Вход

Ако нямате регистрация може да се регистрирате от тук

Регистрация

Въведи кода
103 резултата за учени
новини
Най-важните теми в digital.bg от 24 април
Най-важните теми в digital.bg от 24 април
Живеем във времена на безкрайни възможности, въпреки в условията на пандемия да не ни се струва така. Ето един пример, гледането на телевизонни програми отдавна не е привилегия само за тези, които имат телевизор. През по-голямата част от ХХ век единствените начини за гледане на телевизия беше чрез излъчвания по ефира и кабелни сигнали. Как да гледаме безплатно български онлайн телевизии   Хората ползват часовници от много години, но рядко се запитват каква е историята им. Часовниците извървяха дълъг път в своето развитие. Те се трансформираха от джобен вариант до високотехнологична джаджа. Часовниците днес не са това, което бяха преди. Разгледайте например един смартфон. Това, което знаем е, че може да приема обаждания, да изпраща текстови съобщения, да проследява фитнес данни и да изпълнява множество други функции. Разбира се, показва и часа.Вижте еволюцията на часовника.   Какво съветва Google за интернет сигурността по време на COVID-19? Идеята да не излизаме от вкъщи и в редките случаи, когато го правим да носим маски и други защитни средства звучеше налудничаво само преди няколко седмици. За съжаление вече повече от месец е реалност в нашата държава, заради разпространението на коронавирус. Ежедневно четем или гледаме много препоръки, с които можем да се предпазим от COVID-19. Повечето от тях се обединяват до носенето на маски, честото миене на ръце и дезинфекциране на помещенията.   Wi-FI 6E може да сложи край на проблемите със слабия интернет сигнал. Безжичните рутери са задължителен елемент от домовете ни и скоро ще станат обект на сериозна софтуерна актуализация. Това ще е възможно благодарение на последното решение на Федералната комисия по съобщенията (FCC) в САЩ. След проведено анонимно гласуване членовете на FCC се съгласиха да предоставят 1200MHz от спектъра в 6GHz честотите (5.925-7.125GHz) ще бъде наличен за нелицензирана употреба. Казано по друг начин този допълнителен спектър ще бъде предоставен за използване от Wi-Fi 6Е.   Ако в последно време сте попадали на приложенето Houseparty и се чудите как точно работи, то ние ще ви разясним в тази статия. Приложението за видео чат е популярен избор сред младежите. Неговата идея е да поддържа връзката между приятели, докато те са си вкъщи. Разбира се всеки притежател на смарт устройство може да се включи в забавлението. Как да използваме приложението Houseparty?     YouTube стана на 15 години - вижте кое беше първото видео в социалната мрежа? Знаете ли кое е пурвото видео, което през 2005 година е качено в YouTube. Дори няма да предположите тематиката му. Това което каазва момчето на видеото не е от най-впечатляващите, че да бъде видео сензация за YouTube. "Добре, ето че сме сме тук пред слоновете. Готиното при тези приятелчета е, че те наистина имат, наистина, много дълги, хоботи. И това е, това е готино. И това е почти всичко, което има да се каже по въпроса."        Очаквайте още интересни новини и видео премиери от Digital.bg.
Zoom
Какво е Zoom, колко струва и заслужава ли си да го използваме
Какво е Zoom, колко струва и заслужава ли си да го използваме
Заради епидемията от COVID19, милиони хора по целия свят трябва да работят от домовете си. Това доведе до голям ръст на приложенията за онлайн видеоконферентни разговори. Едно от най-популярните приложения за тази цел е Zoom Meetings. AndroidAuthority обяснява в детайли какво представлява приложението и за кого е подходящо.   Какво е Zoom  Това е приложение за видеоконферентни разговори, което е специално разработено за хора, които работят от разстояние.  То позволява на служителите на компании да провеждат онлайн срещи, като поддържа HD видео и аудио,...
