Společnost OpenAI uzavřela dohodu s americkým ministerstvem obrany o poskytování technologií umělé inteligence (AI) pro utajované sítě americké armády. Firma to oznámila několik hodin poté, co prezident Donald Trump nařídil vládě, aby přestala využívat služby společnosti Anthropic.
Technologická společnost Anthropic v noci na dnešek oznámila, že se obrátí na soud kvůli rozhodnutí ministerstva obrany označit ji za bezpečnostní riziko dodavatelského řetězce poté, co nevyhověla jeho požadavkům týkajícím se používání umělé inteligence (AI). Prezident Donald Trump krátce před tím uvedl, že nařídil federálním úřadům postupně ukončit využívání jejích AI technologií. Spor mezi firmou vyvíjející chatbot Claude a
… více »Zemřel Rob Grant, spolutvůrce kultovního sci-fi seriálu Červený trpaslík.
Apple oznámil, že iPhone a iPad jako první a jediná zařízení pro koncové uživatele splňují požadavky členských států NATO na zabezpečení informací. Díky tomu je možné je používat pro práci s utajovanými informacemi až do stupně „NATO Restricted“, a to bez nutnosti instalovat speciální software nebo měnit nastavení. Žádné jiné běžně dostupné mobilní zařízení tak vysokou úroveň státní certifikace dosud nezískalo.
Americký provozovatel streamovací platformy Netflix odmítl zvýšit nabídku na převzetí filmových studií a streamovací divize konglomerátu Warner Bros. Discovery (WBD). Netflix to ve čtvrtek oznámil v tiskové zprávě. Jeho krok po několikaměsíčním boji o převzetí otevírá dveře k akvizici WBD mediální skupině Paramount Skydance, a to zhruba za 111 miliard dolarů (2,28 bilionu Kč).
Americká společnosti Apple přesune část výroby svého malého stolního počítače Mac mini z Asie do Spojených států. Výroba v závodě v Houstonu by měla začít ještě v letošním roce, uvedla firma na svém webu. Apple také plánuje rozšířit svůj závod v Houstonu o nové školicí centrum pro pokročilou výrobu. V Houstonu by měly vzniknout tisíce nových pracovních míst.
Vědci Biotechnologické společnosti Cortical Labs vytvořili biopočítač nazvaný CL1, který využívá živé lidské mozkové buňky vypěstované z kmenových buněk na čipu. Po úspěchu se hrou PONG se ho nyní snaží naučit hrát DOOM. Neurony přijímají signály podle toho, co se ve hře děje, a jejich reakce jsou převáděny na akce jako pohyb nebo střelba. V tuto chvíli systém hraje velmi špatně, ale dokáže reagovat, trochu se učit a v reálném čase se hrou
… více »Pro testování byl vydán 4. snapshot Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon).
Ben Sturmfels oznámil vydání MediaGoblinu 0.15.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání. MediaGoblin (Wikipedie) je svobodná multimediální publikační platforma a decentralizovaná alternativa ke službám jako Flickr, YouTube, SoundCloud atd. Ukázka například na LibrePlanet.
TerminalPhone (png) je skript v Bashi pro push-to-talk hlasovou a textovou komunikaci přes Tor využívající .onion adresy.
Byla to výzva, jakých se denně na univerzitách a vysokých školách po celém světě urodí desítky. Profesor umožnil svým studentům vyhnout se zkoušce, když vyřeší složitý problém. Jednalo se o problém dosažitelnosti nejkratšího prefixového kódování (tzv. ideální kódování ve vztahu k informační entropii). Studenti ovšem nevěděli, že se jedná o nevyřešenou úlohu, protože v té době byly známy jen docela neúčinné metody (analýzou shora dolů).
Davidu Huffmanovi na univerzitě v Ohiu se ke zkoušce nechtělo. Ne snad proto, že by látce nerozuměl. Chtěl se jí prostě vyhnout, jenže úloha se zdála téměř neřešitelná. Když už chtěl nechat bádání a začít se na závěrečnou zkoušku učit, zadíval se na papír s poznámkami, které zlostně vyhodil do koše. V tu chvíli ho to napadlo.
Magistr Huffman později publikoval svůj nápad v práci nazvanou Metoda pro vytvoření kódu s minimální redundancí (A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes). Jeho řešení pomocí binárního stromu bylo velmi prosté a zároveň elegantní. Ale také velmi účinné v praxi. V tu dobu již působil na MIT (Massachusetts Institute of Technology), kde také získal rok nato doktorát.
Míru informace (přesněji řečeno nejistoty) stanovil poprvé americký vědec C. E. Shannon. Určuje nahodilost v nějakém signálu - například míru informace písmena "a" ve větě (v řetězci písmen). Čím více se pravděpodobnost výskytu písmena na dané pozici blíží hodnotě 0,5, tím vyšší má informační hodnotu. Více prozradí tento graf - na ose x je pravděpodobnost výskytu a je jasné, že pokud se písmeno v řetězci nevyskytuje, nebo je řetězec tvořen jen tímto písmenem, pak je míra informace minimální.
Princip spočívá ve vytvoření binárního stromu s ohodnocenými hranami (1,0) a uzly (pravděpodobnosti výskytu). Pravděpodobnost vnitřního uzlu je rovna součtu pravděpodobností jeho potomků. Ve výsledném stromu jsou kódované znaky uložené pouze v listech, takže je zaručeno, že kódování (tedy posloupnost ohodnocení hran od kořene k listu) bude prefixové (tedy žádná předpona nebude kódem jiného znaku - zakódovaný vstup bude jednoznačně dekódovatelný, protože neznáme šířky binárních kódů). Doporučuji shlédnout demonstrační applet.
Dnes se nejrůznější varianty Huffmanova kódování (například adaptivní varianta) používají v široké škále produktů, zejména je to neoddělitelná součást některých komprimačních algoritmů (PKZIP, JPEG, MP3, BZIP2). Zajímavé je, že algoritmus z unixového programu bzip2 používal nejdříve aritmetické kódování (jedná se o zobecněný princip Huffmanova kódování, algoritmus vykazuje mírně vyšší účinnost). Jelikož ale na tento algoritmus získala firma IBM v letech 1977-2001 přes desítku patentů a bylo prakticky nemožné jej efektivně implementovat bez použití těchto metod, programátoři tohoto open-source programu se rozhodli použít Huffmanovo kódování.
Profesor David A. Huffman stál při zrodu fakulty informatiky na kalifornské univerzitě a získal mnoho ocenění (kromě jiného medaili R. W. Hamminga při IEEE za celoživotní přínost pro informatiku). Po desetiměsíčním boji s rakovinou v říjnu 1999 zemřel. David Huffman svůj geniální nápad nikdy nepatentoval (ani nechtěl). Svému synovci říkával: "Vždyť je to jen algoritmus."
Článek vyšel na serveru Scienceworld.cz.
Tiskni
Sdílej:
http://neuron2.net/www.math.berkeley.edu/benrg/huffyuv.html