SHE-Blogpicks

Wie man Inhalte in Klartext versteckt

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Forscher der Columbia University School of Engineering haben eine Methode entwickelt, in Texten zusätzliche Informationen zu verstecken, meldet Eurekalert. Das Verfahren „Fontcode“ verändert demnach Schriftfonts auf eine Weise, die das menschliche Auge nicht wahrnehmen kann,  die aber maschinell lesbar sind, ähnlich wie Barcodes oder QR-Codes. Das soll selbst dann noch funktionieren, wenn die Texte mit herkömmlichen Druckern ausgedruckt worden sind. Anwendungen sehen die Entwickler um Professor Changxi Zheng (Bild) etwa bei Unternehmen, die Manipulation von Dokumenten verhindern oder Urheberrechte schützen aber auch für Einzelhändler und Künstler, die Metadaten wie QR-Codes einbetten wollen.

 

 

 

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KI-Agenten debattieren und lernen

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Open AI, eine Non-profit-Organisation, die sich mit Künstlicher Intelligenz befasst, arbeitet an einer neuartigen Technik: Zwei KI-Agenten (Symboldbild) debattieren dabei ein Thema und ein menschlicher Schiedsrichter entscheidet, wer die besseren Argumente vorgebracht hat. Im Blog der Organisation heißt es, der Ansatz könnte helfen, KI-Systeme zu trainieren, anpruchsvollere kognitive Aufgaben zu erfüllen, als Menschen es könnten, aber gleichzeitig im Einklang mit menschlichen Vorgaben zu bleiben. Die Methode soll zusammen mit vorläufigen Proof-of-Concept-Experimenten in Kürze vorgestellt und ein Web-Interface für Experimentierzwecke veröffentlicht werden.

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Autonome Autos auf dem Lande

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Selbstfahrende Autos sind meist auf exaktes 3D-Kartenmaterial angewiesen, das vor allem für städtische Verkehrsbereiche, für Landstraßen jedoch bisher kaum vorliegt. Wie Eurekalert! berichtet, arbeitet man im Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des Massachusetts Institute Of Technology nun an einer Alternative: Map Lite kombiniert GPS-Daten mit Sensordaten, die den Straßenzustand abbilden. Per GPS werden nur die grobe geographische Position und eine lokales Nahziel identifiziert. Den Weg zu diesem Nahziel erkunden dann verschiedene Lasersensoren zur Abstandsmessung (Lidar) sowie kombinierte Beschleunigungs- und Drehratensensoren (IMU). Versuche mit einem entsprechend ausgestatteten Toyota Prius (Bild: CSAIL, MIT) auf unbefestigten Straßen im ländlichen Massachusetts verliefen erfolgreich; das System erkannte zuverlässig den Weg vor dem Fahrzeug zirka 30 Meter im Voraus.

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Mehr Kostenkontrolle in SW-Projekten

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Mit ihren Kostenschätzungen liegen die Verantwortlichen für die Entwicklung von Software-Systemen oft daneben. Im Auftrag des US-Verteidigungsministeriums haben Forscher von der Software Solutions Division am Software Engineering Institute der Carnegie Mellon University in den vergangenen Jahren einen Ansatz unter der Bezeichnung „kausales Lernen“ (causal Learning) entwickelt, mit dem sich die Faktoren aus dem Ruder laufender Softwarekosten identifizieren lassen sollen. Wie Forschungsleiter Robert Stoddard im Blog des Instituts schreibt, sollen sich daraus verlässlichere Interventionsmöglichkeiten in laufende Softwareprojekte ergeben.

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KI-Maschinen lernen Sexismus

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Sprache reflektiert kulturelle Stereotypen und Prägungen, darunter auch solche sexistischer (Symbolbild) oder rassistischer Natur. Textanalysen von Zeitungsartikeln und Büchern belegen das. Wie The Register berichtet, würden solche Prägungen auch beim Training neuronaler Netze (Machine Learning) mit Texten aus der Literatur  übernommen, ohne dass die Entwickler das beabsichtigten; die Autoren beziehen sich dabei auf eine Veröffentlichung der US National Academy of Sciences. Die Prägungen kommen demnach über Word Embedding zustande: ein Verfahren, bei dem einzelnen Wörtern Bedeutungen in Abhängigkeit von ihrem Kontext zugewiesen werden und das beim maschinellen Lernen üblicherweise angewendet wird.

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