上个月,科学家展示了a-实验室,这是一个自主的化学系统,可以在不受人类干预的情况下合成新的材料。现在批评家们 对其分析结果的能力表示担忧,并质疑它是否真的制造了41种新化合物 ."对我来说,这并没有使A实验室的概念无效,但它表明在自主性方面还有很多工作要做,"化学家安迪·库帕说。两个评论家的团队正在合作,以更详细地检查报纸的说法。
谷歌的人工智能的性能超过了gps-4-
谷歌已经发布了一个人工智能模型,叫做双子座,它说它的表现优于GTP-4,一个支持查特的开放式大语言模型。 双子座在32个基准测试中的30个测试中击败GTP-4 -包括阅读理解、科学知识、解决问题和编写代码。计算机科学家梁珀西说,如果不深入了解双子座的训练数据,很难解释这些发现。"对我来说,双子座实际上比GTP-4更有能力,这一点并不明显,"艾研究员梅勒妮·米切尔说。一种病毒式的宣传视频 显示人工智能对视频和音频提示的实时响应 似乎部分地歪曲了系统所能做的。 麻省理工学院技术检讨
聊天机器人可以互相越狱
人工智能系统 相互欺骗,让对方放弃危险信息 例如如何制造甲基安非他明,制造炸弹或洗钱。内置的规则通常会阻止聊天机器人回答这些问题。研究人员指示几位聊天机器人扮演研究助理的角色,帮助开发能够让其他聊天机器人打破规则的提示。这些"越狱"攻击在43%的时间里是成功的,在61%的时间里是对GPC-4,在61%的时间里是对人类的克洛德2,在36%的时间里是对开源机器人的攻击。
欧盟就人工智能法律达成了里程碑式的协议
欧洲联盟同意对人工智能使用的首次综合性尝试 .根据该计划,人工智能的应用将根据其可能伤害人和社会的可能性进行分类。有些应用程序将被禁止,例如使用互联网上的图像创建一个面部识别数据库。该协议是临时性的,立法最早要到2025年才能生效--这对人工智能的发展来说是很长的时间。 纽约时报|5分钟 算法嗅出假酒 一个机器电子学习工具 通过分析酒的复杂化学特征来追踪葡萄酒的来源 .该算法在法国波尔多地区葡萄酒中的化学化合物的"交响乐"上进行了训练和测试,它能够以99%的精确度确定每瓶葡萄酒的生产地。这一方法可以帮助葡萄酒行业对产品进行认证。神经科学家和研究的合著者亚历山大·普吉特说:"人们在车库里制造一些垃圾,打印标签,以几千美元的价格出售,这是很多酒欺诈行为。
特点和见解
错误的人工智能使用燃料 天真地使用 人工智能正在推动大量不可靠、无用或错误的研究 .例如,当研究人员报告算法能够可靠地对图像进行分类甚至诊断疾病时,就会发生这种情况,但是他们没有意识到,他们的系统实际上只是训练数据中的反作用物。"人工智能提供了一个工具,让研究人员可以'玩'数据和参数,直到结果与预期一致,"计算机科学家李尔沙米尔说。有一些核对表可以帮助科学家避免常见的问题,例如培训和测试数据之间的分离不够。许多研究人员认为,前进的道路是将所有代码和数据提供给公众监督。
