NewScientist розповідає про новий генетичний тест, який дозволить людям, що проходять через процедуру штучного запліднення, перевіряти ембріони на схильність до низького рівня IQ або високий ризик певних захворювань.
Тест поки що не використовувався, але компанія-розробник Genomic Prediction вже проводить відповідні консультації з клініками, які пропонують послуги штучного запліднення своїм клієнтам.
Щодо рівня інтелекту, компанія стверджує, що спочатку пропонуватиме лише опцію виявлення ембріонів, які схильні мати психічні розлади. Однак, такий самий підхід може бути пізніше використаний для виявлення ембріонів з генами, що підвищують ймовірність високого або низького IQ. У компанії вважають, що людям необхідна така послуга, і якщо вони цього не запропонують, це зробить інша компанія.
Читайте також: Якими будуть ноутбуки, смартфони та телевізори у 2019 році
Технологія не є достатньо точною, аби передбачити IQ кожного ембріона, проте вона допомагає виявити генетичні винятки, дозволяючи майбутнім батькам уникати ембріони, які з високою ймовірністю матимуть IQ на 25 пунктів нижче середнього. Використовуючи той самий підхід, можна піти далі й обрати ембріон, який швидше за все матиме високий IQ.
З етичних міркувань, Genomic Prediction поки не планує допомагати батькам обирати «найрозумніший» ембріон, але коли це почнуть робити інші компанії – питання часу.
Wired повідомляє про нові можливості машинного навчання, виявлені вченими з Університету Нью-Йорку (NYU). Вже багато років відомо, що популярні сенсори відбитків пальців, які використовуються для захисту смартфонів, можна обійти, використавши, наприклад, цифрову інформація про відбиток пальця. Однак, дослідники з Нью-Йорку пішли далі і продемонстрували, що машинні алгоритми можуть згенерувати такі відбитки пальців, які маскуються під відбитки одразу багатьох різних людей, а отже, можуть слугувати так званою універсальною «відмичкою».
Вчені тренували нейромережі на картинках реальних відбитків пальців, і таким чином, навчили генерувати цілком реальні зразки. Однак, машинні алгоритми, за своєю суттю, прагнуть максимальної оптимізації – їх задача створити зразок максимально схожий на ті приклади, які йому показували при навчанні. В результаті, отримані зразки не тільки виглядають реально, а й задовольняють ключові риси відбитків пальців великої кількості людей. Експерименти показали, що універсальні відбитки, створені алгоритмом, знаходять у 30 разів більше «пар», ніж в середньому реальний відбиток пальця людини.
Читайте також: «Енергопозитивна» архітектура, дуже милий робот та диригування оркестром через Chrome
Дослідники з Нью-Йоркського університету планують продовжувати свою роботу в цьому напрямку. Разом з тим, вони сподіваються підвищити рівень обізнаності серед спеціалістів у галузі біометричних технологій про важливість створення захисту і від штучно згенерованих відбитків пальців. Так, вони наголошують на необхідності використання штучних відбитків при тестуванні нових біометричних систем на рівні з реальними. Адже, наразі продемонстровано лише перші експерименти зі створення машинними алгоритмами штучних відбитків пальців, і вчені ще самі не до кінця розуміють, як цим універсальним відбиткам вдається «обманути» сканери.
Скільки годин ви проїхали за кермом перш, ніж вам видали права? 20 годин? Чи може 30? Для безпілотного автомобіля це критично мало. Штучний інтелект, на відміну від людини, не може засвоїти загальне правило. Натомість, він тренується на конкретних ситуаціях, а отже, перед тим як виїхати на дорогу, алгоритм варто познайомити з максимальної кількістю ситуацій, які він може зустріти в реальному світі.
MIT Technology Review розказує про безпілотні автомобілі компанії Waymo, які кожного дня проїжджають у віртуальному світі 16 мільйонів кілометрів! Це відстань, яку могли б проїхати 25 тисяч автомобілів, не зупиняючись цілу добу. Загалом, Waymo проїхали майже 10 мільярдів віртуальних кілометрів та 16 мільйонів реальних, починаючи з 2009 року.
Кілька серйозних ДТП, в тому числі зі смертельними наслідками, за участю безпілотних автомобілей показали, що дана технологія ймовірно ще не є достатньо безпечною. Віртуальні тренування – це, в тому числі, спосіб довести безпечність автомобілей Waymo. Крім того, є багато сценаріїв, тестування яких є надто ризиковим для реальних доріг – наприклад, інший автомобіль, що їде по зустрічній смузі на великій швидкості.
Звичайно, залишається питання, чи тестування у віртуальному світі відображає усі труднощі, з якими стикається водій у реальному світі. Однак, в будь-якому разі, ці тренування навчають алгоритми, що керують безпілотним автомобілем, як діяти у найрізноманітніших ситуаціях – і це, безперечно, підвищує безпеку цих автомобілей.
Нещодавно Facebook запустив нову функцію Watch Party, яка дозволяє людям в одній Facebook групі синхронно дивитися відео та коментувати його. Як повідомляє TechCrunch, новий код, який розробники виявили у Messenger, може свідчити про те, що такий саме функціонал буде скоро доступний і в чатах.
Читайте також: 5G, автопілот Tesla та камера, що слідкує за вашою соціалізацію
Це означає, що ви разом з друзями зможете створити груповий чат і одночасно дивитися відео – кожен через свій девайс, обговорювати та коментувати його. Кожен в чаті зможе контролювати це відео та бачити, хто ще його дивиться.
Офіційний представник Facebook підтвердив, що відповідний функціонал проходиться внутрішнє тестування, але відмовився ділитися іншими деталями проекту. Зазначимо, що розробники вже раніше виявляли зміни у коді Messenger, наприклад, щодо синхронізації контактів з Instagram, і ці зміни згодом запускались офіційно.
Відкритим залишається питання, які саме відео можна буде разом переглядати через чат. Можливо, треба буде просто скопіювати у чат URL з Facebook або поділитися відео через чат або можна буде обирати відео для перегляду через спеціальний інтерфейс. Якщо ж Facebook дійсно хоче зробити сумісний перегляд відео через чат популярним, варто зробити доступним перегляд відео з сайтів-партнерів, наприклад YouTube.