Questa settimana in AI: esperimenti, ritiri ed eventi di estinzione

Stare al passo con un settore in rapida evoluzione come l'intelligenza artificiale è un compito arduo.
Quindi, fino a quando un'intelligenza artificiale non può farlo per te, ecco un pratico riepilogo delle storie della scorsa settimana nel mondo dell'apprendimento automatico, insieme a ricerche ed esperimenti notevoli che non abbiamo trattato da soli.
YouTube ha iniziato a sperimentare i riepiloghi generati dall'intelligenza artificiale per i video nelle pagine di visualizzazione e di ricerca, anche se solo per un numero limitato di video e spettatori in lingua inglese.
Certamente, i riassunti potrebbero essere utili per la scoperta e l'accessibilità.
Non tutti i creatori di video possono preoccuparsi di scrivere una descrizione.
Ma mi preoccupa il potenziale di errori e pregiudizi incorporati dall'IA.
Anche i migliori modelli di intelligenza artificiale oggi tendono ad avere "allucinazioni".
OpenAI ammette liberamente che il suo ultimo modello di generazione e riepilogo del testo, GPT-4, commette gravi errori di ragionamento e inventa "fatti".
Patrick Hymel, un imprenditore nel settore della tecnologia sanitaria, ha scritto sui modi in cui GPT-4 crea riferimenti, fatti e cifre senza alcun collegamento identificabile con fonti reali.
E Fast Company ha testato la capacità di ChatGPT di riassumere gli articoli, trovandola…
piuttosto negativa.
Si può immaginare che i riepiloghi video generati dall'intelligenza artificiale vadano in profondità, data la sfida aggiuntiva di analizzare il contenuto contenuto nei video.
È difficile valutare la qualità dei riepiloghi generati dall'intelligenza artificiale di YouTube.
Ma è risaputo che l'intelligenza artificiale non è poi così brava a riassumere il contenuto del testo.
YouTube riconosce sottilmente che le descrizioni generate dall'intelligenza artificiale non sostituiscono la realtà.
Nella pagina di supporto, si scrive: "Anche se speriamo che questi riepiloghi siano utili e forniscano una rapida panoramica di cosa tratta un video, non sostituiscono le descrizioni dei video (che sono scritte dai creatori!)".
Speriamo che la piattaforma non implementi la funzione troppo frettolosamente.
Ma considerando i lanci di prodotti AI semicotti di Google ultimamente (vedi il suo tentativo con un rivale di ChatGPT, Bard), non sono troppo fiducioso.
Ecco alcune altre storie AI degne di nota degli ultimi giorni: Dario Amodei sta arrivando a Disrupt: intervisteremo il co-fondatore di Anthropic su cosa significhi avere così tanti soldi.
E anche roba di intelligenza artificiale.
Google Search ottiene nuove funzionalità AI: Google sta aggiungendo immagini e video contestuali al suo Search Generative Experiment basato su AI, la funzione di ricerca generativa basata su AI annunciata alla conferenza I/O di maggio.
Con gli aggiornamenti, SGE ora mostra immagini o video relativi alla query di ricerca.
Secondo quanto riferito, la società sta anche trasformando il suo progetto Assistant in un'IA generativa simile a Bard.
Microsoft uccide Cortana: riecheggiando gli eventi della serie di giochi Halo da cui è stato preso il nome, Cortana è stata distrutta.
Fortunatamente questa non era un'intelligenza artificiale generale canaglia, ma un assistente digitale gestito anche il cui momento era giunto.
Meta abbraccia la musica AI generativa: Meta questa settimana ha annunciato AudioCraft, un framework per generare ciò che descrive come audio e musica "di alta qualità", "realistici" da brevi descrizioni testuali o suggerimenti.
Google ritira AI Test Kitchen: Google ha ritirato la sua app AI Test Kitchen dal Play Store e dall'App Store per concentrarsi esclusivamente sulla piattaforma web.
L'azienda ha lanciato l'esperienza AI Test Kitchen lo scorso anno per consentire agli utenti di interagire con progetti alimentati da diversi modelli di intelligenza artificiale come LaMDA 2.
I robot imparano da piccole quantità di dati: a proposito di Google, DeepMind, il laboratorio di ricerca incentrato sull'intelligenza artificiale del gigante tecnologico , ha sviluppato un sistema che sostiene consenta ai robot di trasferire efficacemente i concetti appresi su set di dati relativamente piccoli a scenari diversi.
Kickstarter emana nuove regole sull'IA generativa: Kickstarter questa settimana ha annunciato che i progetti sulla sua piattaforma che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per generare contenuti dovranno rivelare come il proprietario del progetto prevede di utilizzare i contenuti di intelligenza artificiale nel proprio lavoro.
Inoltre, Kickstarter impone che i nuovi progetti che prevedono lo sviluppo di informazioni dettagliate sulla tecnologia AI sulle fonti dei dati di addestramento che il proprietario del progetto intende utilizzare.
La Cina reprime l'IA generativa: diverse app di intelligenza artificiale generativa sono state rimosse questa settimana dall'App Store cinese di Apple, grazie a nuove regole che richiedono alle app di intelligenza artificiale operanti in Cina di ottenere una licenza amministrativa.
Inworld, una piattaforma di intelligenza artificiale generativa per la creazione di NPC, ottiene nuovi investimenti Stable Diffusion rilascia un nuovo modello: Stability AI ha lanciato Stable Diffusion XL 1.0, un modello text-to-image che l'azienda descrive come la sua versione "più avanzata" fino ad oggi.
La stabilità afferma che le immagini del modello sono colori "più vibranti" e "accurati" e hanno contrasto, ombre e illuminazione migliori rispetto alle opere d'arte del suo predecessore.
Il futuro dell'IA è il video: o almeno gran parte del business dell'IA generativa lo è, come dice Haje.
AI.com è passato da OpenAI a X.ai: non è estremamente chiaro se sia stato venduto, affittato o faccia parte di una sorta di schema in corso, ma l'ambito dominio di due lettere (probabilmente del valore di $ 5-10 milioni) ora punta a Il gruppo di ricerca X.ai di Elon Musk piuttosto che l'interfaccia ChatGPT.
Altri apprendimenti automatici L'intelligenza artificiale si sta facendo strada in innumerevoli domini scientifici, come ho occasione di documentare qui regolarmente, ma potresti essere perdonato per non essere in grado di elencare più di alcune applicazioni specifiche a mano.
Questa revisione della letteratura su Nature è un resoconto completo delle aree e dei metodi in cui l'IA sta avendo effetto come è probabile che tu trovi ovunque, così come i progressi che li hanno resi possibili.
Sfortunatamente è protetto da paywall, ma probabilmente puoi trovare un modo per ottenerne una copia.
Un'analisi più approfondita del potenziale dell'intelligenza artificiale per migliorare la lotta globale contro le malattie infettive può essere trovata qui su Science e alcuni suggerimenti nel riepilogo di UPenn.
Una parte interessante è che i modelli costruiti per prevedere le interazioni farmacologiche potrebbero anche aiutare a "svelare le complesse interazioni tra organismi infettivi e il sistema immunitario dell'ospite".
La patologia della malattia può essere ridicolmente complicata, quindi epidemiologi e medici probabilmente accetteranno qualsiasi aiuto possibile.
Asteroide avvistato, signora.
Un altro esempio interessante, con l'avvertenza che non tutti gli algoritmi dovrebbero essere chiamati AI, è questo lavoro multi-istituzionale che identifica algoritmicamente asteroidi "potenzialmente pericolosi".
I sondaggi del cielo generano una tonnellata di dati e selezionarli per segnali deboli come quelli degli asteroidi è un lavoro duro che è altamente suscettibile all'automazione.
L'SF289 del 2022 da 600 piedi è stato trovato durante un test dell'algoritmo sui dati ATLAS.
"Questo è solo un piccolo assaggio di cosa aspettarsi con l'Osservatorio Rubin in meno di due anni, quando HelioLinc3D scoprirà un oggetto come questo ogni notte", ha detto Mario Jurić di UW.
Non vedo l'ora! Una sorta di alone attorno al mondo della ricerca sull'IA è la ricerca in corso sull'IA: come funziona e perché.
Di solito questi studi sono piuttosto difficili da analizzare per i non esperti, e questo dei ricercatori dell'ETHZ non fa eccezione.
Ma anche l'autore principale Johannes von Oswald ha fatto un'intervista spiegando alcuni dei concetti in un inglese semplice.
Vale la pena leggerlo se sei curioso del processo di "apprendimento" che avviene all'interno di modelli come ChatGPT.
Anche migliorare il processo di apprendimento è importante e, come scoprono questi ricercatori della Duke, la risposta non è sempre "più dati".
In effetti, più dati possono ostacolare un modello di apprendimento automatico, ha affermato il professore della Duke Daniel Reker: "È come se addestrassi un algoritmo per distinguere le immagini di cani e gatti, ma gli dessi un miliardo di foto di cani da cui imparare e solo cento foto di gatti.
L'algoritmo diventerà così bravo nell'identificare i cani che tutto inizierà a sembrare un cane e dimenticherà tutto il resto del mondo.
Il loro approccio ha utilizzato una tecnica di "apprendimento attivo" che ha identificato tali punti deboli nel set di dati e si è rivelato più efficace utilizzando solo 1/10 dei dati.
Uno studio dell'University College di Londra ha rilevato che le persone erano in grado di distinguere il parlato reale da quello sintetico solo il 73% delle volte, sia in inglese che in mandarino.
Probabilmente miglioreremo tutti in questo, ma a breve termine la tecnologia probabilmente supererà la nostra capacità di rilevarlo.
Rimani gelido là fuori.