човешки мозък
Mозъчните импланти ще предизвикат следващата голяма революция в изкуствения интелект
Mозъчните импланти ще предизвикат следващата голяма революция в изкуствения интелект
Технологиите вече промениха почти всеки аспект от ежедневието ни и обещават да продължават да го правят в следващите години. Днес имаме достъп до огромно количество информация и използваме иновации, които доскоро не бяха възможни. Представяте ли си бъдеще, в което няма да се налага да запаметявате никакви данни, тъй като ще имаме импланти, които го правят автоматично вместо нас? Това не е концепция от холивудски филм, а реална идея, която ще стане реалност до 20 години.   Това е предположение на един от най-големите специалисти в сферата на изкуствения интелект, който се казва Николас Кайринос и е главен изпълнителен директор на Fountech.ai. Според него са необходими не повече от две десетилетия, за да имаме мозъчни импланти, които за кратък период от време могат да обработят и запомнят огромно количество информация. Подобни иновации  ще направят ученето и помненето на данни напълно излишен процес, съобщава InterestingEngineering.     В своето изявление той определи идеята като заместител на Google, тъй като няма да се налага да търсим каквото и съдържание. Самите резултати ще се възпроизвеждат директно в главата ни. Николас Кайринос също така направи впечатляващата прогноза, че еволюцията на изкуствения интелект в следващите пет години ще надмине постиженията в света на технологиите от последните пет десетилетия. Именно заради това очаква AI софтуера да има все по-голяма роля в ежедневието ни.   Още от Digital: Учени създадоха имплант, който превръща мислите на хора с увреждания в текст
технологии
Какви e разликитa между дълбоко обучение, машинно обучение и изкуствен интелект
Какви e разликитa между дълбоко обучение, машинно обучение и изкуствен интелект
Ако следите технологичните новини, може би ви е направило впечатление, че компаниите често използват  термините дълбокото обучение, машинното обучение и изкуствения интелект взаимозаменяемо.   Но докато и трите технологии имат нещо общо, има и някои съществени различия между тях. От Make Use Of се опитват да набележат разликите между дълбокото обучение, машинното обучение и изкуствения интелект.   Какво е изкуствен интелект? Изкуственият интелект е по-скоро концепция, отколкото система. Интелигентността се възприема като уникална човешка черта. Традиционно се смята, че машините могат да получават знания, но не и интелигентност. Британският учен Алън Тюринг прекарва голяма част от живота си, опитвайки се да разбере дали машините могат да мислят. Той измисля теста на Тюринг, който има за цел да определи дали дадена машина може да прояви интелигентно поведение, без непременно да е интелигентна. Това е важно разграничение, защото ние все още не разбираме напълно мисълта или разума себе си. Учените се надяват да създадат машини, които могат да проявяват интелигентно поведение. Изкуственият интелект не е самата технология, а описание на системите. Тези системи могат да бъдат обозначени като Narrow AI и General AI. Narrow AI е система, която е интелигентна, но само при определена задача. General AI е по-позната за нас система от филмите и романите. Тези видове системи биха могли да покажат всички елементи на човешката интелигентност. Skynet от филма „Терминаторът“, например е типичен пример за General AI.   Какво е машинно обучение? Всички знаем, че данните могат да бъдат много полезни. Независимо дали искате да знаете по кой маршрут да поеме по пътя към офиса или искате да следите здравето си, данните могат да се окажат изключително важни за нас. Но ние генерираме толкова много данни всеки ден, че е станало невъзможно за нас хората да ги анализираме. За това имаме нужда от помощ от машините.   Google определят машинното обучение като "използване на данни за даване на отговори на въпроси". Те го разделят на две части: обучение и прогнози. Представете си, че имате колекция от изображения с фигури, които искате компютъра  да разпознае. Ако изображенията се подават в алгоритъма за машинно обучение, системата започва да разбира характеристиките на всяка форма. Когато срещне ново изображение, формата се сравнява с елементите от данните за обучение, за да се определи дали е съвпадение. Може и да се учудите, но персонализираните резултати от търсенето, списъците с песни в Spotify и препоръките за продукти на Amazon са резултат от машинното обучение. Netflix дори използва алгоритми за машинно обучение, за да персонализира обложката, която се показва.   Какво е дълбоко обучение? Може и да не разбираме напълно интелигентността, но учените са успели да разберат, че мозъкът генерира информация чрез сложна мрежа от неврони. Нашият мозък е съставен от неврони, които се разклоняват и се свързват един с друг. Връзките на тези невронни пътища са като системата на електрическата мрежа. Всеки неврон може да има множество връзки с други неврони. Тези пътища пренасят информация в тялото ни, което ни позволява да се движим, да дишаме и да мислим. Ако всеки един от тези невронни пътища е независим един от друг, реакционното време ще бъде изключително бавно и може да не успеем да свържем мислите си. Успехът на системата е свързан с връзката между всички тези пътища, което води до едновременна обработка на данните.   Дълбокото обучение е метод за възпроизвеждане на тази гъста мрежа от неврони. Чрез работа с няколко потока данни едновременно, компютрите могат да намалят значително времето, необходимо за обработване на данните. Прилагането на тази техника за дълбоко обучение създава изкуствени невронни мрежи.   Тези мрежи се състоят от серия възли. Има входни възли за получаване на данни, изходни възли за получените данни и скрити слоеве на възли в средата. Целта е входните данни да се трансформират в нещо, което могат да използват изходните възли. Това е мястото, където се появяват скритите слоеве. Тъй като данните напредват през тези скрити възли, невронната мрежа използва логиката, за да реши кой възел да предаде данните на следващия.   Дълбоко обучение срещу машинно обучение срещу изкуствен интелект Макар машинното обучение да е мощен инструмент, който ни помага да обхванем и разберем огромното количество данни, които създаваме, то не притежава независима мисъл. Алгоритъмът е създаден от програмистите и те определят правилата, на които системата за машинно обучение трябва да се подчинява. Пропуските на програмистите, независимо дали са съзнателни или не, имат последици.   Един от първите значителни неуспехи за машинното обучение беше уловен от един от инженерите на Google. През 2015 година той забелязал, че алгоритъмът за идентифициране на снимките на компанията го е означил правилно, но неговите чернокожи колеги били обозначени като горили. Google незабавно се извини и коригира бъга. Две години по-късно обаче стана ясно, че бъга бил изчистен едва когато от Google взели решение да премахнат напълно горилите от данните за тренировките на компютрите.   И все пак дълбокото обучение ни приближава с още една стъпка до изкуствения интелект, който познаваме от филмите. Като се опитват да възпроизведат човешкия ум чрез многопластова колекция от възли, структурите на дълбокото обучение не се нуждаят от обучение с голям първоначален набор от данни. Те вземат решения въз основа на предоставената информация и логиката на системата.   Това, че машините могат да вземат самостоятелно решения, може да изглежда доста обезпокоително, но това означава, че успяваме да възпроизведем човешката интелигентност. Все пак, дори ние самите не разбираме напълно как се появяват собствените ни мисли и решения.   В крайна сметка трябва да разбираме, че няма нужда да сравняваме машинното обучение с изкуствения интелект и с дълбокото обучение, тъй като те всички служат на различни цели. Изкуственият интелект описва концепцията за интелигентност на машините, докато машинното и дълбокото обучение представляват усилията за създаване на General AI. И все пак, изкуственият интелект  не е абстрактно понятие. Google се възползва от масивните си бази данни, като добавя изкуствен интелект към почти всички свои продукти. Понастоящем към Gmail бе добавена функция „Smart Replies“ (Интелигентни отговори). А Google не е единствената компания, която инвестира в изкуствения интелект.   Вижте 5 термина свързани с изкуствен интелект, които е добре да знам
АRM
ARM Projcet Trillium е новата платформа с изкуствен интелект за смартфони на компанията
ARM Projcet Trillium е новата платформа с изкуствен интелект за смартфони на компанията
ARM представиха официално новата си платформа Project Thrillium, която е създадена с идеята да ускори навлизането на усъвършенствани технологии с изкуствен интелект в пазара на смартфони. Всъщност под това име се крие комбинация от хардуерни и софтуерни компоненти, оптимизирани специално за машинно обучение и невронни мрежи. Project Thrillium съчетава нова серия процесори и сензори, както и специализиран софтуер, който ще подобри възможностите на мобилните устройства, информира Engadget.   Инженерите на ARM са създали процесор, който извършва сложни изчисления с машинно обучение и позволява на смартфоните да се учат да изпълняват определени задачи без да са програмирани за това. Project Thrillium е платформа, състояща се от два хардуерни компонента. Първият от тях е процесора ARM ML, който  е не само по-бърз, но консумира по-малко енергия от традиционните CPU и GPU чипове. ARM ML също така осигурява между два и четири пъти по-висока производителност.     ARM OD е фокусиран изцяло върху откриване и засичане на обекти и може да следи "практически неограничен" брой субекти в реално време при 1080p резолюция и скорост от 60 кадъра в секунда. Приложенията му са свързани с разпознаване на лица, жестове и други движения. Новата платформа се възполва от предимствата на софтуера АRM NN, чиято цел е да упрвалява невронни мрежи и инструменти като Google TensorFlow. Очаква се Project Thrillium да е достъпна за производителите до края на 2018г.   Вижте защо процесорите за смартфони вече използват изкуствен интелект
NASA
Kак NASA търсят извънземни форми на живот в Космоса
Kак NASA търсят извънземни форми на живот в Космоса
Учените от NASA използват различни инструменти в опита си да намерят доказателства за съществуването на извънземна форма на живот. Една от последните им инициативи в тази сфера е изпращането на сигнал до звездна система, която е разположена на над 110 трилииона километра от нашата планета. Интересното е, че в съобщението е закодирано послание, което подканва евентуален разум, който го види да плъзне пръстта си в дясно, за да изпрати свой отговор обратно до Земята, информира SlashGear.    NASA смятат, че това е подходящ начин да изпратим поздрав от наша страна и да докаже, че евентуална извънземна форма на живот е достатъчно интелигентна да го разбере. Учените са на мнение, че е необходимо постоянно да изпращаме сигнали в Космоса и да се надяваме, че те биха достигнали до друга мислеща форма на живот. Самият проект се казва Messaging Extraterrestrial Intelligence (METI) и въпреки позитивното мнение на представителите от агенцията предизвика доста негативни коментари сред научните среди.     Един от най-великите умове на нашето време Стивън Хоукинг коментира подобна идея с мнението, че "ако извънземни наистина посетят Земята това ще е съпоставимо с откриването на Северна Америка от Христофор Колумб". Процеси, които не доведоха до добри резултати за местните хора, които живеят на континента. Toй предвижда, че подобно събитие би имало катастрофални последици за Земята. Разбира се трябва да отбележим, че е вероятно сигналите на NASA никога да не бъдат чути, което важи и за обратния вариант.   Вижте защо NASA търсят извънземни форми на живот на погрешното място
лаптопи
Какъв лаптоп да изберем за ученици и студенти до 500 лв.
Какъв лаптоп да изберем за ученици и студенти до 500 лв.
Не е задължително да отделяте големи суми, за да намерите добър лаптоп за ученик или студент. Хардуерът вече е достатъчно развит, за да може да се справя с всички ежедневни задачи без проблем. Ето някои добри лаптопи до 500 лв., които можем да изберем за учащи.   Revo Note 14 Компактен модел с 14-инчов дисплей с резолюция 1366х768. Лаптопът има 4-ядрен процесор Intel Atom Z3735F, работещ на 1.33GHz. Моделът е снабден с 2GB RAM, има и 32GB eMMC памет за файлове. Видеокартата е вградена на Intel. Лаптопът е подходящ за сърфиране, писане на документи, чат, леки...
смарт джаджи
Могат ли преносимите устройства да предвиждат бъдещи събития
Могат ли преносимите устройства да предвиждат бъдещи събития
Смартфоните изместиха компютрите като най-използвано устройство в ежедневието на все повече потребители. Огромната им популярност доведе до създаването на ново поколение смарт джаджи като умни часовници и фитнес тракери. Тази концепция намира най-ярко приложение в платформата Интернет на нещата, която свързва всичките електрически уреди и устройства в домовете ни в една огромна мрежа. Следващата стъпка е смарт джаджите да използват алгоритми с машинно обучение.   Учени от University of South California разработват софтуер, който може да анализира не само показатели на тялото като сърдечен ритъм, пулс, температура, нива на стрес, но и да прогнозира човешкото поведение. Програмата им използва биометрични и биологични данни, за да разбира емоционалното състояние на базата на интензитета и вибрациите на гласа ни при разговор. Крайната цел е машинното обучение да позволи предвиждането на предстоящи събития минути преди те да са се случили.     Досегашните тестове поставят софтуера в реални ситуации, в които се опитва да предвиди възникването на конфликт. Ако смарт джаджите ни информират предварително за определени показатели, на които не обръщаме внимание биха могли да влияят положително на настроението, нивата на стрес и поведението. Може би не е чак толкова далече времето, в което джаджите ни ще могат да влияят на емоциите на своите собственици.   Вижте как нанотехнологиите ще доведат до създаването на прозрачни преносими устройства
образование
Какво е Google Classroom и как работи
Какво е Google Classroom и как работи
В ерата на дигиталното образование е много важно да има виртуални места за ученици, учители, и хора, които да работят и да се развиват. Услугата  Google Classroom е един много добър пример в това отношение.   Какво е Google Classroom? За тези, които не знаят, Google Classroom  представлява безплатна услуга за учебни заведения, организации с нестопанска цел и всички, които притежават профил в Google. Тя улеснява ученици и преподавателите да поддържат връзка в учебното заведение и извън него. Услугата може да ви спести време и много хартия, като позволява...
интересно
Създадоха Smart тоалетна, която се грижи за здравето ни
Създадоха Smart тоалетна, която се грижи за здравето ни
Идеята за умните тоалетни не е от вчера, вече успешните и не чак толкова успешни опити за създаване на такива са десетки. Дори още през 90-те години на миналия век в анимационният сериал "Simpson family" имаше епизод с японска Smart тоалетна.
Мона Лиза
Ето как машинното обучение може да вдъхне живот на стари картини или снимки
Ето как машинното обучение може да вдъхне живот на стари картини или снимки
Международен екип от изследователи разработиха система, която използва машинно обучение и предлага една уникална функционалност. Учените разработват алгоритми, с които да пресъздадат реалистично движение само от един кадър на лицето на даден човек. Този проект може да намери разнообразни приложения, но отваря разнообразни възможности за анимиране не само на снимки, но също и на цели картини. Системата използва комбинация от различни алгоритми, за да постигне този ефект.   Разработката на виртуално копие на истинското лице става, чрез добавянето на уникалните черти и с имитиране на движенията, които прави оригиналния обект. В момента има различни варианти да го направите, но повечето от тях изискват огромно количествo информация и твърде бавно успяват да ренднат съдържанието. Новата система предлага ефективно решение на този проблем и е доста по-прецизна във визуализирането на лицата от конкурентните предложения, съобщава TechCrunch.     Експериментите показват, че е необходима само една снимка, за да генерират видео клип на даденото лице. Системата също така придава максимално реалистично излъчване на виртуалния образ. По този начин например може да се добавят физиономии, които придават различни емоции. Колкото повече информация обработи системата, толкова по-добър ще е крайния резултат, но е възможно целия ефект да се постигне и с една снимка. Учените ще продължат да експериментират с тази иновативна система.   Още от Digital: Откриха скрита картина в един от шедьоврите на Пабло Пикасо
