ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

Разработки российских специалистов уже сейчас могут выявлять потенциально опасных для общества лиц по их поведению в интернете, заявляет директор по инновациям IT-кластера Физтехпарк в Долгопрудном Сергей Ручьев.

В частности, такие задачи может решать нейросеть, разрабатываемая в содружестве с экспертами платформы “Умная страна” на базе Центра Нейроинноваций. Нейросеть уже научилась не просто отслеживать опасный контент в интернете и соцсетях, но и людей, которые попадают под его влияние.

Подобные заключения делаются на основе целого ряда анализируемых параметров, таких как вовлеченность, просмотры определенного контента и время проводимое за этим, перепосты, комментарии и т.п.

Кроме того, базовый алгоритм унифицированного массива данных может анализировать и показатель уровня жизнестойкости подростка (hardiness) - ключевой параметр определения потенциальных серийных убийц, садистов и самоубийц.

Низкие и критически низкие показатели жизнестойкости до сих пор были для клиницистов и высокопрофессиональных психологов сигналом к опасному и неизбежному эмоциональному выпаду (взрыву).

Сложность определения предельно низких колебаний hardiness в скрытом характере переживаний, как это было с 18-летним Владиславом Росляковым, совершившим массовое убийство учащихся Керченского политехнического колледжа.

«В случае «керченского стрелка», он, несомненно, был бы выявлен и определенным образом маркирован нейросетью. Но на сегодняшний день проблема заключается в том, что подобными системами пока  никто из серьезных структур не интересуется», — объясняет Сергей Ручьев.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru