AI is learning from humans Many human beings

AI is learning from humans Many human beings

Namita Pradhan sat at an office in Bhubaneswar, India, about 40 miles from the Bay of Bengal, to watch a video recorded at a hospital across the world.

The video showed someone inside the colon. Bradhan was looking for polyps and a small growth in the large intestine that could cause cancer.

When he found one – it was like a disgusting and angry Magic – he marked it with the mouse and keyboard in his computer, forming a digital circle around the little bulge.

She was not trained as a doctor, but she was helping to teach an artificial intelligence system, which could eventually become a doctor’s job.

Pradhan was one of dozens of young Indian men and women who lived on offices on the fourth floor of a small office building.

He was trained to explain all kinds of digital images, noting everything from stop signs and pedestrians to satellite images to factories and oil tankers.

Aye, most people in the technology industry will tell you, whether their industry has a future, and they are improving rapidly thanks to something like machine learning.

But technical officials rarely discuss the labor-intensive process involved. Artificial intelligence learns from humans. Lots and lots of humans.

Before learning the AI ​​system, one has to name the data they have given. For example, men should refer to polyps.

This work is important for building artificial intelligence such as self-driving cars, surveillance systems, and automated health care.

Technical companies remain silent about this work. They face growing concerns from privacy activists about the large amounts of personal data they store and share with outside companies.

Earlier this year, I took a look at the curtain that Silicon Valley processors rarely give. I traveled all over India and stopped at the facility across the road from Superdome in New Orleans.

Overall, I visited five offices where people do the repetitive work required to teach AI systems, run by a company called iMitit.

The head and experts like intestinal surveyors used to describe a good cough of a bad cough.

It was the language experts and street scene IDs. What is a pedestrian? Is it a double yellow line or a white dotted line? One day, you will need a robot car to see the difference.

What I saw was not like the future – or at least automatic that you can imagine. Offices may be call centers or payment processing centers.

One of these buildings was a pre-built residential building in West Kolkata in the middle of a low-income residential neighborhood with pedestrians, chariots and street vendors.

Like the facilities I saw in Bhubaneswar and other cities in India, China, Nepal, the Philippines, East Africa and the United States, tens of thousands of office staff stared at teaching machines around the clock.

Thousands of workers, and independent contractors usually work at home, also unveiled data through crowdfunding services such as Amazon Mechanical Turk, which will allow digital work to be distributed to independent workers in the United States and other countries.

Workers earn some money for each sign

Based in India, iMerit is called Data for the biggest names in the automotive and technology industries. She publicly rejected the names of these agents, citing confidentiality agreements.

But it was recently revealed that more than 2,000 employees in nine offices around the world are contributing to Amazon’s online data naming service called SageMaker Ground Truth. Previously, Microsoft was listed as a client.

One day, who knows when, artificial intelligence can make the labor market. But right now, it creates relatively low-paying jobs. The data rating market is over $ 500 million in 2018 and will reach $ 1.2 billion by 2023, according to research firm Cogniletica.

The study showed that such work accounts for 80 percent of the time spent building artificial intelligence technology.

Is the work absorbent? It depends on where you live and what you work on. In India, it’s a middle class ticket.

In New Orleans, it’s a good job. For someone who works as an independent contractor, this is often a dead end.

There are skills to learn – such as showing signs of illness in a video or medical examination, or keeping a steady hand when creating a digital car around a car or tree image.

In some cases, when the work involves medical or pornographic videos or violent images, the task is severely changed.

When you see these things for the first time, it is very annoying. “You don’t want to go back to work,” said Christie Milland, who has spent years working on data naming at Amazon Mechanical Turk and becoming a worker on behalf of workers on duty.

“But for those of us who can’t go back to work, you can work for them,” Miland said. Before traveling to India, I tried naming photos on crowdsourcing service, drawing digital boxes around the Nike logo and identifying “unsafe to work” images. I was in pain.

I had to pass a test before starting work. Even this was disappointing. The first three times, I failed.

Labeling images so that people can instantly search a website for retail goods – not to mention the time NSFW spends to identify initial images of naked women and sex toys – has never been inspiring.

AI researchers hope they can build systems that can learn from small amounts of data. But for the future, human action is essential.

“It’s an expanding world, hidden under technology,” said Mary Gray, an anthropologist at Microsoft and co-author of Ghost Work, which explores the data classification market. “It’s hard to get the guy out of the loop.”

The city of temples

Bhubaneshwar is called the city of temples. Ancient Hindu temples thrive in roadside markets on the southwestern edge of the city – where huge stone towers were built in the first millennium.

In the city center, many streets are approximate. Bikes, cows and trucks roam between cows and wild dogs.

 

जांच में कहा गया है कि फेसबुक और Google इस बात पर जोर दे रहे हैं कि आप किस पोर्न देख रहे हैं

जांच में कहा गया है कि फेसबुक और Google इस बात पर जोर दे रहे हैं कि आप किस पोर्न देख रहे हैं

Carnegie Mellon University at the University of Pennsylvania के शोधकर्ताओं और According to a new study by Microsoft, फेसबुक, Google और Follow Oracle Pornography कर रहे हैं जो उनके उपयोगकर्ता उपभोग करते हैं।

भले ही अध्यक्ष अपने Want to go to “Incognito mode” on the browser हैं, जो माना जाता है That has not been followed, वे अभी भी मौजूद हैं, शोधकर्ताओं के अनुसार।

यदि हमें संदेह है कि फेसबुक और Google यह जानकर रेंग रहे थे कि वे What about us most जानते हैं – फिर से सोचें। एक नई जांच बताती है कि दोहरी कंपनियां जानती हैं Which pornography we see रहे हैं।

हालिया शोध के अनुसार, Researchers found that Facebook, Google और Oracle is grabbing pornographic tabs, जो एक ज्ञात वेबएक्सरे डिवाइस को व्यवस्थित करने के लिए A tracking device that is used है जो तीसरे पक्ष को जानकारी भेजता है।

“हमारा संस्करण दर्शाता है Basic for tracking web publishing है: 93 [प्रतिशत] पृष्ठों की User information to a third party इकट्ठा करती है; पृष्ठ की जानकारी जो 7 सामान्य डोमेन के लिए ऐसा करती है!

79 [प्रतिशत] में एक तीसरा पक्ष कुकी है। ट्रैकिंग के लिए); कुकीज़ वाले पृष्ठों में, 9 Regular cookies are, researchers ने एक अध्ययन में लिखा!

बर्नी सैंडर्स का कहना है कि They Facebook, Google and Amazon को तोड़ने की पूरी कोशिश की है

शोधकर्ताओं ने पाया कि Although access to “Incognito mode” on their browser करने के लिए एक अध्यक्ष, इसका मतलब था कि उनके The formula has not been followed था, लेकिन वे बने रहे।

जैक नामक एक Using tired heads हुए, शोधकर्ताओं ने देखा कि गुप्त मोड आमतौर पर इसका Meaning that the browsing story computer पर संग्रहीत नहीं है।

एक जांच में कहा गया है, “Any third-party tracking device की तरह साइट पर आने वाले लोग Monitor efficiency and record its actions करते हैं।” “ये तृतीय-पक्ष की Capabilities Jake’s Sites के URL से भावनात्मक हितों को भी कम करती हैं, जिनमें वे आते हैं।

They sell or create consumer interests के लिए इन हितों के बारे में कोई भी आंदोलन नहीं करते हैं।” उन्हें यह भी नहीं पता है कि डेटा कैसे बेचना है। Third time browsing the video पक्ष बोलते हैं। ”

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के लिए Google और Oracle के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाले Carnegie Mellon University, पेनसिल्वेनिया और Microsoft University researchers study पूरा किया, जो 22484 लिंग-जुड़े साइटों को देखता था।

शोध के अनुसार, Google ने 74 Percent sites, Oracle ने 24 प्रतिशत और फेसबुक ने 10 प्रतिशत की ट्रैकिंग की है।

“तथ्य यह है कि Adult sites tracking के लिए एक संसाधन बहुत समान है, उदाहरण के लिए, An outrageous red flag selling online होना चाहिए,” न्यूयॉर्क टाइम्स की जांच के लेखक ऐलेना मैरिस ने कहा।

Google और फेसबुक दोनों ने Check format when asked about it को अस्वीकार कर दिया।

फॉक्स न्यूज पर In an issue posted, Facebook spokesman जो ओसबोर्न ने कहा कि Association did not want adult websites टूल का आयोजन करें क्योंकि This violates company standards हुआ।

