Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za duben (YouTube).
Provozovatel čínské sociální sítě TikTok dostal v Evropské unii pokutu 530 milionů eur (13,2 miliardy Kč) za nedostatky při ochraně osobních údajů. Ve svém oznámení to dnes uvedla irská Komise pro ochranu údajů (DPC), která jedná jménem EU. Zároveň TikToku nařídila, že pokud správu dat neuvede do šesti měsíců do souladu s požadavky, musí přestat posílat data o unijních uživatelích do Číny. TikTok uvedl, že se proti rozhodnutí odvolá.
Společnost JetBrains uvolnila Mellum, tj. svůj velký jazykový model (LLM) pro vývojáře, jako open source. Mellum podporuje programovací jazyky Java, Kotlin, Python, Go, PHP, C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, CSS, HTML, Rust a Ruby.
Vývojáři Kali Linuxu upozorňují na nový klíč pro podepisování balíčků. K původnímu klíči ztratili přístup.
V březnu loňského roku přestal být Redis svobodný. Společnost Redis Labs jej přelicencovala z licence BSD na nesvobodné licence Redis Source Available License (RSALv2) a Server Side Public License (SSPLv1). Hned o pár dní později vznikly svobodné forky Redisu s názvy Valkey a Redict. Dnes bylo oznámeno, že Redis je opět svobodný. S nejnovější verzí 8 je k dispozici také pod licencí AGPLv3.
Oficiální ceny Raspberry Pi Compute Modulů 4 klesly o 5 dolarů (4 GB varianty), respektive o 10 dolarů (8 GB varianty).
Byla vydána beta verze openSUSE Leap 16. Ve výchozím nastavení s novým instalátorem Agama.
Devadesátková hra Brány Skeldalu prošla portací a je dostupná na platformě Steam. Vyšel i parádní blog autora o portaci na moderní systémy a platformy včetně Linuxu.
Lidi dělají divné věci. Například spouští Linux v Excelu. Využít je emulátor RISC-V mini-rv32ima sestavený jako knihovna DLL, která je volaná z makra VBA (Visual Basic for Applications).
Revolut nabídne neomezený mobilní tarif za 12,50 eur (312 Kč). Aktuálně startuje ve Velké Británii a Německu.
Práce IBM na umělé inteligenci (AI) rozhodně nezačaly s DeepQA. Předchůdcem DeepQA byl počítač Deep Blue, který v roce 1997 dokázal porazit 2:1 Garryho Kasparova v šachách. Pravda, bylo to až po upgradu nazývaném někdy také „Deeper Blue“, protože v roce 1996 to byl Kasparov, kdo vyhrál. Na tehdejší dobu ani nešlo o nijak zázračně výkonný superpočítač, neboť v žebříčku TOP500 byl až na 259. místě. A ani software samotný nebyl postavený na zcela převratných základech – hlavním principem pro hledání nejlepšího kroku byla hrubá síla. Už v této době, kdy se výrobci procesorů předháněli spíš v megahertzích než počtech jader, ale našla své využití masivní paralelizace.
Deep Blue byl po své výhře rozebrán, a to navzdory tomu, že Kasparov odmítal svou prohru uznat. Přišlo mu, že se počítač někdy choval příliš inteligentně, což považoval za známku podvádění – podvádění v tom smyslu, že místo počítače rozhodoval o tazích i člověk. Zmiňme ale, že ani Deep Blue nebyl první v řadě: jeho předchůdci byly počítače ChipTest (rok 1985), Deep Thought (1989) a Deep Thought 2 (1991). Ty ale žádného velkého šachistu neporazily.
Na DeepQA ale byly kladeny mnohem větší požadavky. Jednoúčelový software hrající šachy má docela snadný život. Pracuje nad konečným a dobře definovaným prostorem, existuje jen omezené množství možných tahů a hra je založena na jasně dané sadě pravidel. Analýza lidského jazyka je mnohem tvrdší oříšek. Jazyk má tendenci být nejednoznačný, nemá přesně daný matematický základ a stejnou myšlenku lze vyjádřit obrovským množstvím způsobů.
Počítač dokáže na exaktní otázku odpovědět velmi rychle, pokud má k dispozici exaktní data. V lidské řeči nemá počítač ani jedno. Software proto musí hledat vodítka, jež dokážou najít souvislost mezi otázkou a hledanými informacemi – někdy jsou to vodítka jednoznačná (světlo a forma energie), jindy jsou zase naprosto vágní (přijal jsem to – to -> ?). Této analýze pochopitelně předchází větný rozbor, přesněji hledání podmětu, přísudku a předmětu. Software tedy musí pracovat odlišně, než kdyby analyzoval klíčová slova jen jako webový vyhledávač.
Vědci z IBM měli v průběhu své práce k dispozici informace o správnosti odpovědí soutěžících a jejich jistotě odpovědí (zde se spíše vycházelo z toho, jestli odpověděli, nebo ne). Díky tomu mohli objektivně porovnávat, jak si aktuálně vede umělá inteligence. Ještě v roce 2007 nebyly výsledky příliš přesvědčivé, ale tehdy se společnost rozhodla zabrat a rychle se přiblížit člověku. A už po roce se čísla rychle zlepšila. Další úsilí pak dovedlo Watsona až k vítězství.
O konkrétních postupech Watsona v soutěži Jeopardy! si povíme příště.
DeepQA je postavené na modulárním principu za pomoci Unstructured Information Management Architecture (Architektura správy nestrukturovaných informací), což není žádný utajený projekt – více najdete na stránkách Apache UIMA. Ke zpracování dat se používá další open source projekt, a to Apache Hadoop. A protože na Watsonových serverech běžel Linux, můžeme tak říci, že základem pro úspěch Watsona byl právě open source.
IBM ale samozřejmě nepracuje na DeepQA kvůli prémii z televizní soutěže. Watson byl ověřením funkčnosti technologie v praxi a současně veřejnou demonstrací, aby lidé uvěřili, co už dokáže software (na výkonném hardwaru). Jeden takový Watson se tak může dostat i do vaší firmy, neboť Watson byl postaven na komerčně dostupných serverech Power 750. Server Power 750 Express je osazen jednou až čtyřmi procesorovými paticemi a podporuje až 32 procesorových jader. Jednoprocesorovému serveru by ale odpověď v soutěži trvala hodiny; snadné škálování pak umožnilo snížit potřebný čas na sekundy.
Tato architektura najde využití v oblastech jako určování diagnóz u pacientů nebo například na telefonní podpoře – pokud Watson dokázal porazit nejschopnější hráče v Jeopardy!, není obtížné si představit, že předčí průměrného pracovníka helpdesku. Ve firmách může DeepQA být použito i v rámci Business intelligence.
Abychom si to shrnuli, mezi hlavní zásady architektury DeepQA patří:
Více o DeepQA naleznete na webových stránkách IBM US.
Nástroje: Tisk bez diskuse
Tiskni
Sdílej:
AbcLinuxu.cz
ITBiz.cz
HDmag.cz
AbcPráce.cz