โครงการภาษา AI แบบเปิดเผยโค้ดท้าทายตัวแบบของบริษัทยักษ์ใหญ่

ภาพจาก Nature

ตัวแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) ที่พัฒนาโดยทีมงานนานาชาติซึ่งมีนักวิจัยประมาณ 1,000 คน จะกลายเป็นคู่แข่งได้ในระดับที่ใหญ่เท่าตัวแบบที่พัฒนาโดย Google และ OpenAI แต่จะเป็นแบบเปิดเผยโค้ด และใช้งานได้หลายภาษา

เป้าหมายของโครงการนี้คือการลดอคติของมนุษย์และข้อบกพร่องอื่นๆ ของระบบปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI ที่ยากต่อการแก้ไข เนื่องจากบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ได้ปิดตัวแบบของตนไม่ให้นักวิจัยรู้

แม้ว่าตัวแบบจะไม่ถึงกับปราศจากอคติ แต่ Yacine Jernite ของ HuggingFace กล่าวว่าทีมงานมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงตัวแบบที่มีอยู่ผ่านการใช้แหล่งข้อมูลที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรม และมีคุณภาพสูง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature

นักวิจัยพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อช่วยศึกษาการเชื่อมต่อของสมอง

ภาพจาก The Hindu (India)

นักวิจัยจาก India's Indian Institute of Science (IISc.) ได้พัฒนาอัลกอริธึม Regularized, Accelerated, Linear Fascicle Evaluation (ReAl–LiFE) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับการเชื่อมต่อระหว่างส่วนต่างๆ ของสมองมนุษย์

อัลกอริทึมที่มุ่งใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการเชื่อมต่อที่เกิดจากการถ่ายภาพด้วยเครื่อง MRI แบบกระจาย (diffusion MRI) หรือ dMRI ที่สแกนได้เร็วกว่าเครื่องทั่วไปทั่วไป หรืออัลกอริธึมล้ำสมัย 100 ถึง 150 เท่า

ISSc. ให้ข่าวประชาสัมพันธ์ว่านักวิจัยได้ปรับเปลี่ยนอัลกอริธึมการหาค่าเหมาะสม (optimization)  LiFE เพื่อลดภาระในการคำนวณโดยกำจัดการเชื่อมต่อที่ซ้ำซ้อนและ ให้ทำงานใหม่เพื่อทำงานบน GPU Devarajan Sridharan จาก IISc. กล่าวว่า "งานที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหลายชั่วโมงต่อวันสามารถทำได้ภายในไม่กี่วินาทีถึงไม่กี่นาที"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Hindu (India)

ช่องโหว่ใน AI ทำให้หุ่นยนต์เหยียดเชื้อชาติและเพศ

ภาพจาก Johns Hopkins University Hub

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins University,  Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) และ University of Washington พบว่า หุ่นยนต์ที่ติดตั้งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถดาวน์โหลดได้แบบสาธารณะ ซึ่งสร้างด้วยโครงข่ายประสาท CLIP แสดงอคติทางเพศและเชื้อชาติอย่างมีนัยสำคัญ

หุ่นยนต์ได้รับคำสั่ง 62 คำสั่งที่เกี่ยวข้องกับการเลือกบล็อกที่มีใบหน้ามนุษย์ที่หลากหลายและวางลงในกล่อง นักวิจัยพบว่าหุ่นยนต์เลือกผู้ชายบ่อยกว่าผู้หญิง 8 % และเลือกผู้ชายผิวขาวและเอเชียมากที่สุด และผู้หญิงผิวดำน้อยที่สุด

หุ่นยนต์ยังระบุด้วยว่าผู้หญิงเป็น "แม่บ้าน" มากกว่าผู้ชายผิวขาว ผู้ชายผิวดำเป็น "อาชญากร" มากกว่าผู้ชายผิวขาว 10% ผู้ชายลาตินเป็น "ภารโรง" มากกว่าผู้ชายผิวขาว 10% และผู้ชายเป็น "แพทย์" มากกว่าผู้หญิงทั้งหมดไม่ว่าเชื้อชาติอะไร

Andrew Hundt แห่ง Georgia Tech กล่าวว่า "หุ่นยนต์ได้เรียนรู้การเหมารวมที่เป็นพิษผ่านโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่มีข้อบกพร่องเหล่านี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Johns Hopkins University Hub

นักวิจัยเปิดเผยโค้ดการตัวจำลองภาพแบบเหมือนจริงของการขับเคลื่อนอัตโนมัติ

ภาพจาก MIT News

ทีมวิจัยที่นำโดยนักวิจัยของ Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้พัฒนาเครื่องมือจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งช่วยให้ยานยนต์ที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติเรียนรู้ที่จะขับรถในโลกแห่งความเป็นจริง และแก้ไขจากสถานการณ์ที่เกือบชนกันได้

โค้ดเบื้องหลังระบบจำลองภาพแบบเหมือนจริง VISTA 2.0 กำลังถูกเปิดเผยสู่สาธารณะ Daniela Rus แห่ง MIT กล่าวว่า "ด้วยการเปิดตัวครั้งนี้ ชุมชนการวิจัยจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือใหม่อันทรงพลังสำหรับทำให้การวิจัยและพัฒนาการควบคุมที่มีประสิทธิภาพแบบปรับได้สำหรับการขับขี่แบบอัตโนมัติทำได้เร็วขึ้น"

Alexander Amini จาก MIT กล่าวว่า "VISTA 2.0 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจำลองข้อมูลเซ็นเซอร์ได้ดีกว่ากล้องสองมิติแบบ RGB มากเท่านั้น แต่ยังดีกว่า LiDAR สามมิติ ซึ่งมีจำนวนมิติสูงมากด้วยจุดนับล้าน กล้องติดตามตามเหตุการณ์ไม่ปกติ และแม้แต่การโต้ตอบแบบไดนามิกกับยานพาหนะอื่น ๆ "

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

ยานสำรวจดาวอังคารที่ใช้ Windows 98 ได้รับการอัปเดตเป็นครั้งแรกในรอบ 2 ทศวรรษ

ภาพจาก Wikipedia

วิศวกรจาก Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF) ของอิตาลีได้ปรับปรุงระบบ Window 98 ของยานอวกาศ Mars Express เป็นครั้งแรกในรอบ 19 ปี ยานสำรวจของ European Space Agency ใช้เครื่องมือ Mars Advanced Radar for Subsurface and Ionospheric Sounding (MARSIS) เพื่อส่งคลื่นวิทยุความถี่ต่ำไปยังพื้นดาวอังคารเพื่อช่วยทำแผนที่โครงสร้างใต้ผิวดินในขณะที่ค้นหาน้ำไปด้วย 

เจ้าหน้าที่ของ INAF กล่าวว่าการอัปเดตนี้จะทำให้ Mars Express มองเห็นดาวอังคาร และดวงจันทร์ของมันคือ Phobos ของได้ละเอียดยิ่งขึ้น Andrea Cicchetti ของ INAF กล่าวว่าวิธีการก่อนหน้าของยานอวกาศในการจัดเก็บข้อมูลความละเอียดสูงนั้นทำให้หน่วยความจำบนเครื่องบินหมดไปอย่างรวดเร็ว

ในทางตรงกันข้าม "ด้วยการทิ้งข้อมูลที่เราไม่ต้องการ ซอฟต์แวร์ใหม่ช่วยให้เราสามารถเปิด MARSIS ได้นานขึ้นห้าเท่า และสำรวจพื้นที่ได้ขนาดใหญ่กว่ามากในแต่ละครั้ง" เขากล่าว

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechRadar