หุ่นยนต์เรียนการผูกเงื่อนโดยใช้นิ้วแค่สองนิ้วบนมือแต่ละข้าง

ภาพจาก New Scientist

Tetsuya Ogata และเพื่อนร่วมงานที่ Waseda University ของญี่ปุ่นได้สอนหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ให้ผูกปมไว้รอบ ๆ กล่องโดยใช้นิ้วเพียงสองนิ้วในแต่ละมือ ในครั้งแรกทีมสั่งงานหุ่นยนต์สองแขนโดยตรงผ่านรีโมทคอนโทรลให้ผูกเงื่อนหลายสิบครั้ง จากนั้นรวบรวมข้อมูลที่บันทึกไว้จากกล้องที่ติดอยู่ด้านบน และพรอกซิมิตีเซ็นเซอร์ (proximity sensor) บนนิ้วมือ เชือกครึ่งหนึ่งมีสีน้ำเงินและอีกครึ่งหนึ่งมีสีแดงเพื่อช่วยให้จำแนกได้ง่ายขึ้น  นักวิจัยของ Waseda ใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อให้ทำงานซ้ำ โดยหุ่นยนต์ผูกเชือกที่มีสีได้สำเร็จ 95% และ 90% สำหรับเชือกสีขาวซึ่งไม่ได้ถูกฝึกมาก่อน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: New Scientist

กล้องภายในรถของ Tesla อาจคุกคามความเป็นส่วนตัวของคนขับ

ภาพจาก CNet

Consumer Reports (CR) กล่าวว่ากล้องในห้องโดยสารที่ผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้า Tesla รวมเข้ากับระบบช่วยผู้ขับขี่ อาจคุกคามความเป็นส่วนตัวของผู้ขับขี่ได้ กล้องจะบันทึกและส่งฟุตเทจจากในรถ และรายงานของ CR ได้เตือนผู้ขับขี่ที่ไม่เลือกืั้จะไม่ไม่เข้าร่วมโปรแกรมว่า พวกเขากำลังยอมให้ Tesla เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน  ภายใน Model 3 และ Model Y ของ Tesla กล้องสามารถบันทึกช่วงเวลาก่อนการเบรกฉุกเฉินอัตโนมัติหรือช่วงเวลาก่อนเกิดอุบัติเหตุ และเป็นไปได้ที่รถจะแชร์เนื้อหานี้กับ Tesla ผู้ผลิตรถยนต์รายอื่นใช้ระบบป้อนข้อมูลแบบปิด (closed-loop) โดยจะไม่ส่งหรือบันทึกข้อมูลของคนขับภายในในรถน้อยกว่ามาก แม้จะมีการป้องกันว่าใครสามารถเข้าถึงภาพนี้ได้ แต่ CR กล่าวว่ามีความเป็นไปได้ที่ทุกคนรวมถึงคนร้ายสามารถเข้าถึงได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNet

ใช้ AI เพื่อเข้าใจว่าสมองเข้าใจประโยคได้อย่างไร

AI ช่วยให้เราเข้าใจว่าสมองแยกความแตกต่างจากประโยคอธิบายรูป "The cat ran over the car." กับ "The car ran over the cat." ได้อย่างไร ภาพจาก  University of Rochester Medical Center

นักวิจัยจาก University of Rochester Medical Center (URMC) และ Medical College of Wisconsin ได้รวมงานด้าน neuroimaging  และปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) หรือ AI  เข้าด้วยกัน เพื่ออธิบายกลไกของสมองในการทำความเข้าใจประโยค ทีมงานได้ทำการสแกนภาพสมองของผู้เข้าร่วมในการศึกษานี้ ด้วย functional magnetic resonance imaging (fMRI) ในขณะที่พวกเขากำลังอ่านประโยค ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึงกิจกรรมการทำงานของสมอง ข้ามเครือข่ายในบริเวณต่าง ๆ ของสมอง ด้วยการใช้ตัวแบบ InferSent AI ของ Facebook นักวิจัยสามารถทำนายแบบรูปของกิจกรรมที่ได้จาก fMRI ที่สะท้อนการเข้ารหัสความหมายของประโยคระหว่างบริเวณต่าง ๆ ของสมอง Andrew Anderson จาก URMC กล่าวว่า "นี่เป็นครั้งแรกที่เราใช้แบบจำลองนี้เพื่อทำนายการทำงานของสมองในบริเวณต่าง ๆ เหล่านี้ และนั่นเป็นหลักฐานใหม่ที่แสดงให้เห็นว่าการแแทนที่ความหมายตามบริบทถูกเข้ารหัสทั่วทั้งเครือข่ายภาษาแบบกระจาย แทนที่จะอยู่ที่ไซต์เดียวในสมอง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Rochester Medical Center

