- – en dialogrobot från Snapchat, baserad på artificiell intelligens. Kallas på svenska för Mitt AI. – Varje användare av Snapchat kan skaffa en personlig instans av My AI och få hjälp av den. My AI kan svara på frågor och komma med förslag. – Liksom andra textgeneratorer är My AI en tillämpning av maskininlärning. Den har tränats på enorma mängder text från internet och lärt sig att generera text som kan verka vara skriven av en människa och som kan ge rimliga svar på frågor (se stokastisk papegoja). Tekniken kommer från ChatGPT. – My AI släpptes för Snapchats användare i mars 2023. – Liksom andra dialogrobotar har den utsatts för kritik, eftersom den tenderar att reproducera rasistiska, fördomsfulla och hatiska åsikter som den har hämtat in från nätet. My AI pusslar helt enkelt ihop ord och fraser som ofta förekommer i närheten av varandra i enlighet med grammatiska regler (se stor språkmodell). – Snapchat råder användarna att ta vad My AI skriver ”med en nypa salt” och att anmäla oacceptabla yttranden. – Se Snapchats webbsidor;
- – My AI är också en svensk social plattform för personer som arbetar med artificiell intelligens. Den drivs av organisationen AI Sweden (ai.se). – Se my.ai.se.
[ai] [dialogrobotar] [generativt språk] [sociala medier] [19 maj 2023]
imitation av en verklig persons röst, gjord med artificiell intelligens. – Ett system för maskininlärning har lärt sig att applicera en verklig persons uttal, röstläge, intonation och språkrytm på något som en annan person säger. Allt som behövs är en kort upptagning av den röst som ska imiteras. – AI‑klonade röster används i anhörigbedrägerier, alltså när en bedragare ringer upp en äldre person och utger sig för att vara ett barnbarn eller annan ung anhörig. Bedragaren säger sig vara i knipa och ber den äldre personen att skicka pengar. – Kallas också för AI‑klon. – Se också klon.
[it-relaterad brottslighet] [maskininlärning] [ändrad 23 maj 2023]
synavkodning – återskapande av det som en person ser genom avkodning av hjärnans elektriska signaler. – Synavkodning görs med maskininlärning: ett program för maskininlärning avläser impulserna i en försökspersons hjärna (med elektroder utanpå huvudet eller på annat sätt) samtidigt som försökspersonen får se bilder som programmet också ”ser”. Efter ett stort antal visningar lär sig systemet att återskapa bilderna enbart utifrån de elektriska impulserna i försökspersonens hjärna. De återskapade bilderna blir (när detta skrivs) inte perfekta, men rätt lika de bilder som visats för försökspersonen. – Se denna artikel från 2022: arxiv.org/pdf….
[experimentell teknik] [maskininlärning] [medicinsk teknik] [27 mars 2023]
flerfingerfelet, konstighandfenomenet – bildgeneratorers tendens att rita konstiga händer, ofta med för många fingrar. – Detta anses bero på att underlaget för bildgeneratorer är mängder av bilder – foton och målningar – på människor. Ansikten brukar vara väl synliga på bilder av människor, och blir därför realistiskt ritade av bildgeneratorer, men händer är ofta helt eller delvis skymda. Och en bildgenerator ”vet” inte att människor har fem fingrar. Den kan däremot ha räknat ut att fingrar brukar vara intill varandra, och därför inte se några hinder för att lägga till extra fingrar på bilderna. Även andra delar av händerna kan bli konstiga. – Konstiga händer har blivit ett känt tecken på att en bild är framställd av en bildgenerator. (Quirk = egenhet.)
[fel] [maskininlärning] [24 mars 2023]
- – Artificial intelligence markup language eller Artificial intelligence modelling language – ett XML-baserat språk för kodning av dialogrobotar. Det presenterades 2001. – Se aimi.foundation;
- – eller AI/ML – artificial intelligence machine learning – artificiell intelligens med maskininlärning.
[ai] [förkortningar på A] [xml] [9 mars 2023]
machine learning operations – tillämpning av DevOps principer på system för maskininlärning. – MLOps innebär att systemet löpande utvärderas och uppdateras och att detta ska automatiseras så mycket som det går. MLOps har tillämpats sedan mitten av 2010‑talet. Skrivs också ML Ops.
[förkortningar på M] [maskininlärning] [ord på -ops] [21 december 2022]
(LLM) – maskininlärning som genererar logiska regler som är begripliga för människor. – Vanlig maskininlärning (till exempel baserad på artificiella neuronnät) skapar regler som, även om de ger användbara resultat, inte förklarar något för människor (black boxes). Bortsett från att reglerna är skrivna i maskinkod är de ett stort antal matematiska och statistiska formler som fungerar tillsammans på ett sätt som är omöjligt att överblicka. En logical learning machine producerar regler enligt mönstret OM–SÅ. De bör då vara begripliga åtminstone för programmerare med domänkunskap. En fördel är att man vid behov kan modifiera inlärningsmodellen. – På svenska blir det logisk inlärningsmaskin.
[maskininlärning] [11 december 2022]
(large language model, LLM) – program som framställer texter baserade på mycket stora textmängder. – Texterna kan verka vara skrivna av människor och de handlar om givna ämnen. De är en sammanställningar av utdrag ur ett stort antal texter. – Stora språkmodeller är en fortsättning på språkmodeller (language models) som, enkelt uttryckt, är program som fyller i nästa ord i en mening (textförslag), baserat på statistisk analys av annan text. Ju mer text programmet har att utgå från, desto bättre blir förslagen. I stora språkmodeller handlar det inte bara om nästa ord, utan om hela fraser. Underlaget kan vara miljoner texter hämtade från Google eller Wikipedia. Stora språkmodeller kan generera hela uppsatser och artiklar. De kan verka vara skrivna av människor, men det har påpekats att texterna brukar bli tråkiga och livlösa. Ett annat problem är att stora språkmodeller kritiklöst tar in fördomar och desinformation från de stora textmängder som de utgår ifrån. Ytterligare ett problem är att studenter kan använda sådana program för att fuska när de ska lämna in uppsatser. – En känd stor språkmodell är GPT-3.
[generativt språk] [11 december 2022]
En parafras på Goodharts lag är: ”När ett mätvärde blir ett målvärde upphör det att vara ett bra mått”. Vad den brittiska ekonomen Charles Goodhart (1936) skrev 1975 var ”Varje iakttagen statistisk regelbundenhet tenderar att försvinna så snart som den tyngs med påfrestningen att användas för styrning.” Goodhart skrev om ekonomisk politik, men hans lag åberopas i andra sammanhang, till exempel om maskininlärning. – Läs också om försiffring.
[diverse lagar] [ändrad 10 januari 2023]