Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Human Screenome будет фиксировать все, что вы делаете на смартфоне

Три специалиста из Стэнфордского университета работают над новым проектом, получившим название Human Screenome Project. По словам экспертов, их разработка выведет слежку за пользователями смартфонов на новый уровень.

Human Screenome Project, как можно понять из названия, постоянно снимает скриншоты, чтобы создать некий план или карту того, как человек использует свой смартфон.

Исследователи хотят собрать и проанализировать как можно больший объём данных, чтобы оценить влияние современных телефонов на нашу жизнь. Главная цель — углублённое изучение времени, проводимого за смартфоном, выделение наиболее часто используемых приложений и тому подобное.

По замыслу учёных, это поможет понять, насколько социум психологически зависит от смартфонов, а в лучшем случае — выработать контрмеры, которые помогут людям успешнее справляться с зависимостью от современных девайсов.

Работать Human Screenome Project будет следующим образом: каждый раз, когда пользователь активирует смартфон, программа в фоне начнёт снимать скриншоты каждые пять секунд — и так до конца сессии. После этого специалисты проанализируют полученные снимки экрана и смогут создать общую картину современной цифровой жизни.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru