tutkimus - AI Feta, the news about scientific AI research (Page 17)

robotiikka

Droni voi löytää tiensä loukkaantuneen luo ilman karttaa

Uusi menetelmä piirtää reitin suoraan kamerakuvasta ja onnistui sisäharjoituksissa kahdeksassa tapauksessa kymmenestä – jos se yleistyy, avunsaanti voi nopeutua minuuteilla. Kuvittele monikerroksinen toimistotalo, jossa on katkenneita kaapeleita, pimeitä käytäviä ja sortuneita väliseiniä. Pelastajat eivät näe, missä loukkaantunut on, eikä GPS auta sisätiloissa. Pieni kopteri – pelastusdroni – mahtuu raosta sisään, mutta miten se

tekoäly

Tekoäly tekee parempaa jälkeä, kun sille kirjoitetaan auki ihmisten hiljainen ammattitaito

Työpaikoilla toistuu sama näytelmä: joku tarvitsee nopeasti selkeän kuvion simulaatiodatan esittämiseen, ja kokenein asiantuntija kutsutaan apuun. Hän tietää, mitä kannattaa piirtää, mitä ei pidä sekoittaa samaan kuvaan ja miten akselit merkitään. Harjoittelija osaa kyllä käyttää työkaluja, mutta lopputulos ei aina kerro oikeaa tarinaa. Ero on näkymättömässä: kokemuksen mukana tarttuneissa peukalosäännöissä.

tekoäly

Lakikone voi olla oikeassa vääristä syistä

Vuokrasopimus kiristää, muutto houkuttaa. Kuka jaksaa etsiä lakikirjasta pykäliä, kun puhelimen ruudulla päivystää ystävällinen tekoäly, joka lupaa vastauksen sekunneissa: voinko irtisanoa sopimuksen etuajassa? Vastaus tulee sujuvasti – ja kuulostaa uskottavalta. Mutta onko se oikea, ja vielä tärkeämpää: perustuuko se päteviin perusteisiin? Viime vuosina olemme tottuneet arvioimaan tekoälyä suoraviivaisella mittarilla: montako vastausta

tekoäly

Robottien videot näyttävät todelta – kunnes fysiikka pettää

Uusi vertailutesti paljastaa, ettei nykyinen videotekniikka vielä opeta roboteille arjen syy–seuraussuhteita. Tutkijat ehdottavat ratkaisuksi sekä yhteisiä mittareita että valtavaa, tarkasti merkattua opetusvideokokoelmaa. Keittiössä robottikäsivarsi kurottaa mukia kohti. Videolla ote onnistuu ja muki siirtyy lautasen viereen – kunnes hetkessä kahva onkin vaihtanut puolta ja muki liukuu pöydän läpi. Silmä on hetken

tekoäly

Tekstistä kuvaan -tekoälyt ymmärtävät ajan heikosti

Ajassa kaikki muuttuu. Keväällä sama puisto on vihreä ja pehmeä, talvella se on harmaa ja hiljainen. Siksi tuntuu itsestään selvältä, että kun pyydämme tekoälyä piirtämään maiseman keväällä ja toisen talvella, kuvien pitäisi erota selvästi. Mutta ymmärtävätkö kuvageneraattorit ajan merkityksen, vai maalaavatko ne vain kauniita, ajattomasti oikean näköisiä pintoja? Viime vuosina

tekoäly

Generatiivinen tekoäly ei ole joka paikkaan: moniin tietokonehommiin on yhä parempi, varmempi työkalu

Moni on huomannut laiskistuneensa tietokoneen ääressä. Kun ennen etsimme valikosta oikean ohjelman, nykyisin avaamme yhden ja saman tekoälyikkunan ja pyydämme: lue tämä kuva, tarkista tämä väite, tee tästä yhteenveto. Se on kätevää – mutta onko se järkevää? Uusi arXivissa julkaistu artikkeli väittää, että helppous on alkanut syrjäyttää tehokkuuden. Tutkijat kutsuvat ilmiötä

tekoäly

Tekoälykoodarit hoitavat pikkujutut, mutta kompuroivat korjaamaan bugeja

Aamulla GitHub-projektin ylläpitäjä avaa sähköpostinsa. Yön aikana on ilmaantunut tusina muutospyyntöä – osa korjaa kirjoitusvirheitä tai päivittää testiasetuksia, muutama yrittää parantaa suorituskykyä tai paikata hankalan bugin. Ensimmäiset menevät läpi nopeasti. Jälkimmäiset jäävät roikkumaan, törmäävät automaattisiin testeihin tai herättävät epäilyjä: mitä kaikkea nämä muutokset rikkoisivat? Viime kuukausina on puhuttu paljon itsenäisistä tekoälyistä,

tekoäly

Parempia tekoälykuvia syntyy, kun kone pysähtyy korjaamaan itseään

Jos on koskaan pyytänyt tekoälyltä kuvaa ”sinisestä kupista punaisen kirjan päällä, oikealla vihreä kasvi”, tietää tunteen: kirja puuttuu, värit menevät ristiin tai kasvi vaeltaa väärään kohtaan. Kun toiveissa on monta esinettä ja niiden välisiä suhteita, nykyiset kuvageneraattorit jäljittävät usein vain osan pyyntöä. Yleinen ratkaisu on ollut pakottaa kone laskemaan enemmän: