Темы мартовского, апрельского и майского номеров журнала Computer (IEEE Computer Society, V. 55, No. 3, 4, 5, 2022) – готовность технологий искусственного интеллекта и соответствующих методов программной инженерии к широкому применению, интеграция алгоритмов в повседневную жизнь и игровые технологии нового поколения.
На хакерских конференциях еще с середины 1990-х годов проводятся игры по защите и атаке компьютерных систем, а в 2016 году DARPA провело такую игру для систем искусственного интеллекта, однако вскоре отказалось от этого. Может ли искусственный интеллект изменить баланс сил нападения и защиты в мире кибербезопасности?
Системы Machine Learning Development System и Swarm Learning призваны устранить барьеры, сдерживающие корпоративных пользователей.
На Международной конференции по суперкомпьютерам представители главных конкурентов на процессорном рынке рассказали о своих последних успехах и планах на будущее.
Работы исследователей из Нагойского университета направлены на создание нейронной сети с метапамятью, способной смоделировать функционирование человеческого мозга.
Рыбы и другие обитатели рифов издают широкий спектр звуков. Английские ученые создали компьютерный алгоритм, проанализировавший различия между записями здоровых и разрушенных рифов.
Российские ученые создали биологически правдоподобную модель памяти для систем искусственного интеллекта с внутренней мотивацией.
Канадские исследователи проверили подсказки поисковых запросов о десятках известных сторонников опасных теорий, и во всех случаях они не содержали негативной информации.
Диалоговые системы искусственного интеллекта смогут адаптировать ответы, используя комплексный анализ эмоционального состояния.
Связь в миллиметровом диапазон mmWave обеспечивает высокую скорость передачи данных, но работает на малых расстояниях и чувствительна к препятствиям.
При увеличении разнообразия учебных данных нейросеть способна лучше «узнавать» знакомые предметы с других ракурсов, но может потерять способность классифицировать объекты, которые ей уже встречались.
Математический парадокс демонстрирует фундаментальные ограничения умных машин: «осознать» ошибку им сложнее, чем выдать верный результат.
Исследователи из Института орнитологии Макса Планка смогли доказать, что трели разных популяций зебровых зябликов отличаются друг от друга.