Tündérköröknek nevezik a növényzet titokzatos gyűrűszerű mintázatát, amely kopár talajfoltokat vesz körül a világ több helyén, de senki sem tudja, hogy miért alakultak ki ezek. Spanyol kutatók mesterséges intelligenciát vetettek be, hogy megértsék e különös mintázat természetét.
Számos területen bizonyulhat hasznosnak a mesterséges intelligencia új képessége, mely már közel olyan jól tudja leírni, milyen illata lehet egy vegyületnek, mint az azokat érző ember.
A hivatalos információk alapján Everett Randle az első olyan ember, aki egy neurális háló ötlete nyomán tetováltatott. Elég fura alakzat jött ki.
Az ismeretlen világokról a neurális hálózat állapította meg, hogy valóban Naprendszeren kívüli planéták. A gépre azért van szükség, mert óriási adathalmazt kell átnézni.
A neurális hálózat segítségével nemcsak felskálázni lehetett A vonat érkezése című filmet, de 60 képkocka/másodperc sebességre is sikerült átkonvertálni.
A jelenlegi túlzott felhajtás nem tesz jót a mesterséges intelligencia ügyének, sőt visszavetheti a fejlődést – figyelmeztetnek szakértők.
Bemutatta az amerikai autógyártó a legfrissebb önvezető rendszerét.
Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton és Yann LeCun kapják idén az "informatika Nobeljeként" számontartott Turing-díjat a mesterséges intelligencia területén elért közelmúltbeli áttöréseket megalapozó technológia kifejlesztéséért.
Az Nvidia megmutatta, mire képes az általuk fejlesztett neurális hálózat: olyan programot dobtak össze, ami egy kezdő Paint-felhasználó rajzából is gyönyörű képet készítene.
Minden eddiginél hatékonyabban lehet majd sötétben jól fotózni annak az algoritmusnak köszönhetően, amely képes szinte teljesen megtisztítani a zajtól a gyenge fényviszonyok közepette lőtt fotókat.
Egy frissítésnek hála internetkapcsolat nélkül is lehet használni a Microsoft Translator telefnos alkalmazását.
Nem mondható gyakorinak, hogy ingyen lehessen letölteni egy annyira speciális tudású appot, mint amilyen az alábbi.
A két fejlesztő, Ország-Krisz Axel és Vécsey Richárd Ádám megoldását amerikai világversenyen díjazták.
Az ember magától értetődően felismeri, mi van egy-egy képen, de elmagyarázni egy gépnek, hogyan csináljuk, egyszerűen elképzelhetetlen feladatnak látszott. A feladatban a neurális hálózatok segíthetnek, amelyek működését Hannah Fry matematikus mutatja be közérthető módon az Emberek és gépek című könyvében. Részlet.
A Twitter képmegjelenítője valamiért jobban kedveli azokat a fotókat, melyeken fehér emberek láthatók, a színesbőrűekét hátrébb sorolja. A vállalat elnézést kért.
Meglepően könnyű átverni a mesterséges intelligenciát. Az amerikai Auburn Egyetemen azt vizsgálták, mi történik, ha egy adott képet egy kicsit elforgatnak. Kiderült, már ennyivel is össze lehet zavarni a gépeket.
Az Adobe és a Kaliforniai Egyetem csapata olyan neurális hálót fejlesztettek, amelyik csak egy dologra jó, abban viszont egyre profibb. Kiszúrja, ha a kép valamely részét előzőleg manipulálták.
A neurális hálózatok segítségével sokkal jobb fordításokra képesek a gépek – immár magyar nyelven is –, ám az emberi fordítók teljesítményének eléréséhez gondolkodásra is szükség lenne.
Az eddigieknél jóval pontosabb, érthetőbb, természetesebb, "emberibb" szövegeket láthatunk majd akkor, amikor a bejegyzések fordítására kattintunk a Facebookon. A Google Translate-ben már alkalmazott új metódussal fordít a rendszer, így kevesebbet kell majd azon gondolkodni, mit is akart mondani a szerző.
