и Grand Theft Auto. В течение 30 дней эксперты отслеживали рекомендации YouTube.
🔫 Исследование показало, что алгоритмы предлагали всем четырем аккаунтам видео об оружии и стрельбе. При их просмотре количество подобных рекомендаций увеличивалось.
Согласно отчету, некоторый предлагаемый YouTube контент нарушал правила платформы. Например, учебное видео с превращением обычных пистолетов в «полностью автоматические» или другими модификациями оружия.
🗣 Представитель YouTube указал на более безопасное приложение Kids со встроенными инструментами для наблюдения за контентом. Также он заявил, что в компании приветствуют подобные исследования, но в отчете TTP недостаточно информации о количестве рекомендованных платформой видео и настройках тестовых аккаунтов.
#исследование #YouTube
🤔 По мнению большинства американцев, стремительное развитие технологий искусственного интеллекта может поставить под угрозу будущее человечества.
61% опрошенных считают ИИ опасным. 22% респондентов не согласились с этим утверждением, а 17% не смогли ответить на вопрос.
Электорат бывшего президента США Дональда Трампа выразил большую озабоченность. 70% из них согласились с тем, что ИИ может угрожать человечеству. Среди избирателей Джо Байдена таких оказалось 60%.
📊 В религиозном разрезе 32% евангелистов «полностью согласились» с тем, что ИИ угрожает цивилизации. 24% представителей других христианских течений придерживаются такого же мнения.
https://forklog.com/news/ai/reuters-61-amerikantsev-schitayut-ii-ugrozoj-chelovechestvu
#исследование
61% опрошенных считают ИИ опасным. 22% респондентов не согласились с этим утверждением, а 17% не смогли ответить на вопрос.
Электорат бывшего президента США Дональда Трампа выразил большую озабоченность. 70% из них согласились с тем, что ИИ может угрожать человечеству. Среди избирателей Джо Байдена таких оказалось 60%.
📊 В религиозном разрезе 32% евангелистов «полностью согласились» с тем, что ИИ угрожает цивилизации. 24% представителей других христианских течений придерживаются такого же мнения.
https://forklog.com/news/ai/reuters-61-amerikantsev-schitayut-ii-ugrozoj-chelovechestvu
#исследование
ForkLog
61% американцев назвали ИИ угрозой человечеству
По мнению большинства американцев, стремительное развитие технологий искусственного интеллекта может поставить под угрозу будущее человечества.