Tendencias de radar a tener en cuenta: septiembre de 2022 – O’Reilly

No es ninguna novedad hablar de los desarrollos de IA del último mes. DALL-E es cada vez más popular y se utiliza en la producción. Google ha construido un robot que incorpora un gran modelo de lenguaje para que pueda responder a solicitudes verbales. Y hemos visto un argumento plausible de que se pueden hacer modelos de lenguaje natural para reflejar los valores humanos, sin plantear la cuestión de la conciencia o la sensibilidad.

Por primera vez en mucho tiempo hablamos del Internet de las Cosas. Tenemos muchos robots, y Chicago está intentando hacer una «ciudad inteligente» que no facilite la vigilancia. También estamos viendo mucho en biología. ¿Podemos hacer una red neuronal real a partir de neuronas cultivadas? La gran pregunta para los biólogos es cuánto tardará cualquiera de sus investigaciones en salir del laboratorio.

Inteligencia artificial

  • Difusión estable es un nuevo modelo de texto a imagen que ha sido diseñado para ejecutarse en GPU de consumo. Ha sido lanzado bajo un licencia eso es similar a las licencias permisivas de código abierto, pero tiene restricciones que requieren que el modelo se use éticamente.
  • Investigaciones reclamar que pueden usar una red neuronal para reconstruir imágenes (específicamente, caras) que los humanos están viendo. Utilizan fMRI para recopilar actividad cerebral y un algoritmo de decodificación neuronal para convertir esa actividad en imágenes que son terriblemente similares a las fotos que se les mostró a los sujetos.
  • Investigar de Google y otras instituciones investiga la Propiedades emergentes de los grandes modelos de lenguaje.: su capacidad para hacer cosas que no se pueden predecir solo con la escala.
  • La popularidad de DALL-E está aumentando y, al igual que Copilot, se está adoptando como herramienta. Es divertido jugar con relativamente baratoy se usa cada vez más para proyectos como diseño de logotipos y generando imágenes en miniatura para un blog
  • Elon Musk ha anunciado que Tesla tendrá un robot capaz de realizar tareas domésticas para fines de 2022. Eso es casi seguro que es demasiado ambicioso (y esperamos que funcione mejor que sus vehículos autónomos), pero sin duda llegará.
  • Google ha demostrado un robot que puede responder a declaraciones verbales (por ejemplo, traer comida cuando dice “Tengo hambre”) sin estar capacitado en esas declaraciones específicas; utiliza un modelo de lenguaje grande para interpretar la declaración y determinar una respuesta.
  • El modelado molecular con aprendizaje profundo se ha utilizado para predecir la forma en que se forma el hielo. Esto puede ser muy importante para comprender los patrones climáticos; la técnica puede ser aplicable al desarrollo de nuevos tipos de materiales.
  • Brain.js es una biblioteca de aprendizaje profundo para JavaScriptdiseñado para ejecutarse en el navegador y usando la GPU de la computadora (si está disponible).
  • Las redes neuronales gráficas pueden ser capaces de predecir brotes repentinos en casas en llamas, la mayor causa de muerte entre los bomberos.
  • Mientras evita la pregunta de si los modelos de lenguaje son “inteligentes”, Blaise Aguera y Arcas argumenta que los modelos de lenguaje pueden ser entrenados para reflejar valores morales particulares y estándares de comportamiento.
  • A cámara web montada en un cardán 3-D utiliza IA para rastrear automáticamente objetos en movimiento. Este podría ser un paso para hacer que la realidad virtual sea menos virtual.
  • Un nuevo partido político en Dinamarca tiene políticas determinadas completamente por AI. los Fiesta sintética planea presentar candidatos para el parlamento en 2023.
  • Una ironía del trabajo de la IA es que las redes neuronales están diseñadas por la intuición humana. Los investigadores están trabajando en nuevos AutoML sistemas que pueden diseñar rápida y eficientemente redes neuronales para tareas específicas.
  • Para tener éxito en la implementación de IA, los desarrolladores de IA deben comprender y utilizar Métodos y herramientas DevOps.
  • Cerebras, la empresa que lanzó un procesador gigante (850.000 núcleos), afirma que su chip democratizar el hardware necesario para entrenar y ejecutar modelos de lenguaje muy grandes al eliminar la necesidad de distribuir el cálculo entre miles de GPU más pequeñas.
  • Los modelos de lenguaje grande son pobres en la planificación y el razonamiento. Aunque les ha ido bien en los puntos de referencia de «sentido común», fallan en la planificación de tareas que requieren más de uno o dos pasos y eso no se puede resolver haciendo estadísticas simples en sus datos de entrenamiento. Mejores puntos de referencia porque la planificación y el razonamiento son necesarios para avanzar.
  • Una aplicación basada en GPT-3 puede responder preguntas filosóficas lo suficientemente bien como para engañar a los filósofos. Los autores aclaran que la máquina no está “pensando”; fue pensado como un experimento para demostrar el peligro del plagio automatizado.
  • DoNotPay ha construido una herramienta que encuentra lenguaje racista en documentos inmobiliarios y automatiza el proceso de eliminación. Como era de esperar, descubrió rápidamente que las cláusulas que impiden la venta de propiedades a no blancos son extremadamente comunes.
  • Los investigadores han desarrollado «neuronas» analógicas que pueden construir redes neuronales analógicas programadas de manera similar a las redes neuronales digitales. Son potencialmente mucho más rápidos y requieren mucha menos energía.
  • Una startup llamada Language I/O hace traducción automática aprovechando las traducciones de Google, Facebook y Amazon, luego usa IA para elegir el mejor y ajustar el resultado, utilizando vocabularios proporcionados por el cliente con una capacitación mínima.

Programación

  • Ksplit es un marco automatizado para aislar los controladores de dispositivos del sistema operativo entre sí y el kernel del sistema operativo. Aislar los controladores de dispositivos es muy difícil para los programadores humanos, pero reduce en gran medida las vulnerabilidades y los errores.
  • A informe sobre la economía de las API dice que uno de los mayores obstáculos es la falta de habilidades de diseño de API.
  • Un poco de historia vuelve a la vida: Un archivo de todo escrito por porque el fiambre de la suerte (aka _why) ahora está en línea. _por qué fue un pilar de la comunidad de Ruby a principios de la década de 2000; desapareció de la comunidad y desconectó todo su contenido cuando un reportero reveló su nombre. Bien vale la pena leer; tal vez incluso valga la pena volver a familiarizarse con Ruby.
  • Bollo es un nuevo marco de JavaScript que pretende reemplazar a Node.js. Todavía es temprano y aún no es compatible con algunos paquetes importantes de NPM. Pero es muy rápido y (como Deno) implementa Typescript.
  • La observabilidad necesita «desplazarse a la izquierda»: es decir, convertirse en una preocupación principal de los desarrolladores, además de las operaciones. La mayoría de las herramientas de observabilidad están orientadas a las operaciones, en lugar del desarrollo de software.
  • mCaptcha es un sistema Captcha basado en prueba de trabajo que evita cualquier interacción humana como la identificación de imágenes. Impone una pequeña penalización a los usuarios genuinos que los actores que quieren explotar sitios web a gran escala no estarán dispuestos a pagar.
  • RStudio cambia su nombre a Posit. Normalmente no tratamos con nombres corporativos, pero este cambio es significativo. Aunque R seguirá siendo un foco, RStudio ha estado mirando más allá de R; específicamente, están interesados ​​en Python y su basado en Jupyter Libro en cuarto sistema de publicación.
  • Google está lanzando herramientas de código abierto para diseñar chipsy financiar un programa que permite a los desarrolladores tienen sus diseños personalizados construidos en una planta de fabricación. El objetivo es poner en marcha un ecosistema de código abierto para el silicio.

Seguridad

  • La adopción de Zero Trust se ha disparado en el último año. Según Oktael 97% de los encuestados en su reciente encuesta sobre el «estado de confianza cero» dicen que tienen iniciativas de confianza cero en marcha o que las tendrán dentro del próximo año.
  • Una herramienta en línea llamada InAppBrowser pueden detectar si los navegadores integrados en las aplicaciones móviles se pueden usar para inyectar JavaScript en los sitios que visita. Este tipo de inyección de JavaScript no siempre es peligrosa, pero a menudo se usa para inyectar código de seguimiento.
  • Google bloqueó un ataque de denegación de servicio distribuido (DDOS) contra uno de sus clientes en la nube que alcanzó un máximo de 26 millones de solicitudes por segundo, un expediente. El cliente estaba usando el servicio Cloud Armor de Google.
  • Chatbots respaldados por IA y PNL se están convirtiendo en un problema importante para la seguridad. Los chatbots bien diseñados pueden realizar ingeniería social, ejecutar ataques de denegación de servicio en el servicio al cliente mediante la generación de quejas y generar credenciales de cuentas falsas de forma masiva.
  • Un investigador de seguridad ha creado una herramienta de $25 que permite a los usuarios ejecutar código personalizado en terminales para la red Starlink. Requiere adjuntar una placa a su plato, pero sospechamos que suficientes usuarios de Starlink estarían interesados ​​​​en «explorar» la red satelital para convertirse en un problema grave.
  • Franqueo de mensajes es una tecnología criptográfica que incluye encriptación de extremo a extremo, pero también permite que los abusadores rindan cuentas por información errónea, sin revelar el contenido del mensaje.
  • Un truco para detección de deepfakes en vivo en videollamadas: pide a la persona que llama que se ponga de lado. El software Deepfake es bueno para generar vistas frontales, pero tiende a fallar gravemente en los perfiles.
  • Bruce Schneier en agilidad criptográfica: Necesitamos la capacidad de intercambiar algoritmos criptográficos rápidamente, a la luz de la posibilidad de que las computadoras cuánticas pronto puedan descifrar los códigos actuales. La adopción de nuevos algoritmos por parte de la industria lleva mucho tiempo y es posible que no tengamos tiempo.
  • SHARPEXT es un malware que instala una extensión de navegador en Chrome o Edge que permite a un atacante leer gmail. No puede ser detectado por los servicios de correo electrónico. Se engaña a los usuarios para que lo instalen mediante un ataque de phishing.
  • Passage ofrece autenticación biométrica servicios que funcionan en todos los dispositivos mediante WebAuthn. Los datos biométricos están encriptados, por supuesto, y nunca salen del dispositivo del usuario.

Privacidad

  • Mira el progreso de la Ley estadounidense de protección de la privacidad de datos, que cuenta con apoyo bipartidista en el Congreso. Este es el primer intento serio de proporcionar estándares de privacidad digital a nivel nacional en los EE. UU.
  • Una demanda presentada en California afirma que Oracle está vendiendo un gráfico social detallado que incorpora información sobre 5 mil millones de usuarios distintos, aproximadamente ⅔ de la población del planeta. Esta información se recopiló casi en su totalidad sin consentimiento.
  • Finlandia planea probar pasaportes digitales después en este año. Los voluntarios con pasaportes digitales recibirán una aplicación de teléfono inteligente, en lugar de documentos. Los pasaportes digitales requerirán que los viajeros envíen planos a las agencias de control fronterizo, y se les tomará una foto en la frontera.