“जब हम जानते हैं कि साइटों या Use of these forms of applications करते हैं, तो हम उनका सामना करते हैं,” ओसबोर्न ने कहा।

“हमने उन साइटों पर Google विज्ञापन नहीं दिए जो बहुत शांत हैं और हम प्रचार और Identifies personalized promotional profiles हैं जो उपयोगकर्ता के हितों या इंटरनेट पर संबंधित Activities have been created on, “He फॉक्स न्यूज को बताया। Google को निजी जानकारी प्रसारित करें। ”

फॉक्स न्यूज ने Cash request for story करने के लिए ओरेकल के साथ जारी रखा।

टीम ने “जैक” नामक एक Created the default profile, which made its laptop पर पोर्न प्रदर्शित करने का फैसला किया।

जैक अपने Enables Incognito mode in the browser है, यह मानते हुए कि उसके कार्य निजी हैं। Draws a place और एक छोटी गोपनीयता नीति लिंक के Scroll through है।

एक Assuming a privacy of the site नीति है जो उनकी व्यक्तिगत Protects information, jacks a video पर क्लिक करता है।

“जैक को नहीं पता है कि Incognito mode only ensures है कि उसका या उसके ब्राउज़िंग इतिहास को Not stored on his computer गया है,” उन्होंने कहा, “वे जिन वेबसाइटों पर जाते हैं, And any third-party tracking, online उसके कार्यों Monitor and record सकता है।”

ये बाहरी Team Jack’s sexual interests to those sites के URL से हटा सकते हैं जो वह एक्सेस करता है। वे इन विपणन Decision-making or consumer concerns प्रोफ़ाइल Can also be used to make हैं। वे डेटा बेच भी सकते हैं।

जैक को इस बात का कोई Not sure if you browse the video समय ये डेटा ट्रांसफर थर्ड पार्टी से हुए हैं।

“उनकी धारणा है कि Porn sites protect their information करेंगी, साथ ही उनकी स्क्रीन पर” गुप्त “While convincing the icon, Jack को गोपनीयता की भ्रामक भावना प्रदान करता है Because he’s on the Internet सेवन किया है,” शोधकर्ताओं ने लिखा है।

उन्होंने कहा कि The above mentioned default scenario में अक्सर होता है और बड़े पैमाने पर Point to data leakage and tracking है जो अश्लील साइटों में हो सकता है।

यह नया वर्चुअल रियलिटी ग्लव्स आपको डिजिटल ऑब्जेक्ट्स को हथियाने में मदद करता है

यह नया वर्चुअल रियलिटी ग्लव्स आपको डिजिटल ऑब्जेक्ट्स को हथियाने में मदद करता है

हमारे Fooling the human mind आसान है। चाहे वह अधिक परिष्कृत धोखा हो या धोखे, Weaknesses in our brain का फायदा उठाने में ज्यादा देर नहीं लगती है।

लेकिन यह भी है That virtual reality system (VR) क्या कर सकता है, जहां तकनीक हमें Effectively moved to the digital world कर सकती है। एक नए विकसित वीआर दस्ताने के लिए Thanks, Effect sooner than ever हो सकता है।

कोरिया में A team of engineers new equipment को डिज़ाइन किया है, जो केवल इस तरह दिखता है: A light, flexible glove that effectively से डिजिटल ऑब्जेक्ट्स की इंद्रियों की नकल कर सकता है।

विवरण आज Appear in scientific reports हैं, जहां लेखक एक डिजिटल दुनिया के भीतर “आभासी हाथ” में हेरफेर करने के लिए Describes the use of gloves हैं। यह न केवल वीडियो गेम और खिलौनों के लिए, Rather a more serious तकनीक भी है।

बस मुझे दस्ताने

वीआर दस्ताने Not entirely new technology हैं, लेकिन अधिकांश डिजिटल To translate movements in command पर केंद्रित हैं।

फिर भी इनपुट प्रवाह को दूसरी दिशा में ले जाना – That’s why the user has his digital environment में “महसूस” कर सकता है – Is a very limited technique, जो आमतौर पर बनावट की भावना को व्यक्त करने पर केंद्रित है।

It’s really good, but it नया दस्ताने वास्तव में उपयोगकर्ता की A default object on the fingers आकार का विवरण ले जाता है।

इनमें से Like most handbags, this VR glove computer को यह बताने के लिए सेंसर का उपयोग करता है Where is the virtual hand to go, and the triggers उपयोगकर्ता के एलईडी (वास्तविक जीवन) को एक तरह की भावना प्रदान करने के लिए।

Sensor benefited from piezoelectric technology होते हैं, जो दबाने पर Generate an electric charge करता है।

उनके साथ दस्ताने संलग्न करें, जिसके As a result, each adjustable finger और विद्युत पल्स की उंगली होती है, जिसे In the command for the program virtual hand अनुवाद कर सकता है।

लेकिन वर्चुअल Most of the players inside reality gloves समय लेखकों का वर्णन करने में बिताते हैं, Because they did this especially परियोजना के लिए विकसित किया है। हर एक Originally a small flat air bubble होता है जिसे पतली सिलिकॉन त्वचा से ढका जाता है।

Change the shape of silicon लिए एक विद्युत प्रवाह का उपयोग करके, Researchers are more compact than inside the air जगह पर मजबूर कर सकते हैं।

The height of the bubble by changing the signal बदल जाती है, और इसे तुरंत पास से Closed and turned on जा सकता है।

यह ज्यादा Can not voice है, लेकिन छोटे हवा के बुलबुले की कुंजी है। इसे एक वीआर दस्ताने की पहुंच में रखें, And suddenly it’s the hands of the user सोचने में बेवकूफ बनाया जाता है That he is touching something or catching something रहा है।

एक मदद करने वाला हाथ

The authors have their own VR gloves का परीक्षण किया, जो एक Computerized Chess Board Virtual शूरवीर पर पाउंड के लगभग एक तिहाई (बेसबॉल के खेल से थोड़ा अधिक) होता है – हालांकि लेखकों ने वास्तव में इसे Doubled as “chessboard” था। प्रयास सफल रहे।

Since the user’s real hand is on the digital object बंद थे, दस्ताने संचालकों ने वास्तविक उंगलियों में ठीक से विस्तार करके Imitated your physical dimensions।

न केवल उपयोगकर्ता को शूरवीर महसूस हुआ, He can pick it up and keep it है, यह साबित करता है कि Operator “Hood” over time रह सकते हैं।

हालांकि This is a great step है, हम अभी तक तैयार खिलाड़ी वन स्तर पर नहीं हैं। प्रोटोटाइप The glove fits only in three fingers है, जिनमें से प्रत्येक में केवल एक ऑपरेटर होता है (That’s rational, because diameter more than half an inch है)।

मूर्तिकला का सटीक विवरण महसूस करना सवाल से बाहर है। हालांकि, दस्ताने की बढ़ी Sensitivity to be gradual at this level चाहिए, जिससे यहां Advantages of developed technology उठाया जा सके।

“हम उम्मीद करते हैं कि Our advanced gloves have various VRs से जोड़कर कई तरह से उपयोग किया जा सकता है,” लेखकों ने कहा।

चाहे वह सीखने के कार्यक्रम को अधिक immersive, अधिक उपयोगी आभासी Scientific experiments or even more realistic वीडियो गेम बनाने में मदद करता है, इस प्रकार के VR दस्ताने भविष्य में हमारे Fool to make the brains fool तरीका हो सकता है।

Robot Scientist of Korea Institute of Science and Technology, योनसु चा और उनके सहयोगियों द्वारा डिज़ाइन किए गए वीआर दस्ताने में अंगूठे, तर्जनी और There are sensors on the middle fingers, और विभिन्न प्रकार की सामग्रियों को संभालने, The feeling of understanding them or making them गलत साबित कर सकते हैं।

Use of the device is countless applications के लिए किया जा सकता है – खेल से, Tele-surgery and even ancient सभ्यताओं के एक अत्यधिक यथार्थवादी Users who create entertainment सहमति से बातचीत कर सकते हैं।

दस्ताने का उपयोग Increasing Virtual Reality Porn Experience के लिए किया जा सकता है।

आभासी Many gloves for reality हैं। हालांकि, उनकी टिप्पणियां कंपन पर आधारित हैं। डॉ। चा ने कहा कि खदानें दबाव पर निर्भर करती हैं।

“उदाहरण के लिए, When a user has a default object रखता है, जबकि पारंपरिक User gives vibration feedback हैं, तो प्रस्तावित डिवाइस उंगली की नोक को धक्का देती है।”

एअर इंडिया कमिंग क्लोजर टू कमिंग लैंग्वेजेस है

एअर इंडिया कमिंग क्लोजर टू कमिंग लैंग्वेजेस है

Invention of writing several thousand years ago के बाद से, मानव Languages spoken in countless languages के मुखर ध्वनियों को कुछ दिखाई देने लगा है।

From Egyptian hieroglyphs to inscriptions of maya तक प्राचीन चीनी लिपि तक, Most of these languages first ही विखंडित हो चुकी हैं।

कुछ मामलों में, Linguists are lucky when examples के लिए खोई हुई भाषाओं के कोड को तोड़ने की बात आती है – Rosetta Stone At other times, they को अनलॉक करने के लिए The words and words of the words within the texts के क्रम में Years in decoding exact patterns बिताए।

लेकिन कुछ लापता Languages still bother the photographers करती हैं, जो Study of ancient inscriptions करते हैं।

उदाहरण के लिए, “ओल्मेक” और “जैपोटेक” का Writing still a mystery है, जैसा कि मेसोपोटामिया में प्राचीन पुस्तक “ब्रुत-इल्मेट” में है। The most famous unencrypted language is the Indus Valley सभ्यता के लेखन हो सकते हैं, Who have made many decoding efforts देखा है, अभी तक काम नहीं किया है।

आज के निराश Another at their disposal to historians उपकरण है: कृत्रिम बुद्धि। New in both computing and linguistics विकास, एल्गोरिदम को पुरानी Start decoding languages की अनुमति देते हैं।

नवीनतम बैच MIT की प्रयोगशाला में Computer Science and Artificial Intelligence और Google ब्रेन, एक Artificial intelligence project researchers की एक टीम से आता है।

उन्होंने एक The unknown languages that have been prepared algorithm से संबंधित, Match with similar words in or similar languages खाना शुरू कर सकता है Who share the same root हैं।

यद्यपि प्री-प्रिंट सर्वर, Published algorithms on Rxiv, अभी तक Dealing with Unencrypted Language के लिए है, यह एक आशाजनक कदम है।

उन्होंने भाषा का अध्ययन किया

Artificial intelligence with ancient languages के साथ व्यवहार करने से कुछ अनोखी समस्याएं पैदा होती हैं। Automated learning algorithms को बड़े डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया जाता है Which they learn through associations के लिए एकत्र करते हैं।

Only limited in old scripts संख्या में नमूने होते हैं, जिससे सीखने के लिए Feeding adequate data algorithms मुश्किल हो जाता है।

Known in the algorithm training process मूल्यों के अपने उत्तरों की तुलना करना शामिल है। जब कोई Language fully encrypted नहीं होती है, तो यह असंभव है।

आप “हां, This cycle is “or” no” एल्गोरिथम नहीं बता सकते हैं। इस शब्द का अर्थ “रोकना” If you do not know इसका क्या मतलब है।

इसलिए, Other ways to learn researchers को तैयार करना पड़ा।

उन्होंने एक भाषा का उपयोग करके Algorithm trained है जो रूट को Sharing with unencrypted script है, इसे सिद्धांतों के साथ जोड़कर बताता है कि Time through linguistic research के साथ भाषा कैसे विकसित होती है।

यह विचार एक ज्ञात भाषा में Words that were similar to finding भाषा के शब्दों के लिए, व्यापक स्क्रिप्ट के Used by them in वर्णों या संदर्भ में दोनों के समान थे।

खेल प्लग

उनके शोध में जिन Used two languages गया था, रैखिक बी और उगरिटिक, Not technically decoded थे, क्योंकि दोनों भाषाओं का Translated extensively था।

लेकिन वे अच्छे प्रशिक्षण उपकरण हैं। Researchers algorithm ahead of previous efforts निकल गए हैं, उगरिट में Approximately 5 percent compared to the trainees बेहतर सेट किया है, और Two-thirds in liner b से अधिक प्रशिक्षु हैं।

यद्यपि Algorithm soon proto-alamite को अनलॉक नहीं कर सकता है, यह एक An important achievement प्रतिनिधित्व करता है। The use of linear B is preliminary from around 1450 B.C. मसीहाई ग्रीस में लिखने के लिए किया गया था।

Any linguistic language with the Ugaritic language जड़ों को साझा न करें, जो Comes from Mesopotamia but पुराना है। इसका मतलब है कि एआई को एक Using the approach completely अलग भाषा प्रणालियों का Need to analyze है।

यह भाषा विज्ञान में एक कठिन काम है, Where unique to decode most scripts रणनीति की आवश्यकता होती है। एक ही विधि को खोजना, जिसे Can be circulated in many texts है, इससे काम बहुत तेजी से होगा।

हालाँकि, Some unencrypted scripts that still exist हैं, उनमें तुलनात्मक रूप से उपयोग के लिए No languages related to the same algorithm हो सकती हैं। इससे उन मामलों में इस तरह के दृष्टिकोण को लागू करना मुश्किल होगा।

यह जल्द नहीं हो सकता है, But it is certain that ancient languages में से कुछ अभी भी अस्पष्ट हैं Which will open on some day। चाहे वह इंसानों के हाथों में हो या Computer Circle currently open हुआ सवाल है।

यह AI रूबिक क्यूब वे से बेहतर है

यह AI रूबिक क्यूब वे से बेहतर है

1974 में, Arno Rubik, a professor of architecture ने अपने छात्रों को तीन आयामी समस्याओं को Art to help understand का एक एनिमेटेड टुकड़ा बनाया। यद्यपि उनकी खुद की A month to solve the creativity से अधिक समय लगा, लेकिन वह जल्द ही A prestigious of Rubik’s cube पहेली खेल बन गया।

खेल का उद्देश्य Decorated cube items को 54 बहुरंगी वर्गों के साथ फिर से Arrange until every face रंगों का Does not show a solid block है।

चौकों की व्यवस्था करने के लिए 43 क्विंटल संभव तरीके हैं But only a solution। ये संख्या खेल को लोगों और कृत्रिम बुद्धि (एआई) के The most difficult, the so-called harmonious पहेली में से एक बनाती है।

“Artificial Intelligence is the best in the world शतरंज को हरा सकता है और Can advance the players है, लेकिन रूबिक के क्यूब जैसी Some More Hard Puzzles Solved by Computer नहीं की गई हैं, इसलिए हमने सोचा That they were open to artificial intelligence,” इरविन ने कहा, बली एक प्रेस विज्ञप्ति में।

Baldy and his team say है कि उन्होंने एक एआई बनाया है Which can solve Rubic’s cube है। शोधकर्ताओं का कहना है कि Work artificial intelligence at a high level.

“Symbolic in the solution of Rubik’s cube, गणितीय और अमूर्त सोच शामिल है, इसलिए Breaker of this kind of puzzle गहरी सीखने की मशीन एक प्रणाली बनने के करीब है जो सोच, कारण, Can plan and make decisions,” उन्होंने कहा।

स्व-शिक्षण कौशल

बाल्दी और His team has an artificial intelligence विकसित की, जिसे डीपक्यूबा कहा जाता है। AI aims to start with Ruby के घन को हल करना सीखता है – One final puzzle – and then working backwards करना।

AI यादृच्छिक चालन करता है Because it works in the opposite direction है, लेकिन इसमें वह भी शामिल है Which will give you the next best movement By every effort to see सीखते हैं। अंतिम परिणाम कृत्रिम बुद्धि है, Harmonic without relying on human knowledge पहेली को हल कर सकता है।

मेरा देश “मैंने अपने दम पर सीखा।”

न्यूनतम चाल

The researchers then dubbed the को 1000 रुबिक की डिफ़ॉल्ट घन Solve problems के लिए चुनौती दी। He made difficult। शोधकर्ताओं ने 1000 से 10,000 बार पहेली Collected, and even some riddles को भी शामिल किया, जिन्हें हल करने के लिए The greatest number of steps required थी।

एआई ने प्रत्येक The test passed in solid aviation colors किया। दीपकुबे ने इस सप्ताह प्रकृति By the researchers in Machine Intelligence सूचित किए गए समय का 100 प्रतिशत समाधान पाया। For more than half of the experiments, हल करने के लिए Used less trick गया था।

बाल्दी ने कहा, “About our artificial intelligence 20 कदम होते हैं,” अधिकांश समय, It solved in at least steps जाता है।

” मानव रूबिक क्यूब्स के कुछ The best nipples to solve the game करने के लिए 50 या अधिक चरणों की आवश्यकता होती है। DeepCubeA ने अन्य General interoperability puzzles जैसे कि Sliding Tiles, Lights Out and Socoban पर अच्छा प्रदर्शन पाया है।

उपलब्धि के बावजूद, Baldi एमनेस्टी Big things for international देखता है। “ये System really smart नहीं हैं?” वे नाजुक हैं, और आप उन्हें आसानी से तोड़ सकते हैं या उन्हें बेवकूफ बना सकते हैं।

“” How can we create advanced AI? हैं जो More smart, more powerful and think, समझने और योजना बनाने में सक्षम हो? This action is this huge goal की दिशा में एक कदम है। ”

Researchers develop an AI algorithm किया है जो एक सेकेंड के एक अंश में एक Rubik can solve the cube है, जो अधिकांश मनुष्यों की तुलना में तेज है।

कार्य One step towards making artificial intelligence system का प्रतिनिधित्व करता है Thinking, reason, planning and decision ले सकता है।

Studies published in Nature Machine Intelligence, कैलिफोर्निया के विश्वविद्यालय में कंप्यूटर Designed by scientists and mathematicians किए गए एक गहन-शिक्षण अधिगम The algorithm shows Deepoo, एक रबिक क्यूब को दूसरे के अंश में, Can solve without x है।

Journal of Nature Machine Intelligence में प्रकाशित अध्ययन, Demonstrate deputy है, जो University of California computer scientists और गणितज्ञों द्वारा A deep-learning-designed अधिगम एल्गोरिथ्म है, जो मनुष्यों में किसी विशिष्ट क्षेत्र के One second without knowledge or training के एक अंश में एक रूबिक क्यूब को हल कर सकता है।

यह एक सरल कार्य नहीं है That billions of achievement paths in the cube हैं, लेकिन केवल एक ही लक्ष्य है – Six parties that look solid हैं – जिन्हें Not through random move पाया जा सकता है।

“Artificial Intelligence Chess और आदमी के मामले में दुनिया के Best players beat सकता है, लेकिन कुछ अधिक कठिन पहेलियाँ, जैसे कि रूबिक के क्यूब को Not resolved by computer है, इसलिए हमने सोचा कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए खुले थे।” University of California, Caldwell में एक प्रोफेसर।

“रूबिक के Symbolic in solution of cube, गणितीय और अमूर्त सोच शामिल है, इसलिए Deep puzzle machine which is such a puzzle को तोड़ सकती है, एक प्रणाली बनने के Thinking, reason, plan and decision which is closer ले सकती है,” बाल्दी ने कहा।

अध्ययन के लिए, Researchers showed that Deepakube ने सभी परीक्षण विन्यासों का 100 प्रतिशत हल किया, The shortest route of the target state लगभग 60 प्रतिशत था।

एल्गोरिथ्म अन्य Harmonic games such as slider puzzles, लाइट्स आउट और Work on sokoban करता है।

Twitter’s रिडिजाइन आपके बारे में नहीं है

Twitter’s रिडिजाइन आपके बारे में नहीं है

इस Weekly something unusual happened: ट्विटर को एक नया रूप मिला, और लोग Hardly opposed it कर सके। यह हो सकता है क्योंकि Most Cosmetic Updates दिखते हैं, यहां तक ​​कि तुच्छ भी।

लेकिन परियोजना का वास्तविक उद्देश्य – According to your main design, एशले फोर्ड – ट्विटर पर उपयोग Easy to twitter बनाना था। बदले में, Twitter is finally the best हो सकता है।

Progressive web application के रूप में Twitter.com के लंबे समय से Desktop site को नीचे से फिर से बनाने और Before Mobile With Website इसे शामिल करने का नेतृत्व किया है।

Mixover mass shake, scatter और घोंघे के साथ मिश्रित होता है। But updates are more logical होते जा रहे हैं जब आपको पता चलता है कि वे वास्तव में Do not change people using Twitter कैसे करते हैं – At least, not immediately, not immediately।

वे कंपनी की आंतरिक संस्कृति को बदलने वाले हैं, Which will be the big and small problems in the future को दूर करने के लिए Will pave the way for Twitter।

ट्विटर, As a company, different types of survival crisis चरणों में अपना To spend most of the time लगता है।

हाल ही में, यह सब पुनर्विचार किया गया है Because he tried to figure it out करता है कि उत्पीड़न और अभद्र भाषा को कैसे हैंडल किया जाए और How to make your program more citizen friendly बनाया जाए। Normal caffeine between humans के विपरीत, फ़िशिंग में डूबी हो सकती है।

इसलिए, किसी को भी उम्मीद नहीं है कि First website repair in seven years इन समस्याओं से निपटने की कोशिश कर सकती है। After all, the design of the platform paint इसके उपयोग तक सीमित है।

इसके Instead, we found that the levels of surface की एक श्रृंखला पाई गई थी, जिसे Suddenly passed with little information गया था, जिनमें से वफादार ट्विटर In the long history of users on stage लगभग किसी भी महत्वपूर्ण Almost comic reactions to change थीं।

प्रतिक्रिया मिली। अपडेट के बीच: मुख्य Navigation bar from top of page में ले जाया गया था, और मोबाइल एप्लिकेशन में कुछ New buttons and features moved to किया गया था, और पूरी साइट क्लीनर अधिक संवेदनशील हो गई थी।

परिवर्तन Trivial with minor features हैं, जो उपयोगी हो सकते हैं, जैसे कि सूचियों और Making bookmarks easy to find, प्रत्यक्ष संदेशों के माध्यम से नेविगेट करना, Or between algorithms and timetables स्विच करना।

लेकिन रीडिज़ाइन दृश्य से अधिक है। It’s a cool for a social network मोड़ का प्रतिनिधित्व कर सकता है To improve their original product और बनाने में प्रतियोगियों से पीछे है।

कंपनी ने वेब साइट की मूल Style made again because old पुराने और पिछले छोर पर पुराने थे, Resulting in changes in bureaucracy आया और कंपनी के Software engineers की निराशा हुई।

“विरासत Place built on an old technical heap था,” फोर्ड ने मुझे एक टेलीफोन साक्षात्कार में बताया। “It was really difficult to update, और इस कारण से, इसे बहुत अपडेट नहीं किया गया है।”

He said that the new site “completely जमीन से बनाई गई है, So this prototype utilizes new features करने और तैनात करने के लिए बहुत तेज!

इस प्रक्रिया में, Twitter Original Mobile App बन गया है, जिससे स्कीयर और Estimate for designers आसान हो जाता है कि उनमें से How each works है।

पहले, कंपनी Change their mobile phone applications first पर आते थे, लेकिन बाद में वेब पर आ गए।

A publication on twitter’s engineering blog ने पुष्टि की कि Redesign first priority “दुनिया भर के लोगों के लिए नई सुविधाओं के Development and fastest of them सुविधा” है।

फोर्ड ने Said that the company hopes है कि पुनर्निर्माण न केवल मौजूदा Facilitate employees’ lives, बल्कि नए लोगों को Help to attract करेगा। यह सिलिकॉन वैली Important for Technology Companies हो सकता है, जो सक्षम Faster for software developers प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।

यदि यह According to the promises according to the changes काम करता है, तो ट्विटर Can help increase its reputation है, जबकि इसके प्रतियोगी हाइपरबोले की स्थिति में दिखाई देते हैं।

2017 में, Social Networking Reporter Casey Newton Seen कि ट्विटर यह पता नहीं लगा सका कि How to create an edit button है, जबकि Facebook write with your skin.

बेशक, तेजी से Inability to test and ship change के साथ एकमात्र समस्या नहीं थी। चूंकि Company notorious for making harsh decisions थी, जो गुणवत्ता का हो सकता है, But it seems more neglected, जब उपयोगकर्ता वर्षों से एक ही Results of their inaction on the problem भुगतते हैं।

कंपनी के कर्मचारियों को Help to test your thoughts करना केवल तभी मदद करेगा जब ट्विटर में शीर्ष Management to give green light to some of them लिए तैयार हो।

ट्विटर पहले से ही Your applications for mobile devices में कुछ दिलचस्प विचारों के साथ एक अग्रणी है। Although access to desktop application lists करना आसान बनाता है, iOS Current trial version of the application इसे Make an integral part of the platform के लिए और भी आगे जाता है: