A Google Fordító neurális, az Intel mesterséges intelligenciára optimalizál, és még sok más – ezen a héten a mesterséges intelligencia területén 11. 18. 16.

1.) - Megtalálható a fordításban: Pontosabb, gördülékenyebb mondatok a Google Fordítóban

Kedden a Google bemutatta a legújabb fordítási technológiát – a Neurális gépi fordítást. A mondatok részenkénti fordításával ellentétben ez az új rendszer a mondatokat egész egységként fordítja le, nagyrészt a kontextustól függően, hogy meghatározza a legrelevánsabb fordítást. A neurális gépi fordítás egy végponttól végpontig terjedő tanulási rendszer, ami azt jelenti, hogy arra épül, hogy idővel tanuljon és javítsa a tanulást. A rendszer jelenleg nyolc nyelvpárral kompatibilis, angolról francia, német, spanyol, portugál, kínai, japán, koreai és török ​​nyelvre, és lefedi a Google Fordító összes megkeresésének több mint 35 százalékát. A Google célja, hogy a rendszert mind a 103 nyelven implementálja, amelyek jelenleg a Google Fordítón keresztül elérhetők.

(A teljes sajtóközleményt itt olvashatja el Google Hírek)

2 – Az Intel bemutatja a legkorszerűbb mesterséges intelligencia stratégiáját

Brian Krzanich, az Intel vezérigazgatója csütörtökön egy sor új terméket és platformot jelentett be, amelyek célja a mélytanulás és az AI-vezérelt technológiák felgyorsítása. A tervek között szerepel egy robusztus mesterségesintelligencia-portfólió – az Intel® Nervana™ platform –, amely az Intel legutóbbi Nervana felvásárlásának integrált technológiáját helyezi előtérbe. A termék bevezetésének részeként az Intel teszteli az első szilíciumot („Knights Crest”), amely egyesíti az Intel Xeon processzorait a Nervana technológiával, és a legmodernebb neurális hálózatokkal tervezték a mélytanulási számítástechnika érdekében. Az Intel célja, hogy ezek és más portfóliómegoldások az új iparági szabványok legyenek, és nyitottak legyenek az AI területén napjaink legkeményebb kihívásait megoldó adatszakértők előtt. Az Intel emellett bejelentette, hogy stratégiai partnerséget köt a Google-lel – hogy segítsen egy innovatív többfelhős infrastruktúra kialakításában a botvállalkozások számára – és a Coursera-val, amely egy sor online mesterséges intelligencia-tanfolyamot biztosít majd a tudósok számára, és segíti a tudás és készségek demokratizálását.

(A teljes sajtóközleményt itt olvashatja el Intel hírszoba)

3 – A Google mesterséges intelligencia Hotshot-okat ad hozzá az új adatrögzítő csapat vezetéséhez

A Google ezen a héten bejelentette, hogy új gépi tanulási csapata két magas rangú AI-kutatóval bővült. A gépi tanulási egység a Google Cloud üzletág része, és új munkatársai közé tartozik Fei-Fei Li, a Stanford Egyetem Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának igazgatója és Jia Li, a Snap (a Snapchat anyavállalata) kutatási vezetője. Mindkettő szakértőnek számít a számítógépes látás területén. Egy San Franciscó-i sajtóeseményen Diane Greene, a felhőfelhőért felelős vezetője a Google azon jövőképének részeként ismertette a kiegészítéseket, amelyek célja a mesterséges intelligencia formalizálása az üzleti életben, amely magában foglalja a gépi tanuláson alapuló Google Cloud-termékek kínálatát a vállalatok számára. Greene felhívta a figyelmet arra a tényre, hogy mindkét alkalmazott nő, ami jelentős elismerés egy olyan területen, amelyet régóta kritizáltak, mert főként férfiakból áll.

(A teljes cikket itt olvashatja el Szerencse)

4.) - A gépi tanulási algoritmus megmutathatja, hogy az államtitkok megfelelően besorolva vannak-e

A Fundação Getulio Vargas brazil agytröszt kutatója és kollégái a Columbia Egyetemen meglepő eredményeket hoztak nyilvánosságra egy gépi tanulási algoritmusból, amelyet az 1970-es évekből származó több mint egymillió feloldott külügyminisztériumi kábel tanulmányozására használtak. Az algoritmus betekintést enged abba, hogy az emberek hogyan alkalmaztak szabályokat a hivatalos titkos levelezésre, hogyan befolyásolták a hibák az átláthatóságot, és feltár néhány mintát a kábelek eltűnésében. Renato Rocha Souza és munkatársai azt vizsgálták, hogy az olyan tényezők, mint a dátum, a feladó és a címzett, a tárgy és az üzenet tartalma hogyan korrelálnak az adott osztályozási címkével. Míg egyes összefüggések között álpozitív és álnegatív esetek is előfordultak, az algoritmus sikeresen azonosította a minősített kábelek 90 százalékát, 11 százalékos téves pozitív arány mellett. A folyamatban lévő munka fontosnak bizonyulhat az osztályozás konzisztenciájának megértéséhez, valamint ahhoz, hogy ez a fajta algoritmus mennyit tud feltárni – amikor maga a tanulás azon alapul, hogy a külügyminisztérium hogyan kezelte az információkat a múltban.

(A teljes cikket itt olvashatja el MIT News)

5 – A General Electric feltöri a Berkeley-alapú AI Startup Wise.io-t, folytatva a költekezést

A General Electric a San Franciscóban tartott éves Mind + Machines konferenciáján új akvizíciókat jelentett be éves digitális ága, a GE Digital felé. A vásárlások között szerepel a Wise.io és a Bit Stew startup, mindkettő adatelemzésre szakosodott. A GE azon dolgozik, hogy megerősítse az „ipari internetről” szóló vízióját, amely egy olyan tartomány, amely lefedi az internethez kapcsolódó gépeket a légi közlekedés, az energia, a közlekedés és más területeken. Ennek a platformnak a magja a GE Predix szoftvere, és a közelmúltban szerzett mesterséges intelligencia-technológiai felvásárlások a platform megerősítését és az internethez kapcsolódó gépek jövőjének meghajtását szolgálják.

(A teljes cikket itt olvashatja el San Francisco Business Times)

Image credit: Google News

Forrás: https://emerj.com/google-translate-goes-neural-intel-optimizes-for-ai-and-more-this-week-in-artificial-intelligence-11-18-16/