Компании Google и OpenAI совместно с Калифорнийским университетом в Беркли и Стэнфордским университетом сформулировали пять практических проблем, которые необходимо учитывать разработчикам искусственного интеллекта. Препринт их статьи доступен на ресурсе arXiv.org.
Как пишет сотрудник Google и один из авторов публикации Крис Ола (Chris Olah) в корпоративном блоге, хотя связанные с ИИ риски привлекают большое общественное внимание, дискуссии по их поводу обычно слишком гипотетические и спекулятивные. Статья призвана конкретизировать потенциальные опасности, которые необходимо учитывать при разработках в этом направлении.
Среди проблем, которые должны учитывать разработчики систем ИИ для практического применения, авторы работы выделяют следующие:
Среди возможных путей решения исследователи называют использование симуляций в обучении, ограничение пространства деятельности роботов и человеческий надзор, однако ни один из них не представляет окончательного решения проблемы. По мнению специалистов Google, обеспечить заданную работу систем машинного обучения могут только ответственные, открытые и междисциплинарные усилия разработчиков.
Олег Лищук
Она работает за счет электроосмотического потока
Нидерландские и итальянские исследователи разработали нанопору, которая обеспечивает одностороннее пропускание линейных полипептидных цепочек любого состава и сложности под действием электроосмотического потока. Ее можно использовать для создания портативных устройств секвенирования белков независимо от распределения в них электрических зарядов, а возможно, и других слабо или неравномерно заряженных полимеров. Публикация об этом появилась в журнале Nature Biotechnology.