संक्षिप्त राष्ट्रपति ट्रम्प के कार्यालय छोड़ने के कुछ ही दिन पहले, व्हाइट हाउस ने अपना राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल कार्यालय बनाया, जो विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति के कार्यालय के अंतर्गत आएगा।

इंडस्ट्रीज़ की मदद करने के लिए ओआरजी उद्योग और अकादमिक कार्य के प्रभारी होंगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि एआई का विकास अमेरिकी रणनीति के अनुरूप हो। यह नई नीतियों को पारित करने और आर एंड डी फंडिंग पहल स्थापित करने में भी मदद करेगा। यह कदम सरकार में उनके समय के दौरान संभावित रूप से लंबे समय तक चलने वाले कुछ प्रयासों को स्थापित करने के लिए ट्रम्प के अंतिम-खाई प्रयासों में से एक है।

"ट्रम्प प्रशासन के ऐतिहासिक प्रयासों और निजी क्षेत्र और शिक्षा के क्षेत्र में अद्वितीय उत्साह और गतिविधि के माध्यम से, संयुक्त राज्य अमेरिका कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विश्व का अग्रणी बना हुआ है," अनुसार एक बयान के लिए।

"व्हाइट हाउस का नया राष्ट्रीय एआई पहल कार्यालय आने वाले वर्षों के लिए इस नेतृत्व की स्थिति को बनाए रखने के संघीय सरकार के प्रयासों का अभिन्न अंग होगा।"

स्क्रीन-जॉब उम्मीदवारों के लिए उपयोग किए जाने वाले चेहरे-पहचान उपकरण को हटा दिया गया है

HireVue, एक सॉफ्टवेयर बिज़ जिसने सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली जॉब स्क्रीनिंग एल्गोरिदम विकसित की है, ने अपने विवादास्पद चेहरे की पहचान की सुविधा को गिरा दिया है।

उम्मीदवारों के चेहरे की विशेषताओं का विश्लेषण किया गया था क्योंकि उन्होंने वेब कैमरा के माध्यम से साक्षात्कार के दौरान बात की थी। साथ में अन्य डेटा, जैसे कि उनके स्वर की आवाज़ और बोले गए शब्द, नौकरी की उम्मीदें मित्रता और भरोसेमंदता सहित गुणों पर कोड द्वारा चिह्नित की गई थीं।

विशेषज्ञों ने तर्क दिया है कि इस तरह के सॉफ्टवेयर को पक्षपात से पीड़ित किया जाता है, और जब लोगों की आजीविका दांव पर होती है तो उन्हें नियोजित नहीं किया जाना चाहिए। 2019 में, एक गैर-लाभकारी इलेक्ट्रॉनिक गोपनीयता सूचना केंद्र, एक शिकायत दायर की अमेरिका के संघीय व्यापार आयोग के साथ HireVue का आरोप लगाते हुए "एफटीसी अधिनियम के उल्लंघन में अनुचित और भ्रामक व्यवहार किया।"

अब, कंपनी ने अपने सबसे विवादास्पद फीचर को मार दिया है। "यह ग्राहकों के लिए कुछ मूल्य जोड़ रहा था, लेकिन यह चिंता के लायक नहीं था," HireVue के सीईओ बोला था वायर्ड।

अपने स्वयं के वेक शब्द के साथ Amazon Alexa को कस्टमाइज़ करें, जैसे: oi!

अमेज़ॅन ने एलेक्सा कस्टम असिस्टेंट को लॉन्च किया है, जो संगठनों को अपने स्वयं के उपयोग के लिए आवाज नियंत्रित स्मार्ट सहायक को सिलाई करने की अनुमति देता है।

"द अलेक्सा कस्टम असिस्टेंट सीधे एलेक्सा तकनीक पर बनाया गया है, जो कंपनियों को विश्व स्तर तक पहुंच प्रदान करता है, हमेशा आवाज को बेहतर बनाने वाली तकनीक एआई तकनीक, जिसे यूनिक वेक वर्ड, आवाज, कौशल और क्षमताओं के साथ अनुकूलित किया जाता है," इंटरनेट की दिग्गज कंपनी कहा.

उदाहरण के लिए, फिएट क्रिसलर ऑटोमोबाइल्स सहित कुछ वाहन निर्माताओं ने अपनी कारों में स्मार्ट स्पीकर को पावर करने के लिए एलेक्सा के सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए ग्राहक के रूप में हस्ताक्षर किए हैं। डेवलपर्स को अमेज़ॅन की भौतिक सहायक इकाई को तैनात करने की आवश्यकता नहीं है; यह सॉफ्टवेयर है जो वे अपने स्वयं के हार्डवेयर पर उपयोग कर सकते हैं। अमेज़ॅन को उम्मीद है कि कंपनियों के लिए सेवा खोलने से इसकी मशीन-सीखने-संचालित प्रणाली को मोबाइल एप्लिकेशन, गैजेट्स और यहां तक ​​कि वीडियो गेम में शामिल किया जाएगा।

ट्रिलियन मापदंडों के साथ सबसे बड़ा तंत्रिका नेटवर्क

Googlers ने एक आंखवाले पॉपिंग मॉडल का निर्माण किया है, जिसमें एक आंख वाला 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर है, जो OpenAI के GPT-3 सिस्टम से नौ गुना अधिक है। भाषा के मॉडल अभी सभी क्रोध हैं, और यह एक विशेष चाल वह कुशल तरीका प्रतीत होता है जिसमें यह सिखाया गया था।

गोलियत मॉडल को इंटरनेट से स्क्रैप किए गए 750GB पाठ पर प्रशिक्षित किया गया था, उस सभी डेटा के माध्यम से क्रंच करने के लिए बहुत सारे कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होगी। गोगलर्स इसे केवल 32 टीपीयू कोर के साथ करने में कामयाब रहे, हमें बताया गया है, एक नई तकनीक के लिए धन्यवाद जो वे स्विच ट्रांसफॉर्मर कहते हैं। काग़ज़ विधि का वर्णन मनमौजी है। अनिवार्य रूप से, 1.6-ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित किया जाता है क्योंकि यह विरल मैट्रिक्स गुणन को अधिक प्रभावी ढंग से संभाल सकता है।

अखबार ने कहा, "हम एक बहुत ही सक्रिय मॉडल तैयार करके इसे प्राप्त करते हैं, जो कि GPU और TPU जैसे सघन मैट्रिक्स गुणन के लिए डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर का कुशलतापूर्वक उपयोग करता है," कागज में कहा गया है। “हमारे वितरित प्रशिक्षण सेटअप में, हमारी बेहद सक्रिय परतें विभिन्न उपकरणों पर अद्वितीय भार को विभाजित करती हैं। इसलिए, मॉडल की वजन डिवाइस की संख्या के साथ बढ़ जाती है, सभी इस डिवाइस पर एक प्रबंधनीय स्मृति और कम्प्यूटेशनल फुट बनाए रखने के दौरान। ” ®

स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/01/18/ai_in_brief/