วันพฤหัสบดีที่ 31 ธันวาคม พ.ศ. 2563

AI โดรน และกล้อง 4K เพิ่มเทคโนโลยีด้านความมั่นคงในญี่ปุ่น

AI Guard ของ Secom ภาพจาก KYODO

จากการขาดแคลนบุคลากรด้านความมั่นคง (security) ในญี่ปุ่น  ทำให้ต้องมีการนำเทคโนโลยีอย่าง AI กล้องวีดีโอแบบ 4K และโดรนมาใช้งาน ตัวอย่างเช่น "AI Guard" ของบริษัทด้านความมั่นคงอย่าง Secom ซึ่งนำมาติดตั้งทื่โรงพยาบาล Ogikubo ที่อยู่ในโตเกียวในเดือนตุลาคม โดยระบบนี้แสดงตัวการ์ตูนที่ประตูทางเข้าโรงพยาบาลเพื่อตรวจวัดอุณหภูมิของคนที่จะเข้ามาในโรงพยาบาล โดยจะยอมให้คนที่อุณหภูมิอยู่ในเกณฑ์เท่านั้นเข้าโรงพยาบาล 

ในขณะเดียวกัน  Sohgo Security Services (Alsok) ได้ติดตั้งกล้อง 4K ที่หอคอย Tokyo Skytree เพื่อทดสอบความสามารถในการติดตามสภาพแวดล้อมโดยรอบ ยิ่งไปกว่านั้นคุกในจังหวัด Yamaguchi ใช้โดรนลาดตระเวณติดกล้องของ Secom ให้บินตรวจตราตามเส้นทางที่ต้องการ เจ้าหน้าที่จาก Alsok บอกว่า 4K, AI และ 5G จะเป็นสามเสาหลักด้านความปลอดภัยนับจากนี้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Japan Times

วันพุธที่ 30 ธันวาคม พ.ศ. 2563

เราถูกจัดการให้เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวได้อย่างไร

Photo by Brooke Lark on Unsplash

นักวิจัยจาก Ben-Gurion University of the Negev (BGU) อิสราเอลพบว่า ผู้ใช้งานออนไลน์จะเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวมากหรือน้อยขึ้นอยู่กับโครงสร้างของเว็บไซต์ นักวิจัยได้ทดลองโดยประเมินการสมัครสมาชิก โดยปรับเปลี่ยนลำดับการป้อนข้อมูลอย่างเช่นชื่อ ที่อยู่ และอีเมล โดยพบว่าถ้าถามข้อมูลที่ไม่ค่อยมีความสำคัญก่อน แล้วค่อยถามข้อมูลที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น จะทำให้ผู้ใช้เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวมากขึ้น การแยกการร้องขอออกเป็นหลาย ๆ หน้า จะมีส่วนทำให้ข้อมูลรั่วไหลมากขึ้น นักวิจัยบอกว่าคนทั่วไป และผู้ดูแลกฏระเบียบควรตระหนักถึงช่องโหว่นี้ เพราะมันง่ายมากที่จะเก็บข้อมูลที่เป็นข้อมูลส่วนตัว 

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Ben-Gurion University of the Negev (Israel)

วันอังคารที่ 29 ธันวาคม พ.ศ. 2563

หุ่นยนต์ใต้น้ำช่วยติดตามปลาในกระชัง

ภาพจาก SINTEF

นักวิจัยจากสถาบัน SINTEF ประเทศนอร์เวย์ ได้พัฒนาหุ่นยนต์ใต้น้ำที่จะติดตามปลาในกระชังโดยอัตโนมัติ หุ่นยนต์นี้ชื่อ CageReporter ซึ่งใช้ระบบระบุตำแหน่งใต้น้ำและระบบคอมพิวเตอร์วิชันแบบสามมิติ ในการระบุสภาพของตาข่ายและปลาในกระชัง ระบบนี้ยังใช้ขั้นตอนวิธีด้านปัญญาประดิษฐ์ในการติดตามพฤติกรรมของฝูงปลา ปรับเปลี่ยนการเคลื่อนไหวของมันโดยไม่รบกวนมัน CageReporter ยังใช้เซ็นเซอร์ที่อยู่บนตัวมันในการวัดอุณหภูมิของน้ำ และระดับของแสงและอ็อกซีเจน ถ้าหุ่นยนต์ตรวจพบความผิดปกติมันจะรายงานตำแหน่งของมันกับกับสถานีฐานโดยใช้สัญญาณอัลตราซาวด์ 

นักวิจัยบอกว่าเทคโนโลยีนี้ให้ข้อมูลที่สำคัญและแม่นยำอย่างมาก อย่างเช่นสุขภาพของปลาและสภาพของน้ำ ในอนาคตเราอาจสามารถทำอุตสาหกรรมสัตว์น้ำโดยไม่ต้องใช้คนเลยก็ได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Atlas


วันจันทร์ที่ 28 ธันวาคม พ.ศ. 2563

AI ช่วยปรับปรุงเสียงให้ชัดขึ้น

Photo by Craig Pattenaude on Unsplash

นักวิจัยของมหาวิทยาลัยพรินซ์ตันพัฒนาแนวทางใหม่ที่สามารถปรับปรุงคุณภาพเสียงในช่วงเวลาที่มีคนใช้โทรศัพท์หรือวิดีโอแชทมากขึ้นในช่วงการแพร่ระบาด ระบบนี้มีชื่อว่า HiFi-GAN ซึ่งใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่ทำให้เสียงคนที่บันทึกในคุณภาพต่ำกลายเป็นเสียงที่ทีคุณภาพเหมือนที่อัดในสตูดิโอ นักวิจัยพบว่า HiFi-GAN  ทำคะแนนได้ดีกว่าวิธีอื่น ๆ อีก 5 วิธี ในการปรับปรุงคุณภาพวีดีโอ โดยวัดจากการให้คะแนนของผู้ฟัง 28,000 คน จากวีดีโอที่บันทึกอยู่ใน Amazon Mechanical Turk

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Princeton University

วันอาทิตย์ที่ 27 ธันวาคม พ.ศ. 2563

เครื่องมือซอฟต์แวร์ของ NIST ช่วยปรับปรุงคำแนะนำการฉีดวัคซีนของหมอ

Credit: B. Hayes/NIST

Forecasting for Immunization Test Suite (FITS) ของ National Institute of Standards and Technology (NIST) สหรัฐอเมริกา ช่วยทำให้แน่ใจว่าหมอแนะนำได้อย่างถูกต้องว่าคนไข้ควรได้รับวัคซีนแบบใด และเมื่อใด เครื่องมือซอฟต์แวร์นี้ทำให้ระบบดูแลสุขภาพของรัฐได้ทดสอบว่าระบบ Immunization Information Systems (IIS) แก้ปัญหาให้กับคนไข้อย่างถูกต้องหรือไม่ FITS ถูกพัฒนาขึ้นมาโดยร่วมมือกับ Centers for Disease Control and Prevention เพื่อให้เห็นปริมาณความสอดคล้องระหว่างคำแนะนำกับมาตรฐานของชุมชนด้านการแพทย์ การทดสอบนี้ทำโดยอัตโนมัติ โดยอนุญาตให้มีการพัฒนา บำรุงรักษา และแบ่งปันกรณีทดสอบทั่วประเทศ ไปพร้อม ๆ กันด้วย นักวิจัยบอกว่าการทดสอบด้วย FITSทำให้พบว่าการทำนายของ IIS มีข้อผิดพลาดมากมาย การค้นพบนี้นำไปสู่การแก้ไขและปรับปรุงระบบ IIS ของรัฐในการให้บริการด้านวัคซีน

 อ่านข่าวเต็มได้ที่: National Institute of Standards and Technology

วันเสาร์ที่ 26 ธันวาคม พ.ศ. 2563

บั๊กด้านความมั่นคงของภาษาเขียนโปรแกรม

Image: Veracode

Veracode บริษัทวิเคราะห์โค้ดโปรแกรมในด้านความมั่นคง (security)ได้สแกนแอป 130,000 ตัวในประเด็นที่เกี่ยวกับความมั่นคง และได้พบช่องโหว่ที่สำคัญที่นักพัฒนาโปรแกรมจะต้องให้ความใส่ใจ บริษัทพบว่า 31.5% ของแอปที่เขียนโดยใช้ JavaScript และ 74.5% ที่เขียนโดยใช้ PHP จะมีช่องโหว่ด้าน cross-site script อย่างน้อยหนึ่งจุด นอกจากนี้ 71% ของแอป PHP ยังมีปัญหาด้านการเข้ารหัส 

ปัญหาข้อมูลรั่วไหลเป็นปัญหาหลักของแอปที่เขียนบน .Net (62.8% ของแอปที่ถูกสแกน) 66.5% ของแอปที่เขียนด้วย C++ มีปัญหาด้านการจัดการข้อผิดพลาด (error handling) 

ปัญหา line feed injection ถูกพบใน 64.5% ของแอปที่เขียนด้วยภาษา Java และ 35% ของแอปที่เขียนด้วย Python มีปัญหาด้านการเข้ารหัส  

ปัญหาที่มีความร้ายแรงมากพบในแอปที่เขียนด้วย C++ ถึง 59% และใน PHP 52% แต่พบเพียง  24% ใน Java และ 9.6% ใน JavaScript 

นักวิจัยบอกว่าจากตัวเลขในภาพรวมที่แสดงให้เห็นนี้แสดงว่า ไม่ได้มีการแก้ไขข้อบกพร่องในด้านนี้อย่างจริงจังเลยในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet



วันศุกร์ที่ 25 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ปีที่ไม่น่าจดจำกำลังจะผ่านไป

หลังจากไม่ได้เขียนศรัณย์วันศุกร์มาพักหนึ่ง วันศุกร์นี้ก็ขอเขียนซะหน่อยแล้วกันนะครับ เพราะมันเป็นศุกร์สุดท้ายของปีที่ไม่น่าจดจำปีหนึ่งทีเดียว ทั้ง ๆ ที่เลขของปีสวยงามมากคือ 2020 นิตยสาร Times ถึงกับใช้รูปนี้เป็นหน้าปก และบอกว่ามันเป็นปีที่เลวร้ายที่สุดตั้งแต่เคยมีมา 


จริง ๆ ศุกร์สุดท้ายของปีนี้คือวันคริสมาสต์พอดี ซึ่งควรเป็นช่วงของการเฉลิมฉลองแต่เนื่องจากสถานการณ์ของโลกในปีนี้ นั่บตั้งแต่ไฟป่าตามที่ต่าง ๆ และการแพร่ระบาดของ COVID-19 ซึ่งไม่มีแนวโน้มที่จะดีขึ้น และเมื่อถึงเดือนสุดท้ายของปี กลับดูหมือนจะแย่ลงไปอีก และผลกระทบของ COVID ไม่เป็นเพียงแต่ด้านสุขภาพเท่านั้น แต่ยังมีผลกระทบไปถึงปัญหาเศรษฐกิจอีกด้วย 

ในส่วนประเทศของเรานั้น รัฐบาลเลือกที่จะไม่ให้มีการแพร่ระบาดในประเทศ โดยในตอนต้นนั้นเน้นด้านเดียว โดยแทบจะทิ้งมิติด้านเศรษฐกิจไปเลย พอสถานการณ์ดีแล้วจึงกลับมามองด้านเศรษฐกิจ ซึ่งก็ไม่รู้จะทันไหม แต่ขณะที่กลไกเศรษฐกิจกำลังจะเดินไป ก็เกิดมีการแพร่ระบาดระลอกใหม่เกิดขึ้นมาในเดือนสุดท้ายของปี ซึ่งในบล็อกนี้ผมจะไม่โทษใครแล้วกันนะครับ เอาเป็นว่ามันเกิดขึ้นแล้ว และก็หวังว่ารัฐบาลจะมองเห็นจุดบกพร่องต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น จากการแก้ปัญหาในรอบแรก และไม่ให้มันเกิดซ้ำอีกในรอบนี้ (แต่ดู ๆ แล้ว อาจหวังไม่ได้ เพราะเอาง่าย ๆ ตอนนี้หน้ากากอนามัยก็เริ่มแพง และอาจจะขาดตลาดอีกแล้ว) 

ส่วนตัวถ้าถามว่าปีนี้มีผลกระทบอะไรไหม ก็มีญาติคนหนึ่งต้องเสียชีวิตไปในปีนี้ (ไม่ใช่จาก COVID) แต่นอกจากนั้นแล้วต้องบอกว่า โดยส่วนตัวก่อนเดือนสุดท้ายของปีก็ถือว่าไม่มีอะไรนะครับ สุขภาพก็ยังใช้ได้ การงานอาจหนักขึ้นหน่อย เนื่องจากต้องมาเปลี่ยนการเรียนการสอนออนไลน์อย่างกระทันหัน แต่ในอีกแง่หนึ่งก็ทำให้ได้ทักษะด้านการจัดทำสื่อออนไลน์เพิ่มขึ้น ในปีนี้ผมได้สร้างนิสัยในการโพสต์ข่าวด้านวิทยาการทุกวันเป็นเวลาจะครบปีแล้ว ทีมฟุตบอลที่เชียร์คือลิเวอร์พูลก็ได้แชมป์ (แต่เอาจริง ๆ ผลงานลิเวอร์พูลนั้นดีมาก ๆ ในปี 2019 นะครับ พอเข้ามา 2020 ก็ดรอปลงไป แต่อาศัยว่าทำดีมาก่อนหน้าแล้วก็เลยได้แชมป์ไปอย่างสบาย) คนรอบตัวก็ไม่มีใครติด COVID 

แต่พอเข้าเดือนสุดท้ายของปี ก็เริ่มโดนกับเขาบ้าง เริ่มจากอุบัติเหตุรถยนต์เล็ก ๆ น้อย ซึ่งต้องบอกว่าผมไม่ได้ขับรถที่เกิดอุบัติเหตุโดยมีสาเหตุมาจากตัวเองมาเป็นสิบปีแล้วนะครับ พอวันที่ 2 ของเดือนสุดท้ายก็โดนเลย แต่มันก็เป็นอะไรที่เล็กน้อยมาก 

แต่เหตุการณ์ที่แย่กว่านั้นมากก็คือ แม่ผมหกล้มครับ และเป็นการหกล้มในบ้าน ซึ่งไม่ควรจะเกิดขึ้น เพราะแม่ก็เดินจากห้องนอน ห้องน้ำ ห้องพระ ซึ่งอยู่ใกล้ ๆ กันไม่เกิน 3 เมตร มาเป็นสิบ ๆ ปีแล้ว พื้นก็ไม่ลื่น ไม่มีอะไรขวางให้สะดุดได้ แต่วันเสาร์ที่ 12 ธันวาคม น่าจะประมาณเที่ยง แม่ก็ล้มลงแถว  ๆ ห้องพระ ปกติแม่จะถือของมือหนึ่ง อีกมือจะถือไม้เท้า หรือไม่ก็เอาไว้คอยจับ แต่วันนั้นแม่บอกว่าไม่รู้นึกอะไร จึงถือของเต็มทั้งสองมือ และแม่ก็ล้มครับ ซึ่งในตอนแรกก็นึกว่าน่าจะแค่ช้ำ เพราะเป็นการล้มในบ้าน พืนก็เป็นพื้นไม้ แต่แม่ปวดมากขยับไม่ได้ เลยเรียกรถพยาบาลมารับไปโรงพยาบาล ปรากฏว่ากระดูกสะโพกหักสามท่อน หมอถามหลายรอบมากว่าไม่ใช่ล้มนอกบ้านนะ สุดท้ายก็ต้องผ่าตัดครับ และนอนโรงพยาบาลสิบกว่าวัน จึงออกมาพักฟื้นที่บ้านได้ ดูเอาเถอะครับ เรื่องไม่น่าเกิดก็เกิด และไม่น่าหนักก็หนัก แต่คิดในแง่ดีคือการผ่าตัดออกมาปลอดภัย เพราะการผ่าตัดแบบนี้ในคนสูงอายุ มีความเสี่ยงมากมาย แต่สุขภาพโดยรวมของแม่ค่อนข้างดี ไม่เป็นเบาหวานอะไรพวกนี้ ก็เลยไม่เป็นอะไรมากนอกจากเจ็บแผลผ่าตัด 

ก็หวังว่าจากนี้ไปจะไม่มีอะไรแล้วนะครับ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น หลายเรื่องก็เกิดจากปัจจัยภายนอกตัวที่ตัวเราเองคุมไม่ได้ อย่างการระบาดของ COVID แต่หลายเรื่องก็เกิดจากตัวเราเอง อย่างการเกิดอุบัติเหตุของรถผม หรือการล้มของแม่ ถ้าเราตั้งสติดี ๆ เหตุการณ์นี้ก็คงไม่เกิด 

สรุปปีนี้สิ่งที่เหมือนเดิมอย่างหนึ่งก็คือเวลายังคงผ่านไปเร็วมาก ไม่ว่าจะมีเหตุการณ์ร้ายใด ๆ เวลาก็เดินหน้าของมันต่อไป และผมก็ยังมีหลายอย่างที่ตั้งใจว่าจะทำก็ยังทำไม่เสร็จ บางอันยังไม่ได้เริ่มด้วยซ้ำเหมือนเดิม :( แต่เราก็คงต้องมองต่อไปข้างหน้าครับ อะไรที่มันผ่านไปแล้ว เราก็ดูก็จำเก็บไว้เป็นบทเรียนเหมือนที่ผ่าน ๆ มา และก็ตั้งเป้าหมายของเราต่อไป และก็หวังว่าปีหน้าเหตุการณ์โดยรวมของโลก และของประเทศจะดีขึ้น หวังว่าเราจะมีวัคซีนป้องกัน COVID ที่ได้ผล และมีปริมาณเพียงพอให้ทุกคนได้ฉีดกัน หวังว่าปีหน้าประเทศของเราจะมีรัฐบาลที่ดีกว่านี้ หรือต่อให้เป็นชุดนี้ ก็ขอให้เขามีปัญญาที่จะนำพาประเทศผ่านวิกฤติต่าง ๆ ไปได้โดยไม่ตกต่ำจนคนที่จะเข้ามากอบกู้ต้องใช้เวลานานเป็นหลายปี เหมือนลิเวอร์พูลที่ต้องรอถึง 30 ปี ก่อนจะกลับมาถึงจุดที่ตัวเองเคยเป็นได้ 

สุดท้าย สุขสันต์วันคริสมาต์และสวัสดีปีใหม่ 2564, 2021 ขอให้เป็นปีที่ดีครับ

รองเท้าใส่พอดีไหม ลองใส่ด้วย AR สิ

ภาพจาก The New York Times

ผู้ค้าปลีกหันมาพึ่งพาเทคโนโลยี Augmented Reality (AR) มากขึ้นเพื่อช่วยให้ผู้บริโภคทดลองใช้ผลิตภัณฑ์โดยหวังว่าจะสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งเหมือนจริงได้มากขึ้นในช่วงที่มีการแพร่ระบาด ผู้ค้าปลีกหลายรายใช้ AR จาก Snap ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของ Snapchat ซึ่งเริ่มเพิ่มตัวกรองการช็อปปิ้งในเดือนมกราคม และในปัจจุบันมีการใช้ AR แบบให้ลองใส่สำหรับแบรนด์หรู

บริษัทบางแห่งได้พัฒนาแอปพลิเคชัน AR สำหรับการลองใส่กับผลิตภัณฑ์ของตนเอง เช่น Wanna Kicks ซึ่งเป็นบริษัทขายรองเท้าผ้าใบ บางบริษัทร่วมมือกับผู้ค้าปลีกเพื่อช่วยสร้างประสบการณ์ AR โดยเน้นที่สินค้าของตัวเอง

ในเดือนมิถุนายน Snap ได้เปิดตัวคลัง (library) ของเครื่องมือทางเทคนิค เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถรู้จำและจัดประเภทวัตถุเพื่อสร้างตัวกรอง AR สำหรับ Snapchat ได้ ผู้ค้าปลีกที่ใช้ AR คาดหวังว่าการลองใส่เสมือนจริงแบบนี้ จะสามารถลดจำนวนการเปลี่ยนและคืนสินค้าได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The New York Times

วันพฤหัสบดีที่ 24 ธันวาคม พ.ศ. 2563

คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กแก้ปัญหา Optimization จริงได้

ภาพจาก Chalmers University of Technology (Sweden)

นักวิจัยจาก Chalmers University of Technology ของสวีเดนแสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กแต่สามารถทำงานได้ดี สามารถแก้ปัญหาส่วนเล็ก ๆ ของปัญหาด้านโลจิสติกจริง ๆ ในอุตสาหกรรมการบินได้ นักวิจัยประสบความสำเร็จในการใช้งาน Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) บนควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วยหน่วยประมวลผลที่มี 2 คิวบิต (qubit) ในการแก้ปัญหาการกำหนดเส้นทางการบิน แม้ว่าในการสาธิตนี้จะใช้กับเครื่องบินแค่สองลำ แต่นักวิจัยได้จำลองให้เห็นว่าจะสามารถจัดการแก้ปัญหาให้กับเครื่องบิน 278 ลำได้ ถ้าใช้หน่วยประมวลผลที่มี 25 คิวบิต นักวิจัยบอกว่าผลัพธ์ยังคงดีอยู่เมือมีการขยายขนาดปัญหาขึ้น ซึ่งแสดงให้เห็นว่า QAOA มีศักยภาพที่จะแก้ปัญหาประเภทนี้แม้แต่ในสเกลที่ใหญ่ขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Chalmers University of Technology (Sweden)

วันพุธที่ 23 ธันวาคม พ.ศ. 2563

UCI สร้างโมเดลคำนวณผลลัพธ์ของ COVID-19

ภาพจาก: UCI News

นักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์สุขภาพของ University of California, Irvine (UCI) ได้พัฒนาตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อทำนายอาการของคนไข้ว่าจะแย่แย่ลงใน 72 ชั่วโมง และต้องการเครื่องช่วยหายใจ หรือต้องอยู่ในห้อง ICU หรือไม่ นักวิจัยบอกว่าจุดประสงค์ก็คือแจ้งเตือนล่วงหน้าให้บุคลากรที่ให้การรักษารู้ว่าคนไข้มีความเสี่ยงหรือไม่ ตัวแบบนี้จะใช้คู่กับเฟรมเวอร์กการตัดสินใจที่ใช้ประวัติทางการแพทย์ของคนไข้ เพื่อช่วยระบุว่าคนไข้ควรได้รับการดูแลอย่างใกล้ชิด หรือสามารถกลับบ้านได้ ตัวแบบนี้ใช้ข้อมูลของคนไข้จาก UCI Health เพื่อพัฒนาขั้นตอนวิธีที่ใช้ข้อมูลสุขภาพเดิมของคนไข้ ผลการทดสอบ และข้อมูลประชากรศาสตร์ เพื่อคำนวณว่าคนไข้ต้องใช้เครื่องช่วยหายใจ หรือเข้าห้อง ICU ซึ่งตัวแบบนี้ทำนายข้อมูลจาก UCI Health ได้แม่ยำประมาณ 95% 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UCI News



วันอังคารที่ 22 ธันวาคม พ.ศ. 2563

อุปกรณ์กว่า 3 ล้านตัวติดเชิ้อมัลแวร์ที่แพร่ผ่านส่วนขยายของ Chrome และ Edge

Photo by Markus Spiske on Unsplash

นักวิจัยจาก Avast บริษัทด้านความมั่นคงของสาธารณรัฐเช็คออกมาเตือนว่า อุปกรณ์กว่าสามล้านตัวถูกแทรกซึมโดยมัลแวร์ที่ติดจากส่วนขยายของเว็บเบราเซอร์ Chrome ของ และ Edge ของ Microsoft โดยมันจะขโมยข้อมูลส่วนตัว และเปลี่ยนเส้นทางให้ผู้ใช้ไปยังเว็บไซต์โฆษณาหรือเว็บไซต์หลอกลวง นักวิจัยพบส่วนขยาย 28 ตัวที่บอกว่าเป็นตัวดาวน์โหลดเนื้อหาจาก Facebook, Instagram, Vimeo และ Spotify ส่วนขยายเหล่านี้บางตัวยังคงดาวน์โหลดได้จาก Google และ Microsoft ในขณะที่ Avast ได้โพสต์เรื่องนี้ 

นักวิจัยยังค้นพบโค้ดภาษา JavaScript ที่อนุญาตให้ดาวน์โหลดมัลแวร์ลงไปในคอมพิวเตอร์ที่ติดเชื้อ ยังไม่เป็นที่แน่ชัดว่าส่วนขยายเหล่านี้ติดตั้งมัลแวร์มาด้วยตั้งแต่แรก หรือนักพัฒนาอัปเดตมัลแวร์เพิ่มเข้าไปภายหลัง หลังจากส่วนขยายมีการใช้งานเป็นจำนวนมาก ความเป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือนักพัฒนาสร้างมันขึ้นมาตามปกติ จากนั้นขายมันให้กับผู้ประสงค์ร้ายโดยไม่ได้ตั้งใจ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Ars Technica


วันจันทร์ที่ 21 ธันวาคม พ.ศ. 2563

จำนวนผู้เรียนด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้น 7.6% ในปี 2020 (ในสหราชอาณาจักร)

Photo by Markus Winkler on Unsplash

British Computer Society (BCS) พบว่านักศึกษาในสหราชอาณาจักร 30,090 คน เลือกเรียนต่อด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ในระดับมหาวิทยาลัย โดยเพิ่มขึ้น 7.6% จากปี 2019 BCS บอกว่านี่เป็นเรื่องสำคัญเพราะรัฐบาลบอกว่าทักษะด้านเทคโนโลยีจะเป็นเหมือนนำมันจรวด ซึ่งจะเป็นพลังขับเคลื่อนการฟื้นฟูเศรษฐกิจ BCS ยังประมาณการว่า นักศึกษาเลือกเรียนด้านปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้น 65.1% ในปีนี้ และมียอดการรับเข้าเรียนในหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพิ่มมากขึ้น 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Computer Weekly

วันอาทิตย์ที่ 20 ธันวาคม พ.ศ. 2563

EU เปิดการปรับปรุงกฏเกณฑ์ด้านความมั่นคงทางไซเบอร์หลังจากการแฮก

ภาพจาก ACM

สหภาพยุโรปหรือ EU ประกาศในสัปดาห์นี้ว่าจะมีการปรับปรุงกฎเกณฑ์ด้านความมั่นคงไซเบอร์ที่ล้าสมัย  เพียงไม่กี่วันหลังจากการแฮก European Medicines Agency ซึ่งทำให้มีการเข้าถึงข้อมูลของวัคซีนโคโรนาไวรัส ข้อเสนอใหม่นี้จะปรับปรุงกฎเกณฑ์ Network Information System ปัจจุบันที่เริ่มใช้มาตั้งแต่ปี 2008 และอนุญาตให้ EU เรียกค่าปรับได้เป็นจำนวนมากถ้ามีการละเมิดมาตรการ ข้อเสนอนี้จะเรียกร้องให้มี "เกราะไซเบอร์ทั่วทั้ง EU (EU-wide Cyber Shield)" ซึ่งจะเชื่อมโยงหน่วยงานด้านความมั่นคงแห่งชาติ เพื่อช่วยตรวจสอบหาสัญาณเตือนล่วงหน้าของการจู่โจม โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ (artificail intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning)  นอกจากนี้ยังมีการจัดตั้งหน่วยงานด้านไซเบอร์ เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์และการคุกคาม และเพิ่มความร่วมมือกันระหว่างประเทศและองค์กรอย่าง NATO

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Associated Press

วันเสาร์ที่ 19 ธันวาคม พ.ศ. 2563

AI ใช้ข้อมูลจาก Facebook ในการทำนายอาการป่วยทางจิต

ILLUSTRATION: ELENA LACEY

นักวิจัยจาก Feinstein Institutes for Medical Research ในนิวยอร์ค ใช้ ขั้นตอนวิธี AI ในการสแกนข้อความที่โพสต์ใน Facebook ของอาสาสมัคร 223 คน เพื่อทำนายการวินิจฉัยอาการทางจิตเวช โดยใช้ข้อความที่โพสต์ย้อนไปถึง 18 เดือนก่อนที่จะได้รับการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการ ขั้นตอนวิธีดังกล่าวจะวิเคราะห์ทั้งข้อความและรูปภาพที่ถูกโพสต์ เพื่อระบุว่าผู้เข้าร่วมการทดลองแต่ละคนมีอาการผิดปกติด้านอารมณ์ มีแนวโน้มที่จะเป็นจิตเภท หรือไม่มีปัญหาทางจิตเลย ผลลัพธ์ที่ได้บ่งชี้ว่าถ้ามีการใช้คำสบถจะเป็นสัญญาณของอาการเจ็บป่วยทางจิตโดยรวม การใช้คำที่แสดงการรับรู้เช่น เห็น รู้สึก ได้ยิน และคำที่สัมพันธ์กับอารมณ์ในทางลบจะแสดงให้เห็นแนวโน้มของจิตเภท การมีสีฟ้าในรูปมากขึ้นจะมีความสัมพันธ์กับความผิดปกติทางอารมณ์ นักวิจัยบอกว่าเครื่องมือทาง AI นี้ สามารถสร้างความแตกต่างอย่างมหาศาลในการรักษาโรคทางจิต

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Wired

วันศุกร์ที่ 18 ธันวาคม พ.ศ. 2563

VAR กำลังเป็นประเด็นร้อน

 

Photo by Thomas Serer on Unsplash

นักวิจัยจาก Technical University of Munich (TUM) ในเยอรมัน ได้วิเคราะห์การแข่งขันฟุตบอลอังกฤษ 129 คู่ ผ่านทาง Twitter โดยใช้ AI เพื่อวัดระดับผลกระทบของการตัดสินที่เกิดจาก วีดีโอผู้ช่วยกรรมการ (video assistance referee) หรือ VAR โดยดูจากอารมณ์ของแฟนบอล โดยวิเคราะห์ทวีต 641,251 ทวีต ซึ่งมีที่เกี่ยวข้องกับ VAR กว่า 58,000 ทวีต พบว่าอัตราความพอใจเฉลี่ยในทวีตที่เกี่ยวข้องกับ VAR มีอัตราที่ต่ำกว่าทวีตอื่น ๆ โดย 76.24% มีมุมมองที่เป็นลบต่อ VAR 12.33% มีมุมมองที่เป็นบวก และ 11.43% นั้นเฉย ๆ นักวิจัยบอกว่าสมาคมฟุตบอลคงต้องใช้ความพยายามในการสื่อสารเกี่ยวกับการตัดสินของ VAR ให้มีความโปร่งใสมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Technical University of Munich

วันพฤหัสบดีที่ 17 ธันวาคม พ.ศ. 2563

หุ่นยนต์ทำให้มนุษย์เพิ่มพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง

ภาพจาก University of Southampton (U.K.)

จากงานวิจัยของ University of Southampton ประเทศอังกฤษ พบว่าหุ่นยนต์กระตุ้นให้มนุษย์ลองเสี่ยงมากยิ่งขึ้น โดยนักวิจัยได้ทดลองกับนักศึกษาระดับปริญญาตรี 180 คน ให้ใช้งานคอมพิวเตอร์ โดยเมื่อกดแป้น Space Bar จะเป็นการทำให้ลูกโป่งที่อยู่บนหน้าจอพองขึ้นเล็กน้อย และจะเพิ่มเงิน 1 เพนนีเข้าไปในธนาคารชั่วคราว โดยจะมีการสุ่มระเบิดลูกโป่ง ซึ่งถ้าลูกโป่งลูกใดระเบิดผู้เล่นก็จะเสียเงินทั้งหมด และยังมีทางเลือกให้ผู้ใช้ถอนเงินออกมา แล้วเปลี่ยนไปที่ลูกโป่งลูกใหม่ 

โดยนักวิจัยแบ่งผู้ทดลองออกเป็น 3 กลุ่ม กลุ่มแรก (กลุ่มควบคุม) จะเล่นเองตัดสินใจเอง กลุ่มที่สองจะมีหุ่นยนต์ให้คำแนะนำในการเล่น แต่หลังจากนั้นจะไม่พูดอะไร ส่วนกลุ่มที่สามจะมีหุ่นยนต์ให้คำแนะนำ และกระตุ้นอยู่ตลอดเวลา เช่นพูดว่า"ทำไมถึงหยุดสูบลมล่ะ"

ผลการทดลองพบว่ากลุ่มที่มีหุ่นยนต์คอยกระตุ้นจะเสี่ยงเล่นมากขึ้น และลูกโป่งจะระเบิดบ่อยครั้งกว่ากลุ่มที่ไม่มีหุ่นยนต์กระตุ้น แต่โดนรวมแล้วกลุ่มนี้จะได้เงินมากกกว่าอีกสองกลุ่ม ในขณะที่ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่ไม่มีหุ่นยนต์ กับกลุ่มที่หุ่นยนต์อยู่เงียบ ๆ นักวิจัยบอกว่าการได้รับการกระตุ้นจากหุ่นยนต์ทำให้คนเราเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจที่ได้มาจากประสบการณ์หรือสัญชาติญาณของตัวเอง

นักวิจัยบอกว่าด้วยการทีมีการใช้เทคโนโลยี AI อย่างกว้างขวาง และเทคโนโลยีนี้จะต้องมามีปฎิสัมพันธ์กับมนุษย์ งานวิจัยในหัวข้อนี้ควรจะได้รับความสนใจอย่างเร่งด่วนจากชุมชนนักวิจัย ในมุมหนึ่งผลลัพธ์ของงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่หุ่นยนต์จะก่ออันตรายจากการทำให้คนเสี่ยงมากขึ้น แตในอีกมุมหนึ่งมันแสดงให้เห็นว่ามีความเป็นไปได้ที่เราจะใช้หุ่นยนต์และ AI ในโปรแกรมป้องกัน เช่นการรณรงค์การเลิกสูบบุหรี่ในโรงเรียน และในส่วนของประชากรที่เข้าถึงได้ยากเช่นผู้ติดยาเสพติด 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Southampton (U.K.)

วันพุธที่ 16 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ผู้บุกเบิกเครือข่ายไร้สายตายในวัย 88 ปี

Norman Abramson: ภาพจาก Rose de Heer

Norman Abramson ผู้บุกเบิกการพัฒนาเครือข่ายคอมพิวเตอร์ไร้สายเสียชีวิตแล้วด้วยวัย 88 ปี Abramson เป็นหัวหน้าทีมที่ทำงานในโครงการที่ University of Hawaii เริ่มต้นมาเพื่อส่งข้อมูลไปยังโรงเรียนต่าง ๆ ที่อยู่บนเกาะฮาวายโดยใช้ช่องสัญญาณวิทยุ ทีมงานนี้ได้พัฒนาวิธีนี้ในช่วงปลายทศวรรษ 1960 และช่วงต้นของทศารรษของ 1970 ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่ามันสามารถประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวาง ทำให้อุปกรณ์ดิจิทัลหลายตัวสามารถส่งและรับข้อมูลผ่านทางช่องของคลื่นวิทยุที่ใช้ร่วมกัน โดยไม่ต้องมีกลไกการจัดตารางเวลาในการรับส่งข้อมูลที่ซับซ้อน ผลลัพธ์ที่ได้ก็คือเครือข่าย ALOHAnet ที่เปิดตัวในปี 1971 ซึ่งสามารถมองได้ว่าเป็นเวอร์ชันไร้สายขนาดเล็กของเครื่อข่าย ARPAnet ที่เป็นเครือข่ายตั้งต้นที่ถูกพัฒนามาเป็นอินเทอร์เน็ต 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The New York Times

วันอังคารที่ 15 ธันวาคม พ.ศ. 2563

นักเขียนโปรแกรมแห่กลับไปที่โครงการเงินคริปโตอีกครั้งเนื่องจากราคาที่พุ่งสูงขึ้น

ภาพจาก Bloomberg

นักพัฒนากำลังย้ายกลับไปโครงการเงินคริปโต ด้วยอัตราที่สูงสุดเป็นประวัติการณ์ จากรายงานของ Electric Capital ซึ่งเป็นบริษัทร่วมลงทุนระดับเริ่มต้น โดยในรายงานระบุว่าจำนวนนักพัฒนาเพิ่มขึ้นเกินกว่าสามเดือนติดกันในปีนี้ ซึ่งเป็นครั้งแรกนับตั้งแต่ปี 2017 Electric Capital ประมาณว่าจำนวนนักพัฒนาด้านเงินคริปโตเพิ่มขึ้น 15% ใน 10 เดือนแรกของปี 2020 ในขณะที่กว่า 80% ของนักพัฒนาที่ยังคงทำงานในฟิลด์นี้อยู่ เริ่มทำงานมาตั้งแต่สองปีที่แล้ว แพลตฟอร์มบล็อกเชนแบบเปิดเผยรหัสอย่าง Ethereum และแอปพพิเคชันการเงินแบบกระจายศูนย์ เป็นสิ่งที่ดึงดูดนักพัฒนา  Electric Capital บอกว่า โครงการหลายโครงการอย่างแพลตฟอร์มสมาร์ตคอนแทรกต์ขึ้นอยู่กับจำนวนนักพัฒนาที่เข้าร่วมในระบบนิเวศของมัน และเห็นได้อย่างชัดเจนว่า Ethereum มีกิจกรรมมากกว่า นั่นคือเหตุผลที่ว่าทำไมแพลตฟอร์มอื่น ๆ จึงต้องแข่งขันกันในการหานักพัฒนาไปเข้าร่วม 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg


วันจันทร์ที่ 14 ธันวาคม พ.ศ. 2563

"Accessible Christmas" แอปที่จะช่วยให้คนตาบอดสนุกกับไฟคริสมาสต์ได้

ภาพจาก Universidad de Carlos III de Madrid (Spain)

ผู้ที่มีสายตาบกพร่องสามารถสนุกกับไฟคริสมาสต์ในมาดริดได้แล้ว ผ่านทางโมบายล์แอปพลิเคชันที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Universidad Carlos III de Madrid ประเทศสเปน แอปฟรีที่ชื่อ Accessible Christmas จะมีเสียงบรรยายการประดับไฟในถนนสายต่าง ๆ โดยคำบรรยายนี้จะเริ่มเล่นเองโดยอัตโนมัติเมื่อผู้ใช้เดินเข้ามาในพื้นที่ นอกจากนี้ตัวแอปยังให้ผู้ใช้สามารถค้นหาถนนสายต่าง ๆ ที่มีการประดับไฟอีกด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่:   Universidad de Carlos III de Madrid (Spain)

เพิ่มเติมเสริมข่าว: จริง ๆ แล้วแอปก็ไม่ต้องมีความซับซ้อนอะไรมากมายนะ ขอให้ตอบโจทย์บางอย่างก็พอ

วันอาทิตย์ที่ 13 ธันวาคม พ.ศ. 2563

เรียนรู้ได้ดีขึ้นโดยใช้วัตถุที่ปรับรูปร่างตัวเองได้

ภาพจาก MIT News

วัตถุที่ปรับรูปร่างได้ที่ช่วยผู้ใช้พัฒนาทักษะเป็นหนึ่งในสาขาวิจัยที่นักวิจัยจาก  Massachusetts Institute of Technology (MIT) กำลังศึกษาอยู่ โดยตอนนี้ได้ใช้ห่วงบาสเก็ตบอลที่สามารถปรับลดเพิ่มความสูงได้อัตโนมัติ เพื่อให้ฝึกชูตลูกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผลการทดลองพบว่าการฝึกด้วยห่วงที่ปรับได้อัตโนมัตินี้ช่วยพัฒนาทักษะของผู้เล่นได้ดีกว่าการใช้ห่วงที่กำหนดไว้คงที่ หรือต้องปรับด้วยตัวเอง นักวิจัยบอกว่าด้วยวิธีนี้ เราไม่ต้องใช้ความรู้สึกของตัวเองในการบอกว่าตัวเองเก่งหรือยัง โดยไม่ต้องสงสัยตัวเอง หรือมีความมั่นใจมากเกินไป ดูวีดีโอการฝึกชูตบาสได้จากข่าวเต็มครับ

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  MIT News

วันเสาร์ที่ 12 ธันวาคม พ.ศ. 2563

บั๊ก (ในซอฟต์แวร์) ของอุปกรณ์การแพทย์ของ GE อาจทำให้ข้อมูลของคนไข้รั่วไหล

Photo by CDC on Unsplash

นักวิจัยด้านความปลอดภัยของ บริษัทรักษาความปลอดภัยทางการแพทย์ CyberMDX พบข้อบกพร่องของซอฟต์แวร์ในอุปกรณ์ทางการแพทย์ของ General Electric (GE) มากกว่า 100 รุ่นซึ่งอาจทำให้แฮกเกอร์สามารถขโมยข้อมูลที่สำคัญของผู้ป่วยจากเครื่องเอ็กซเรย์และเครื่อง MRI โปรแกรมบำรุงรักษาเครื่องของอุปกรณ์ GE แต่ละตัวใช้ข้อมูลรับรองการล็อกอินที่เป็นที่รู้จักกันโดยทั่วไป ดังนั้นผู้บุกรุกจึงสามารถล็อกอินเข้ามาเพื่อสั่งให้โปรแกรมในเครื่องทำงานได้ นักวิจัยบอกว่าปัญหาใหญ่ของเรื่องนี้คือการยืนยันตัวตน และไม่ดีเลยที่มันมาเป็นกับอุปกรณ์ทางการแพทย์ นักวิจัยได้แจ้งให้ทาง GE ทราบแล้วเมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา และทาง GE ก็กำลังอยู่ในกระบวนการเปลี่ยนแปลงข้อมูลรับรองการล็อกอิน 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CyberScoop

วันศุกร์ที่ 11 ธันวาคม พ.ศ. 2563

นักวิจัยบอกว่าขั้นตอนวิธี AI ใช้อัตราการเต้นของหัวใจและข้อมูลการเคลื่อนไหวเพื่อทำนายอายุ เพศ และอื่น ๆ

Image Credit: Jeremy Horwitz/VentureBeat

นักวิจัยจาก University of Cambridge และ Alan Turing Institute ในสหราชอาณาจักร อ้างว่าได้ฝึกสอนขั้นตอนวิธีทางปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือเรียกย่อ ๆ ว่า AI  โดยใช้ข้อมูลจากตัววัดความเร่ง (accelerometer) ที่ติดไว้ที่ข้อมือ และเครื่องวัดอัตราการเต้นของหัวใจแบบสวมใส่ได้ เพื่อตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคล ด้วยความแม่นยำกว่า 70% AUC (อัตราส่วนของ true positive กับ false negative โดยยิ่งมีค่าใกล้ 1 เท่าไร ก็ยิ่งดีเท่านั้น) ระบบนี้มีชื่อว่า Step2Heart ซึ่งสามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองในการสร้างโปรไฟล์เฉพาะบุคคล และสามารถทำนายข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพด้วยตัวแยกประเภทผ่านการเรียนรู้แบบถ่ายโอน (transfer learning) ทีมนักวิจัยได้แยกชุดข้อมูลจากข้อมูลของผู้ชายและผู้หญิง 2100 คน ที่เข้าร่วมการศึกษาการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างสภาพแวดล้อม และปัจจัยด้านพันธุกรรมในการระบุโรคอ้วน โรคเบาหวานประเภท 2 และโรคที่เกี่ยวข้องกับการเผาผลาญอื่น ๆ โดยผู้เข้าร่วมจะถูกขอให้ใส่อุปกรณ์ที่ใช้เก็บข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจตัววัดการเคลื่อนไหวของอก และตัววัดความเร่งที่ติดที่ข้อมือ และให้ออกกำลังบนลู่วิ่ง 

นักวิจัยใช้ Step2Heart ในการทำนายอัตราการใช้ออกซิเจนในเลือด น้ำหนัก เพศ อายุ ดัชนีมวลกาย อัตราการเต้นของหัวใจขณะพัก และการใช้พลังงานในขณะออกกำลังกาย นักวิจัยบอกว่าการทดลองนี้พิสูจน์ว่าข้อมูลที่ได้มาจากอุปกรณ์สวมใส่ โดยไม่ต้องมีการตั้งชื่อข้อมูลไว้ก่อน สามารถใช้ในการเรียนรู้เกี่ยวกับโปรไฟล์ในภาพรวม ในกรณีที่การเก็บข้อมูลโดยสมบูรณ์ไม่สามารถดำเนินการได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: VentureBeat

วันพฤหัสบดีที่ 10 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ช่องโหว่จะอยู่ในซอฟต์แวร์เปิดเผยรหัสมากกว่า 4 ปี ก่อนที่จะถูกค้นพบ

Photo by Luke Chesser on Unsplash

จากรายงานประจำปีของ State of the Octoverse ของ GitHubพบว่าช่องโหว่ในซอฟต์แวร์แบบเปิดเผยรหัสต้องใช้เวลากว่า 4 ปี โดยเฉลี่ย ก่อนจะถูกค้นพบ รายงานดังกล่าวได้มาจากการสำรวจนักพัฒนากว่า 56 ล้านคนในปีนี้ โดยมีการสร้างที่เก็บข้อมูล (repository) ใหม่กว่า 60 ล้านที่เก็บ และมีการมีส่วนร่วมกว่า 1.9 ล้านครั้งที่เพิ่มเข้ามาเมื่อเทียบกับปี 2019 ในตอนนี้ 94% ของโครงการใน GitHub ขึ้นอยู่กับส่วนประกอบแบบเปิดเผยรหัส โดยมีการขึ้นอยู่ต่อกันอยู่ที่ 700 ส่วนประกอบโดยเฉลี่ย โดยการขึ้นแก่กันส่วนใหญ่จะมาจากภาษา JavaScript (94%) Ruby (90%) และ .Net (90%) ข้อผิดพลาดในซอฟแวร์เปิดเผยรหัสส่วนใหญ่ไม่ใช่ช่องโหว่ที่เป็นอันตราย โดย 83% ของ Github-issued จะเป็นเรื่องของความผิดพลาดและความบกพร่องของคน อย่างไรก็ตาม GitHub แนะนำให้นักพัฒนาและผู้ดูแลโครงการ รวมถึงผู้ใช้ ได้ตรวจสอบการขึ้นต่อกันอย่างสม่ำเสมอ และพิจารณาใช้งานระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ เพื่อแก้ไขช่องโหว่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  ZDNet

แขนกลที่ใกล้เคียงมนุษย์ไปอีกขั้น

ภาพจาก University of Warwick (U.K.)

ขั้นตอนวิธี AI ซึ่งพัฒนาโดยนักวิจัยจาก Warwick Manufacturing Group (WMG) ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านวิชาการของ University of Warwick ในสหราชอาณาจักร ได้พัฒนาแขนกลที่เรียกว่า Shadow Robot Dexterous Hand ที่จัดการกับวัตถุได้เหมือนมือคน แขนกลนี้สามารถจำลองความเป็นอิสระของมือคนได้ในทุกองศา โดยขั้นตอนวิธีนี้ทำให้แขนกลนี้เรียนรู้ที่จะประสานการเคลื่อนไหวและทำงานอย่างเช่นการขว้างบอล และหมุนปากกา นักวิจัยบอกว่าขั้นตอนวิธีนี้จะเรียนรู้งานอะไรก็ได้ ที่สามารถถูกจำลองได้ โดยอนาคตจะขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธี AI ที่สามารถเรียนรู้ได้โดยอัตโนมัติ และสามารถสร้างขั้นตอนวิธีให้แขนกลนี้ทำงานได้เหมือนจริงโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลเข้าจากคน ซึ่งถือว่าเป็นก้าวที่น่าตื่นเต้น  

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Warwick (U.K.)

วันอังคารที่ 8 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ผลิตภัณฑ์การควบคุมโดยผู้ปกครองชื่อดังหลายตัวไม่ปลอดภัย

Photo courtesy of Annie Spratt via Unsplash

นักวิจัยจาก  Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE) ของแคนาดาบอกว่าผลิตภัณฑ์ควบคุมโดยผู้ปกครอง (parental control) ที่ขายกันอยู่หลายตัวนั้นไม่ปลอดภัย นักวิจัยพัฒนาเฟรมเวอร์กในการทดลองเพื่อประเมินความมั่นคงและความเป็นส่วนตัวของโปรแกรมเหล่านี้หลายตัว ไม่ว่าจะเป็นตัวที่อยู่ในรูปเราเตอร์ แอปพลิเคชันที่รันบนวินโดวส์ ส่วนต่อขยายของ Chrome และแอปพลิเคชันแอนดรอยด์ ผลการประเมินพบว่าส่วนใหญ่ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ไม่ปลอดภัยในแง่ของการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล การยืนยันตัวตน การป้องกันจากบุคคลที่สามหรือการติดตามจากโปรแกรมสอดแนมที่เรารู้จักกันดีอยู่แล้ว 

ตัวอย่างช่องโหว่ที่ค่อนข้างน่ากังวลได้แก่ เราเตอร์ Blocksi ซึ่งมีช่องโหว่ที่สามารถอัพโหลดเฟิร์มแวร์ที่เป็นอันตราย แอปอย่าง Android's FamiSafe, KidsPlace, และ Life360 ก็ไม่เข้ารหัสข้อมูลส่วนบุคคลในเื้อที่เก็บข้อมูลภายนอกที่ใช้งานร่วมกัน แอป Windows อย่าง Qustodio และ Dr. Web ใช้พรอกซีเซิร์ฟเวอร์ (proxy server) ที่ไม่ยืนยันใบรับรองอย่างเหมาะสม และยังยอมรับใบรับรองที่ถูกเพิกถอนไปแล้ว 

แม้ว่าช่องโหว่เหล่านี้มักจะบอกว่าเกิดการผิดพลาดจากการออกแบบ แต่นักวิจัยคิดว่ามันเป็นความจงใจมากกว่า โดยบอกว่านักพัฒนาเครื่องมือเหล่านี้กำลังส่งข้อมูลส่วนตัวของเราไปยังบุคคลที่สาม ซึ่งงานของคนพวกนี้ก็คือรวมข้อมูลเอาไปแลกกับเงิน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Concordia University (Canada)

วันจันทร์ที่ 7 ธันวาคม พ.ศ. 2563

การหลอกลวงพุ่งเป้าหมายไปที่การแจกจ่ายวัคซีน COVID-19

AP Photo/Virginia Mayo

นักวิจัยด้านความมั่นคงของ IBM รายงานว่ามีความพยายามที่จะใช้อีเมลหลอกลวงเพื่อดักจับข้อมูลที่ WHO ใช้ในความพยายามที่จะแจกจ่ายวัคซีน COVID-19 นักวิจัยบอกว่าเป้าหมายของการหลอกลวงจะเชื่อมโยงกับโครงการ "cold chain" ที่เป็นโครงการที่จะทำให้มั่นใจว่าวัคซีนจะจัดเก็บในอุณหภูมิที่เหมาะสม นักวิจัยบอกว่าอีเมลหลอกลวงนี้จะทำเหมือนกับว่าถูกส่งมาจากผู้บริหารของ Haier Biomedical ของจีน ซึ่งเป็นบริษัทที่ถือว่าเป็นผู้ผลิต "cold chain" สำคัญของโลก โดยมีไฟล์แนบที่เป็นอันตรายที่ใช้เก็บข้อมูลที่สำคัญของบริษัทที่ร่วมมือกันในการแจกจ่ายวัคซีน นักวิจัยบอกว่าใครก็ตามที่อยู่เบื้องหลังเรื่องนี้น่าจะต้องการข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการซื้อและเคลื่อนย้ายวัคซีน ซึ่งอาจมีผลกระทบต่อชีวิตและเศรษฐกิจโลก เพราะวัคซีนป้องกันไวรัสจะเป็นสิ่งหนึ่งที่มีความมากต้องการที่สุดในโลกหลังจากที่เริ่มมีการแจกจ่ายแล้ว ดังนั้นการขโมยวัคซีนจึงอาจจัดว่าเป็นความอันตรายอย่างหนึ่ง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Associated Press

วันอาทิตย์ที่ 6 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ผู้ก่อการร้ายทางชีวภาพอาจหลอกให้นักวิทยาศาสตร์สร้างสารพิษโดยใช้มัลแวร์


ภาพจาก The Daily Mail

นักวิจัยด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จาก Ben-Gurion University of the Negev (BGU) ของอิสราเอลพบว่าผู้ก่อการร้ายทางชีวภาพสามารถปล่อยมัลแวร์เข้าไปในคอมพิวเตอร์ของนักชีววิทยา เพื่อหลอกให้พวกเขาเปลี่ยนลำดับดีเอ็นเอเพื่อสร้างสารพิษหรือไวรัสที่เป็นอันตรายได้ แม้ว่า Department of Health and Human Services (HHS) ของสหรัฐมีกระบวนการในการกรองลำดับของ DNA จากผู้ผลิตยีนสังเคราะห์ แต่ BGU แสดงให้เห็นว่ากระบวนการนี้สามารถถูกหลอกลวงได้ ด้วยการทำให้มันค่อนข้างคลุมเครือ ซึ่งผลการทดลองพบว่ายีนที่ถูกสร้างแบบคลุมเครือ 16 จาก 50 ตัว สามารถผ่านการกรองของ HNS ไปได้  โดยนักวิจัยได้เสนอวิธีการปรับปรุงขั้นตอนวิธีคัดกรองที่ใช้กับการแก้ไขยีนในร่างกายด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Daily Mail

วันเสาร์ที่ 5 ธันวาคม พ.ศ. 2563

นักวิจัยพัฒนาขั้นตอนวิธีแจกจ่ายวัคซีนที่มีประสิทธิภาพ

ภาพจาก Daily Evergreen (WA)

นักวิจัยจาก Washington State University (WSU) และ Pacific Northwest National Laboratory ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯได้พัฒนาขั้นตอนที่สามารถระบุภูมิภาคที่ควรแจกจ่ายวัคซีนเพื่อเพิ่มภูมิคุ้มกันให้เร็วมากขึ้น นักวิจัยบอกว่าโปรแกรมนี้ใช้ประชากรที่สร้างโดยตัวแบบคอมพิวเตอร์้พื่อคำนวณการที่โรคจะแพร่ผ่านการติดต่อกันโดยตรงระหว่างกัน และระบุกลุ่มของคนที่ควรได้รับการฉีดวัคซีนเพื่อหยุดการติดเชื้อ นักวิจัยยังบอกอีกว่าพวกเขาได้ใช้ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในการขยายจำนวนสถานการณ์ที่นำมาใช้ในการสร้างตัวแบบ เนื่องจากประสิทธิภาพที่สูงขึ้นจะทำให้สามารถทดสอบสถานการณ์ต่าง ๆ ได้เร็วขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Daily Evergreen (WA)

วันศุกร์ที่ 4 ธันวาคม พ.ศ. 2563

TLDR: AI สำหรับสรุปบทความวิจัยให้อยู่ในประโยคเดียว

Credit: Agnese Abrusci/Nature

 Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) ผู้สร้างเครื่องมือ Semantic Scholar ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาทางวิทยาศาสตร์แบบไม่เสียค่าใช้จ่าย ได้ประกาศเปิดตัวซอฟต์แวร์ที่เรียกว่า TLDR (too long, didn't read, ยาวไปไม่อ่าน) ที่จะเขียนบทคัดย่อของบทความวิจัยออกมาเป็นประโยคหนึ่งประโยคได้โดยอัตโนมัติ ในตอนนี้โปรแกรมสร้างประโยคได้จากบทความด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จำนวน 10 ล้านบทความ ซึ่งทางผู้พัฒนาบอกว่าในสาขาอื่น ๆ จะถูกเพิ่มเข้ามาหลังจากได้ปรับปรุงซอฟต์แวร์แล้ว 

ผลการทดสอบเบื้องต้นพบว่า TLDR ช่วยให้ผู้อ่านสามารถจำแนกข้อมูลจากผลการค้นหาได้เร็วกว่าการอ่านจากชื่อเรื่องหรือบทคัดย่อ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการอ่านนั้นต้องทำผ่านโทรศัพท์มือถือ 

ซอฟต์แวร์นี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกซึ่งถูกฝึกโดยชุดข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมาก ซึ่งรวมถึงการจับคู่ชื่อเรื่องของบทความวิจัยและตัวบทความวิจัยหลายหมื่นชิ้น ดังนั้นเครือข่ายนี้จึงสามารถเรียนรู้ที่จะสร้างประโยคที่กระชับได้ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature

เพิ่มเติมเสริมข่าว: ใครอยากลองเล่นโปรแกรมใช้ลิงก์นี้ครับ ลองไปคัดลอกบทคัดย่อ มาใส่ดูครับ และถ้ามีบทนำ และบทสรุปด้วย จะได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นครับ นั่นคือนักวิจัยที่เดิมต้องการจะสแกนบทความเร็ว ๆ ว่าเกี่ยวกับอะไร มักจะต้องอ่านและสรุปสามส่วนนี้ด้วยตัวเอง ตอนนี้ก็อาจใช้โปรแกรมนี้ช่วยกรองก่อนได้ระดับหนึ่งครับ แต่ยังไงก็ตามมันก็ยังเป็นโปรแกรมเบื้องต้นอยู่นะครับ และก็เหมือนที่ข่าวบอกตอนนี้ยังใช้ได้กับฟิลด์วิทยาการคอมพิวเตอร์เท่านั้น


วันพฤหัสบดีที่ 3 ธันวาคม พ.ศ. 2563

การฝึกสอน AI ด้วยข้อมูลส่วนใหญ่ที่เป็นใบหน้าที่กำลังยิ้มจะลดความเที่ยงตรงและทำให้เกิดความลำเอียง

Image Credit: SDI Productions

นักวิจัยจาก Universitat Oberta de Catalunya ของสเปนและ Universidad Autonoma de Madrid ร่วมกับทีมงานจาก Massachusetts Institute of Technology พบว่าระบบรู้จำใบหน้ามีความลำเอียงต่อการแสดงออกทางใบหน้าบางประการ นักวิจัยได้ทดลองกับตัวแบบการรู้จำใบหน้าชั้นนำ 3 ตัว ที่ถูกฝึกสอนโดยใช้ฐานข้อมูลแบบเปิดเผยรหัส (open source database) เช่น VGGFace2 และ  MS1M-ArcFace โดยวัดประสิทธิภาพกับคลังข้อมูล 4 ชุด 

นักวิจัยใช้ซอฟต์แวร์ Affectiva ในการจำแนกภาพจากคลังข้อมูลที่ใช้ทดสอบ โดยจำแนกจากการแสดงออกทางใบหน้า ซึ่งนักวิจัยพบว่ากว่า 60% มีการแสดงออกปกติ และ 90% ของชุดข้อมูลเป็นใบหน้าแบบปกติและกำลังมีความสุข โดยการแสดงออกว่าประหลาดใจและเบื่อหน่ายมีไม่เกิน 6% ในขณะที่ความรู้สึกเศร้า กลัว และโกรธมีน้อยมาก (ต่ำกว่า 1%) นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างตามเพศด้วย เช่นจำนวนของผู้หญิงที่กำลังมีความสุข มีจำนวนเกือบเป็นสองเท่าของผู้ชาย 

นักวิจัยบอกว่า การขาดความหลากหลายในการแสดงความรู้สึกทางใบหน้าจากฐานข้อมูลใบหน้าที่มีไว้สำหรับการพัฒนาและประเมินระบบรู้จำใบหน้า ทำให้มีข้อเสียหลายประการ และประการหนึ่งก็คือช่องโหว่ด้านความมั่นคงของระบบที่กำลังใช้กันอยู่

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Venture Beat

วันพุธที่ 2 ธันวาคม พ.ศ. 2563

ช่วงการแพร่ระบาดทำให้ผู้สร้างภาพยนตร์ต้องนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้

ภาพจาก Al Seib/Los Angeles Times

COVID-19 ทำให้ผู้สร้างภาพยนตร์ต้องนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาใช้เพื่อป้องกันทีมงานถ่ายทำจากโคโรนาไวรัส โดยใช้ผลิตภัณฑ์ของบริษัทอย่าง Safe Haus Group ซึ่งมีระบบอย่าง Safe Set ซึ่งเจ้าหน้าที่ด้านความปลอดภัยใช้สแกนบัตรประจำตัวที่เข้ารหัสสีและมีชิปที่รวบรวมและติดตามข้อมูลการเคลื่อนไหวของนักแสดงและเจ้าหน้าที่กองถ่าย ว่าใครที่มีการติดต่อกับคนที่ผลการทดสอบ COVID-19 เป็นบวก

ในขณะเดียวกันช่างภาพอย่าง Aaron Grasso และผู้อำนวยการสร้างอย่าง Josh Shadid ก็ได้แรงบันดาลใจในการเปิดบริษัทใหม่ พวกเขาสร้างหุ่นยนต์ถ่ายภาพชื่อ Solo Cinebot ซึ่งตอนนี้มีบริษัทที่นำไปใช้ก็อย่างเช่น Netflix และ Warner Bros. ที่จะช่วยถ่ายนักแสดงจากระยะไกลเพื่อใช้ในแคมเปญการตลาด 

ผลิตภัณฑ์เหล่านี้สอดคล้องกับระเบียบด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวกับการแพร่ระบาดของโรค ซึ่งกำหนดให้บริษัทผลิตภาพยนตร์ขนาดใหญ่แบ่งนักแสดงและทีมงานให้ทำงานอยู่ในโซนที่ต่างกัน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Los Angeles Times

วันอังคารที่ 1 ธันวาคม พ.ศ. 2563

สอนหุ่นยนต์ให้ขับรถด้วยบทเรียนง่าย ๆ เพียงไม่กี่บทเรียน


ภาพจาก  iStock 

นักวิจัยจาก University of Southern California (USC) Viterbi School of Engineering ได้พัฒนาระบบที่ทำให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้งานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ โดยดูจากการสาธิตเพียงไม่กี่ครั้ง และการสาธิตนั้นก็อาจไม่ต้องสมบูรณ์แบบด้วย ระบบจะประเมินคุณภาพของการสาธิตแต่ละครั้ง เรียนรู้จากข้อผิดพลาดและความสำเร็จ ทีมของ  USC Viterbi ใช้ signal temporal logic ในการประเมินคุณภาพของการสาธิตแต่ละครั้งและจัดลำดับการสาธิตเหล่านั้น นักวิจัยบอกว่าวิธีการใช้สามัญสำนึกแบบนี้จะช่วยให้หุ่นยนต์เข้าใจว่า ส่วนไหนของการสาธิตที่เป็นบวก ส่วนไหนที่เป็นลบ ซึ่งเหมือนวิธีที่คนเราใช้ นักวิจัยยังบอกอีกว่า ถ้าเราต้องการให้หุ่นยนต์เป็นเพื่อนร่วมทีมที่ดีและช่วยเหลือผู้คน สิ่งแรกที่พวกมันต้องทำคือการปรับตัวเข้ากับสิ่งที่มนุษย์นิยมทำอย่างมีประสิทธิภาพ และวิธีการที่พัฒนาขึ้นมานี้ทำให้หุ่นยนต์เข่าใจเรื่องดังกล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Southern California