อยากนัดฉีดวัคซีน (ในอเมริกา) ไหม ถ้ารู้จักนักเขียนโปรแกรมภาษา python ช่วยได้

Anjali Nair / NBC News; Getty Images

ชุมชนออนไลน์ของนักเขียนโปรแกรมได้ช่วยให้ครอบครัวและเพื่อน ๆ ได้เปรียบในการแย่งกันนัดหมายฉีดวัคซีน นักเขียนโปรแกรมเหล่านี้เขียนสคริปต์ง่าย ๆ เพื่อขูด (scrape) ข้อมูลหน้าเว็บไซต์ของรัฐหรือของร้านขายยาในทุก ๆ หนึ่งหรือสองวินาทีเพื่อดูว่าเปิดให้นัดหรือยัง จากนั้นส่งข้อความไปเพื่อจองฉีดวัคซีนเมื่อพบว่าเปิดให้นัดแล้ว (ประเด็นคือถ้าไม่ใช้สคริปต์นี้ คนที่ต้องการจองจะต้องคอยรีเฟรชหน้าเว็บไซต์เอง: ผู้สรุป)  มีการอัปโหลดสคริปต์เหล่านี้เป็นโหล ๆ บน GitHub บางคนตั้งคำถามว่ากิจกรรมนี้ผิดจริยธรรมหรือผิดกฎหมายหรือไม่ ทนายความในบรูคลินนิวยอร์ก Tor Ekeland กล่าวว่า "การขูดข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งไม่ได้ใช้โปรโตคอลการตรวจสอบสิทธิ์ใด ๆ เช่นชื่อผู้ใช้หรือรหัสผ่านเป็นเรื่องที่ทำได้ เป็นที่รับรู้กันอยู่แล้วว่าการขูดข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดใหญ่ของเศรษฐกิจและชีวิตของเรา เราใช้มันเพื่อให้ได้ข้อมูลราคา ข่าว และการสื่อสารในเครือข่ายสังคมของเรา" 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NBC News

ภาษาการเขียนโปรแกรมแปลงกฎหมายเป็นโค้ดคอมพิวเตอร์ที่ 'พิสูจน์ได้ว่าถูกต้อง'

Credit: Sergii Gnatiuk/Shutterstock

ความพยายามร่วมกันของนักวิจัยจาก National Institute for Research in Digital Science and Technology  (Inria) ของฝรั่งเศส และ Microsoft Research ทำให้เกิด Catala ซึ่งเป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อเก็บ และดำเนินการตามอัลกอริทึมทางกฎหมาย ผู้สร้างกล่าวว่า Catala แปลกฎหมายเป็นรหัสคอมพิวเตอร์ที่ถูกต้อง ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้อย่างโปร่งใส ซึ่งสิ่งนี้น่าจะส่งเสริมความไว้วางใจของสาธารณต่อระบบ ที่บางครั้งถูกปกปิดและเกี่ยวข้องกับโค้ดที่คลุมเครือและถูกปรับแต่งหลายบรรทัด  Denis Merigoux จาก  Inria และเพื่อนร่วมงานของเขากล่าวว่า มันสามารถเอาชนะปัญหาหลัก ๆ ที่เกิดจากความแตกต่างทางวัฒนธรรมระหว่างชุมชนด้านกฎหมายและชุมชนการเขียนโปรแกรม

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Discover

เพิ่มเติมเสริมข่าว: ใครที่อยากดูว่าโค้ดภาษาโปรแกรมหน้าตาเป็นยังไง ดูได้จาก GitHub นี้ ครับ ถ้าใช้ได้จริง นำมาใช้กับกฎหมายไทย ไม่รู้จะกำจัดพวกเนติบริกรไปได้บ้างหรือเปล่า