Vedci z Chicagskej univerzity nedávno úspešne vyvíjajú systém umelej inteligencie založený na technológii strojového učenia, ktorý dokáže analyzovať a zostaviť staré texty nájdené na hlinených tabletách staré tisíce rokov do moderného jazyka.
Tento model strojového učenia, nazývaný DeepScribe, je trénovaný tak, aby bol schopný čítať a porozumieť systému klinového písma – typu písma bežne používaného počas obdobia Achajmenovskej ríše v starovekej iránskej histórii (550 – 330 pred Kr.), ako uvádza University of Chicago.
Klinové písmo je skutočne výzvou aj pre skúsených analytikov rukopisu kvôli zložitosti rozloženia písmen, ako aj jednotlivých znakov, ktoré písmeno tvoria. V tomto prípade je to ešte zložitejšie, pretože klinové texty boli vyryté na starodávnych hlinených tabuľkách namiesto toho, aby boli napísané na papier ako zvyčajne, takže rozpoznávanie slov bolo mimoriadne časovo náročné. To je dôvod, prečo výskumníci potrebujú pomoc od systému strojového učenia, ako je DeepScribe.
Na zostavenie tohto pokročilého modelu umelej inteligencie na analýzu rukopisu musel výskumný tím použiť obrovský tréningový dátový sklad so 6 000 anotovanými obrázkami zo starovekých dokumentov o klinovom písme zozbieraných v oblasti relikvií. Persepolis, 60 km severovýchodne od moderného mesta Shiraz, vo Farse Provincia, Irán. Výskumný tím verí, že DeepScribe môže pomôcť odhaliť nové tajomstvá o starovekej perzskej (iránskej) histórii, spoločnosti a jazyku.
Tréningové údaje boli potom zostavené na základe lingvistického slovníka vyvinutého výskumníkmi a databázy viac ako 100 000 jednotlivých znakov, ktoré tvoria klinové písmená. Počiatočné výsledky ukazujú, že DeepScribe dokáže preložiť starodávne texty s presnosťou približne 80 % – horšie ako odborníci na „ručnú“ analýzu rukopisu, ale čas sa výrazne zlepšil. Okrem toho sa táto úroveň presnosti môže časom zlepšovať s pribúdajúcimi tréningovými údajmi.
V budúcnosti by sa DeepScribe mohol dokonca použiť na určenie pôvodu artefaktov nájdených na dôležitých archeologických náleziskách, čím by sa výrazne odstránili ťažkosti, s ktorými sa archeológovia často stretávajú.
Poľovníci často lovia v noci, a preto sa na ich detekciu používajú infračervené kamery namontované na dronoch. Problém je, že keď pytliak aj zviera vyžarujú teplo, môže byť ťažké ich presne identifikovať.
Predstavte si, že odpovedáte na otázky zákazníkov, aj keď spíte. Tu je to, čo môžu bezplatné chatboty AI urobiť pre váš web.
V dôsledku starnutia a klesajúcej populácie Japonska v krajine chýba značný počet mladých pracovníkov, najmä v sektore služieb.
Character.AI, startup zameraný na generatívnu AI a technológiu chatbotov, údajne rokuje o získaní financií, ktoré by mohli oceniť spoločnosť na viac ako 5 miliárd dolárov.
Henry VIII je jednou z najklasickejších hier v histórii anglickej literatúry, ktorú napísali dvaja slávni autori William Shakespeare a John Fletcher v roku 1623.
YouTuber a inžinier z Brazílie menom Lucas Rizzotto sa nedávno na Twitteri podelili o príbeh, ako si uvedomil svojho imaginárneho priateľa – mikrovlnnú rúru v dome, používa AI, no získal „jeden z najdesivejších zážitkov“ svojho života.
Výskumníci zistili, že webové kamery a kamery smartfónov možno kombinovať so špecializovanými algoritmami AI, aby fungovali ako mimoriadne efektívne systémy vzdialeného monitorovania osobného zdravia.
Zdá sa, že moderný život má čoraz negatívny vplyv na medziľudské vzťahy.
Pomocou komplexnej architektúry neurónovej siete založenej na okrajových grafoch dokáže model umelej inteligencie Google Brain navrhnúť pôdorysy za zlomok času, ktorý zaberie človeku.
Python má veľa veľkých knižníc a rámcov, ktoré sú vhodné na písanie kódu a vývoj informatiky. Docs.NeoTechSystems vás pozýva na diskusiu o niektorých užitočných nástrojoch Pythonu pre aplikácie Machine Learning a Data Science.