изкуствен интелект
Каква е разликата между изкуствен интелект и машинно обучение
Каква е разликата между изкуствен интелект и машинно обучение
Изкуствената интелигентност и машинното обучение са термини, които много често се споменават през последните няколко години в технологичната индустрия, но какво точно означават те? Всеки, който е поне малко запознат с научно-фантастичните визии, вероятно има представа за изкуствения интелект.   Двата термина често се смесват и неправилно се използват взаимозаменяемо, особено от маркетинговите отдели, които искат да продадат нещо на по-висока цена от реалната му. Всъщност изкуствената интелигентност и машинното обучение са много различни неща, с много различни последици за това какво могат да правят компютрите и как те взаимодействат с нас пишат от   Всичко започва с невронните мрежи Машинното обучение е компютърната парадигма, която води до растежа на "големите данни" и изкуствения интелект. То се основава на развитието на невронни мрежи и дълбокото обучение. Обикновено това се описано като имитация на начина, по който хората се учат, но това е малко погрешно определение. Машинното обучение всъщност се отнася до статистически анализ и итеративно обучение.   Вместо да се изгражда традиционна програма, състояща се от логически твърдения и дървета за вземане на решения (ако…, то…), невронната мрежа е изградена специално за обучение и учене посредством паралелна мрежа от неврони, всяка от които е създадена за конкретна цел. Естеството на всяка конкретна невронна мрежа може да бъде много сложно, но ключът към начина, по който те функционират, е чрез прилагане на тежести (или важни фактори) на някакъв атрибут на входа. Използвайки мрежи от различни тежести и слоеве, възможно е да се получи вероятност или оценка, че вашият вход съвпада с един или повече от определените изходи.   Проблемът с този тип изчисления, както и редовното програмиране, е зависимостта му от начина, по който човешкият програмист го задава. Пренастройването на всички тези тежести, за да прецизирате точността на изхода, може да отнеме прекалено много часове усилена работа, за да бъде осъществимо. Невронната мрежа преминава в областта на машинното обучение, след като се въведе коригираща обратна връзка.   Машинно обучение Чрез мониторинг на изхода, сравнявайки го с входа и постепенно променяйки теглото на невроните, мрежата може да се обучи за подобряване на точността. Важната част тук е, че алгоритъмът за машинно обучение е способен да се учи и действа без програмисти, като уточнява всяка възможност в рамките на набор от данни. Не е необходимо предварително да дефинирате всички възможни начини. Обучението на мрежата може да се извърши по много различни начини, но всички са свързани с груба сила – сортират се много големи количества данни за много кратко време.   Веднъж обучен, алгоритъмът за машинно обучение е в състояние да сортира чисто нови входове през мрежата с голяма скорост и точност в реално време. Това го прави основна технология за компютърно виждане, гласово разпознаване, езикова обработка, както и научноизследователски проекти. Невронните мрежи понастоящем са най-популярният начин да се направи Deep Learning, но съществуват и други начини за постигане на машинно обучение.   Изкуствен интелект Изкуственият интелект е машина, която може да изпълнява задачи, характерни за човешката интелигентност, като учене, планиране и вземане на решения. Изкуственият интелект може да бъде разделен на две основни групи - приложен и  общ. Приложният изкуствен интелект е много по-възможен в момента. Той е проектирана да изпълнява конкретни задачи. Това може да бъде търговия с акции, управление на трафика в един град или помага за диагностициране на пациентите. Задачата или областта на разузнаването е ограничена, но все още има възможности за приложно учене за подобряване ефективността на изкуствения интелект.   Общият изкуствен интелект, както подсказва и името, е с по-широк обхват и е по-способен. Той може да се справи с по-широк кръг от задачи, да разбере почти всички данни и следователно може да мисли по-добре, точно като хората. Общият AI теоретично би могъл да се научи извън оригиналния набор от знания, което потенциално би довело до невероятен ръста на неговите способности.   Машинното обучение, като част от една по-сложна система, е от съществено значение за постигането на софтуер и машини, способни да изпълняват задачи, характерни за и сравними с човешката интелигентност.   Настояще и бъдеще Вече има приложения  за машинно обучение и изкуствен интелект. Все още сме далеч от общ AI, но ако сте използвали Google Assistant или Amazon Alexa, вече сте взаимодействали с форма на приложен AI. Машинното обучение, използвано за езикова обработка, е един от ключовите фактори за съвременните интелигентни устройства, макар че те със сигурност не са достатъчно интелигентни, за да отговорят на всичките ви въпроси.   Интелигентните домове са друг пример за използване на изкуствен интелект. Машинното обучение се използваше известно време в областта на големите данни и тези случаи на употреба все повече навлизат в територията на AI. Google го използва за своите инструменти за търсене. Facebook го използва за рекламна оптимизация. Вашата банка вероятно го използва за предотвратяване на измами.   Има голяма разлика между машинното обучение и изкуствения интелект, макар че първото е много важен компонент на второто. Със сигурност в бъдеще все повече ще чуваме да се споменават тези два термина, и това може би ще помогне на хората по-добре да ги разберат.   Вижте защо процесорите за смартфони вече използват изкуствен интелект
Facebook
Facebook ще отворят дигитални центрове за обучение в Европа
Facebook ще отворят дигитални центрове за обучение в Европа
Facebook потвърдиха официално, че ще инвестират в създаването на мащабна мрежа от дигитални центрове за обучение в държавите от ЕС. Компанията си е поставила амбициозната цел през следващите две години да обогати познанията в IT технологиите и социалните мрежи на повече от един милиона души. Facebook също така ще предложат работни позиции на хората, които отчетат най-добри резултати на онлайн курсовете, информира Reuters.   Първите три центъра за обучение ще бъдат изградени на територията на Испания, Полша и Италия. Предвидена е инвестиция в размер на €10 млн. във Франция, която ще дойде от дивизията за изкуствен интелект на компанията в страната. Въпросните хъбове за обучение ще предложат разнообразни програми за развитие на дигитални умения, медийна грамотност и онлайн сигурност. Facebook ще предложат обучение както на млади, така и на по-възрастни потребители.   От компанията изразиха увереност за тясно сътрудничество с представителите на бизнеса и ще обучат над 1 млн. техни служители до края на десетилетието. Информацията за този проект на Facebook се появява в разгара на антитръстови дела на ЕС срещу компанията свързани с укриване на данъци и нелоялни бизнес практики. През следващите 12 месеца ще бъдат тренирани над 100 хил. представители на местния бизнес, както и на над 250 хил. служители онлайн.   Вижте как да настроим Facebook да не ни проследява
машинно обучение
Технологиите ще накарат хората и машините да бъдат съпричастни един към друг
Технологиите ще накарат хората и машините да бъдат съпричастни един към друг
Eволюцията на технологиите позволява да използваме все по-модерни и ефективни методи за решаване на най-големите проблеми на човечеството. Благодарение на иновациите в последните години се наслаждаваме на голям напредък в разнообразни сфери като възобновяема енергия, медицина, образования, превенция на природни бедствия и др. Все още е доста сложно технологиите да играят важна роля в разпознаването на човешките емоции при дирeктна комуникация, заради сложния характер на подобни процеси.   Софтуер с изкуствен интелект би могъл много по-лесно да изчисли сложен математически проблем, отколкото да разпознае дали даден човек изпитва удовлетворение или друга силна емоция. Oсновната причина за ситуацията е, че решаването на нормални житейски проблеми изисква наличието на съпричастност. Ние сме емоционално същества, особено когато трябва да направим избор или друго заключение. Машините и компютърните програми не биха се справили успешно с подобна ситуация, предаде VentureBeat.   Екип от международни учени вече провеждат серия от експерименти, с които да обучат дадена машина да разбира даден език и да може "да чете между редовете" на думите. Специалистите са намерили как за първи път да позволят на компютър не само да разбира смисъла, но и да вниква в контекста и да разбира какво се е опитвал да каже събеседника им. Един ден подобни методи биха подобрили възможностите на софтуера, но и да позволят машините и хората да бъдат съпричастни един към друг и да съжителстват заедно.   Вижте защо човечеството трудно ще намери друга обитаема планета
Google
Google разработват софтуер, който подобрява качеството на снимките още преди да ги направим
Google разработват софтуер, който подобрява качеството на снимките още преди да ги направим
Камерите са едни от компонентите на смартфоните, които са обект на най-много иновации от страна на производителите през последните години. Компаниите експериментират с различни идеи като оптична стабилизация на изображенията, системи с лазерен автофокус и включването на два сензора в задната част. Google също така експериментират с използването на софтуерни алгоритми и машинно обучение, за да подобрят качеството на снимките, които правим. Компанията си партнира с учени от MIT в интересен нов проект, информира TheVerge.   Идеята им е заедно да създадат алгоритъм, който може да редактира и променя снимките в реално време още преди да са ги заснели, а единствено са отворили камера приложението. Въпросният софтуер сам ще коригира яркостта, наситеността на цветовете, автофокуса и може да предложи различни специални ефекти, в зависимост от ситуацията. Първоначалните тестове на Google и MIT показват, че невронните мрежи могат да се тренират до степен идентична на професионален фотограф.   Огромното предимство на софтуера им е, че е достатъчно ефективен, но и малък като размер да работи на смартфон без да дава бъгове или да изисква допълнителни аксесоари. Програмата не е по-голяма от една нормална снимка, но може бързо да обработва и добавя различни стилове към кадрите. Невронните мрежи могат да се обучават, което означава, че с течението на времето ще стават още по-добри и прецизни. Предстои да видим дали новите смартфони Pixel няма да са първите устройства, които се възползват от този софтуер.    Вижте как нова технология с машинно обучение на Google ще намалява трафика на мобилен интернет
Gmail
Gmail вече ще блокира фишинг и спам съобщенията, благодарение на изкуствен интелект
Gmail вече ще блокира фишинг и спам съобщенията, благодарение на изкуствен интелект
Google представиха нов голям ъпдейт на своята имейл услуга, който ще подобрява допълнително работата на потребителите. Основният акцент в актуализацията е блокирането на фишинг атаките. В момента това е най-разпространения метод за компрометиране на лична информация като пароли, имена на акаунти, номера на кредитни карти и др. За да се справи по-ефективно с този проблем Gmail вече ще използва алгоритми с машинно обучение, съобщава PhoneArena.   Благодарение на този софтуер Gmail ще е в състояние бързо да разпознава фишинг съобщенията и да предупреждава потребителите. Още по-впечатляващото е, че според Google с машинното обучение могат да защитят профилите ни в 99.9% от случаите. По същият начин Gmail ще се бори и с досадните спам съобщения. Новата функция ще показва съобщения, с които предупреждава за потенциално опасно съдържание.   Освен това Gmail ще може дали подателят на даден имейл е съществуващ контакт или някой, когото не е част от списъка ви с приятели. Ако е потребител, с когото общувате по-често няма да виждате постоянно предупредителните съобщения на услугата. Google потвърдиха, че са започнали разпространението на ъпдейта, което означа, че до броени дни ще е достъпен за всички потребители на Gmail.   Вижте седем полезни неща в Gmail, които ще подобрят работата ви        
DMCA.com Protection Status