Biología

  • Una startup está intentando crecer un nuevo hígado dentro de un cuerpo humano, como alternativa a un trasplante. Inyectarán los ganglios linfáticos del paciente con células que, con suerte, podrán reproducirse y funcionar como un hígado alternativo.
  • Tapas diminutas para cerebros diminutos: Los investigadores han desarrollado «tapas» que pueden medir la actividad en organoides cerebrales (grupos cultivados de neuronas humanas). Es posible que los grupos de organoides se puedan conectar y conectar en red. ¿Es esta la próxima red neuronal?
  • A córnea de bioingeniería hecho de colágeno recolectado de piel de cerdo, podría ser un paso importante en el tratamiento del queratocono y otras causas de ceguera. Las córneas artificiales eliminarían el problema de la escasez de donantes y se pueden almacenar durante mucho más tiempo que las córneas donadas.
  • Una startup en Israel está creando embriones humanos artificiales de células humanas. Estos embriones, que sobreviven varios días pero no son viables, podrían usarse para recolectar órganos en etapas muy tempranas para trasplantes.

Cosas

  • Materiales que pueden pensar: Los investigadores han desarrollado un circuito integrado mecánico que puede responder a tensiones físicas, como el tacto, realizar cálculos sobre esas tensiones y generar resultados digitales.
  • Eutelsat, operador europeo de satélites, ha lanzado un comercial “satélite definido por software”: un satélite que se puede reconfigurar para diferentes misiones una vez que está en el espacio.
  • Desarrollar robots ahora es más fácil. SDK cuádruple es un pila de código abierto para la locomoción de cuatro patas eso es compatible con ROS, el sistema operativo del robot.
  • La inteligencia artificial no se trata solo de humanos. una startup es cerebros de insectos de ingeniería inversa desarrollar sistemas eficientes de visión y movimiento para robots.
  • Una empresa japonesa ha desarrollado robots que se utilizan para estantes de valores en una cadena de tiendas de conveniencia.
  • de chicago Matriz de cosas es una red perimetral para una ciudad inteligente: una serie de sensores temporales económicos para informar sobre problemas como el tráfico, la seguridad y la calidad del aire. Aunque los sensores incluyen cámaras, solo envían datos procesados ​​(no video) y no se pueden usar para vigilancia.
  • El Departamento de Energía de los Estados Unidos está financiando investigaciones sobre uso de sensores, drones y aprendizaje automático para predecir y detectar incendios forestales. Esto incluye identificar la infraestructura de la línea eléctrica que muestra signos de formación de arcos y que necesita mantenimiento.
  • El Reino Unido está desarrollando “pasillos aéreos” para drones: Proyecto Skyway reservará rutas de vuelo para aviones no tripulados entre seis ciudades principales.

Trabajar

Web3

  • Ethereum se mudará a prueba de participación en Septiembre. Fred Wilson tiene un análisis de lo que esto significará para la red. La cadena de bloques de prueba de trabajo actual seguirá existiendo.
  • A partir de noviembre, los pagos internacionales comenzarán a moverse a blockchainsbasado en el ISO 20022 estándar. Un pequeño número de criptomonedas cumple con este estándar. (Bitcoin y Ethereum no están en la lista).
  • Blockchains específicos de la aplicación, o cadenas de aplicaciones, puede ser el camino a seguir, en lugar de usar una cadena de bloques de Capa 1 como Ethereum. Las cadenas de aplicaciones se pueden construir para que se conozcan entre sí, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones sofisticadas; ¿Y por qué dejar que las tarifas vayan a los mineros de la cadena de bloques raíz?
  • Los escaneos y robos de criptomonedas son noticias viejas en estos días, pero ahora hemos visto la primera robo descentralizado. Los atacantes publicaron un «cómo hacerlo» en los servidores públicos, permitiendo que otros se unieran al robo y brindando cobertura a los ladrones originales.

Computación cuántica

  • Puede que todavía falten años para las computadoras cuánticas prácticas, pero Sin servidor cuántico está viniendo. Para casi todos los usuarios, las computadoras cuánticas estarán en la nube de algún proveedor y se programarán mediante API que se han diseñado para el acceso sin servidor.



Fuente del artículo

Deja un comentario