Ο γερουσιαστής των Ρεπουμπλικανών Josh Hawley εισήγαγε νομοθεσία που απαγορεύει στους ομοσπονδιακούς υπαλλήλους να χρησιμοποιούν την εφαρμογή κοινωνικών μέσων TikTok. Κατηγόρησε την εταιρεία ότι μοιράστηκε δεδομένα με την κινεζική κυβέρνηση. Το νομοσχέδιο έχει εγκριθεί στο Σώμα και τώρα περιμένει ψηφοφορία στη Γερουσία. Το 2019, το TikTok ήταν η εφαρμογή με τις περισσότερες λήψεις στις ΗΠΑ. […]
Οι προσπάθειες επιχειρηματικού συμβιβασμού μέσω email (BEC) αυξήθηκαν κατά ένα τέταρτο παγκοσμίως, σύμφωνα με έρευνα της εταιρείας δεδομένων Micro και της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο Trend Micro. Μόνο τον Ιανουάριο και τον Φεβρουάριο του 2020, οι εμπειρογνώμονες ασφαλείας της εταιρείας έχουν σημειώσει σημαντική αύξηση κατά 24,3% στις προσπάθειες BEC. Άλλες απειλές για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο […]
1970年代にかなり控えめに始まって以来、インターネットは世界最大の情報リポジトリの1つとなり、グローバルコミュニケーションの重要なファシリテーターになりました。 35億人が世界中でインターネットにアクセスしています。つまり、世界の人口の45％が毎年定期的にウェブを閲覧しています。. モバイルインターネットアクセスにより、インターネットに定期的にアクセスする人々の数が大幅に増加し、インターネットの普及率が2017年に北米で89％に到達するのに役立ちました. インターネットは教育からエンターテインメントまで多くの用途を持つ素晴らしいツールですが、特に子供や若い大人にとっては、暗い面もあります。. 10歳から17歳までの4500万人以上の子供が定期的にインターネットを使用しており、そのうち5人に1人の子供が性的に求められています。 10代の約60％が見知らぬ人から何らかの形で連絡を受けており、接触した子供たちの半数がそれらのメッセージに返信しました。サイバー犯罪は犯罪活動の中で最も急速に成長している分野の1つであり、サイバー犯罪者はますます若くなっています. インターネットの危険性は、子どもの痴漢や犯罪者だけにとどまりません。インターネットは世界中の人々とコミュニケーションをとることを可能にしますが、メッセージングやソーシャルメディアを介して誰かをターゲットにするのと同じくらい簡単に使用できます。 15歳未満の子どもの約15％が何らかの形のネットいじめにさらされている. ありがたいことに、親が子供を安全に保ちながら、インターネットを最大限に活用できるようにするためのさまざまなオプションがあります。. この記事では、子供に対するインターネットベースの最も一般的な脅威とその対処方法、オンラインで子供の安全性を高めるために使用できる単純なルール、それらのルールを特定の年齢層に適応させる方法、およびお子様のオンライン活動を監視できるツールが利用可能です. 危険は何ですか? インターネットの最も一般的な危険から子供を守る最善の方法は、何に注意すべきかを知ることです。古いことわざは「事前に警告すること」を意味しているため、このセクションでは、子供がオンラインで直面する可能性のある、より一般的な危険のいくつかを見ていきます。. 不適切なコンテンツ インターネットはあらゆる種類のコンテンツで満たされた場所であり、学習を望む子供たちにとってこのような優れたリソースとなっています。ただし、インターネット上の膨大な量のコンテンツが、子供たちがアクセスすべきでないものにアクセスするのを防ぐことを非常に困難にしているのです。. 定期的にインターネットを利用する4人に1人の子供は、不要なポルノにさらされています。最も無害なGoogle検索でさえ、人種差別、宗教の過激化を促進したり、暴力や自殺を奨励したりするウェブサイトにつながる可能性があります. 性的捕食者 インターネットにアクセスできる子供たちの5人に1人が性的に求められているのは悲しい事実です。社会として、私たちはこれまで以上につながりがあります。インターネットベースのソーシャルメディアは多くの人々をつなぐ優れた方法ですが、子供を捕食者と接触させることもできます. TwitterやFacebookなどのほとんどのソーシャルメディアプラットフォームでは、子供を対象とした不適切なコンテンツやコミュニケーションがスクリーニングされます。しかし、単純な事実は、すべての悪いことを傍受できるわけではないということです. 無制限のチャットルームやWhatsAppなどのメッセージングアプリは、規制がはるかに困難です。前述したように、10代の60％は見知らぬ人から何らかの形で連絡を受けています。連絡した人の半分以上がこれらのメッセージに返信した. ネットいじめ 2017年の調査によると、15歳未満の子供の約15％が何らかの形のネットいじめにさらされています。つまり、身体的いじめは、米国の学齢期の子供たちの約20％に影響を及ぼします。つまり、ネットいじめは、身体的いじめと同じくらい問題になっています。. いじめの増加の背後にある理由の1つは、インターネットによって提供される匿名性です。その匿名性は、他の子供たちが顔を合わせて行うことを決して考えないことを言い、実行することを可能にします。子供や若者はソーシャルメディアのプロファイルやメッセージングアプリのコンテンツについて非公開になっていることが多いため、ネットいじめも見つけにくい場合があります。. サイバー犯罪 サイバー犯罪は米国で最も急成長している犯罪組織であり、残念ながら子供は最も急成長している被害者グループです。簡単に言うと、子供や若者は、フィッシング攻撃中に悪意のあるソフトウェアをダウンロードしたり、個人情報を手放したりする操作に対してはるかに脆弱です。. 全面禁止は悪い考えです インターネットへの無制限のアクセス権を持つ子供が潜在的に直面する可能性のある危険を考えると、単に子供がインターネットにアクセスするのをまったく防止することは良い考えのように思えるかもしれません。これは、いくつかの理由で最適なオプションではありません。 インターネットはどこにでもあります –子供をインターネットから完全に切り離すことは、不可能ではないにしても非常に困難です。北米とヨーロッパの学校の95％がインターネットにアクセスしており、ほとんどの先進国では、モバイルインターネットの普及率は一般に約80〜90％です。ゲーム機からスマートウォッチまで、さまざまなデバイスが適切に機能するにはインターネット接続が必要です. 現代社会の非常に大きな部分であるときに子供をインターネットから切り離すことは、あなたが思っているよりも難しいことが証明され、そうしたとしても、期待したほど効果的ではないかもしれません. 複数の研究により、教育はオンラインで子供を保護するための最良の方法であることが示されていますが、全面禁止は子供を無知のままにし、したがって潜在的なオンラインの危険にさらされます. インターネットには大きなメリットがあります –子供がインターネットを使用できないように制限することは便利だと思われますが、インターネットアクセスによって提供される多くの利点を子供が享受することはできません。他に何もなければ、インターネットは優れた教育ツールであり、子供たちはそこにあることをすべて学ぶことができます. インターネットの安全に関する基本規則 あなたの子供がそれらの一般的な危険から安全を保ちながらインターネットを使用することを可能にする方法を探しているなら、あなたが取ることができる手順があります. すべてのソリューションがすべての状況に適用できるわけではありませんが、適切なコンテンツへのアクセスを大幅に制限することなく、子供のオンラインの安全性を向上させることができるいくつかの基本的なルールがあります。. 自分を教育する 子供が不適切なコミュニケーションやコンテンツに参加しているのか、不適切なコミュニケーションやコンテンツにさらされているのかを判断する最良の方法は、コンピューターの仕組みとインターネットの一般的な使用方法を知ることです. 少し気が遠くなるかもしれませんが、心配はいりません。テクノロジーは絶えず進化しており、ありがたいことに、必要な情報を入手するのに役立つリソースが多数あります。. 子供を教育する 子供たちのインターネットの安全性を検討する際にしばしば見落とされる要因の1つは、その会話に子供たちを巻き込むことがいかに重要であるかです。私たちは、インターネットに接続されたデバイスを使用することで、より小さな子供たちがどんどん良くなっている世界に住んでいます。それらのデバイスを使用することの潜在的なリスクと、なぜ特定の制限を設けたのかについて子供たちを教育することは、子供たちを安全に保つための重要な部分です. 子供はもちろんのこと、誰もが気づいていない危険を回避することは難しい. サイバー犯罪について説明する 明らかに、これは子供の年齢に多少依存しますが、サイバー犯罪の基本を子供に説明しても害はありません。彼らが理解すればするほど、騙されて個人情報を提供したり、危険なソフトウェアを家族のコンピューターにダウンロードしたりする可能性が低くなります. コンピューターを共通の部屋に保管する コンピューターを共有ルームに配置し、画面が表示されていることを確認することは、子供たちのオンライン活動を監視し、適切なコンテンツにのみアクセスしていることを確認する簡単な方法です. 通常、同じ部屋に大人がいるだけで、子供たちが見せてはいけないものにアクセスしようとするのを防ぐのに十分であり、オンライン通信を監視することもできます。. 安全なパスワードを設定する これは簡単に聞こえるかもしれませんが、実際には、ほとんどの人がインターネットセキュリティの簡単なルールに自分自身で注意を払うことさえしていません。インターネットに接続されたすべてのデバイスに安全なパスワードを設定することは、ほとんどの人にとって大きな不便ではありませんが、近くにいないときに年少の子供がデバイスにアクセスできないようにします. 幼児がゲームやGoogle Playストアで莫大な金額を費やしていることについてのかなりの数の物語が私たちに何かを教えてくれたとしたら、それはすべての年齢の子供たちが技術を使うことに意外と熟練しているということです。アカウント. それらに時間制限を与える インターネットは教育と娯楽の優れた情報源ですが、毎日1時間をインターネットで過ごすことは健康的ではありません。お子様のインターネットアクセスに時間制限を設定すると、お子様は外に出て遊んでみるよう促されます。さらに、監督できないときにインターネットにアクセスできないようにすることができます. 自分の写真をアップロードしたりダウンロードしたりしないでください オンラインの捕食者は、被害者の写真を要求することがよくあります。彼らは「無害な」写真を尋ねることから始めますが、子供たちの信頼を獲得し始めると、ますます不適切な画像を送信するように圧力をかけ始めます. 画像を送信する前にあなたの子供にあなたの許可を求めるように頼むことは、不適切なコミュニケーションから彼らを守るのを助けることができるもう一つの安全対策です. […]
Οι εταιρείες στην Καλιφόρνια προσπαθούν να κατανοήσουν και να ικανοποιήσουν τις εκτεταμένες απαιτήσεις του νέου California Consumer Privacy Act ή του CCPA. Αυτό δεν αποτελεί έκπληξη, όπως συνέβη με τον Γενικό Κανονισμό για την Προστασία Δεδομένων της Ευρώπης ή το GDPR τους μήνες πριν από την έναρξη ισχύος του. Ωστόσο, με την πραγματική προθεσμία της […]
誰かがあなたのパスワードを推測した場合にアクセスできるあなたについての重要な情報について少し考えてください。これにより、銀行情報、健康情報、電子メール、プライベートメッセージが公開される可能性があります。パスワードは、インターネット時代の幕開け以来、オンラインでのセキュリティの主要な手段でした。しかし、調査によると、私たちのほとんどにとって、パスワードは本来のセキュリティほど安全ではありません。ほとんどのパスワードは6時間以内に解読できます。複数のアカウントを保護するために、同じパスワードを使用する傾向があります。また、パスワードは何年も保持する傾向があります。私たちの47％が5年以上前のパスワードを使用しています。 2要素認証は、今日のセキュリティを劇的に向上させることができるシンプルなツールです. パスワードが不十分な理由 安全なパスワードを作成するには、次のすべてを配置する必要があります。 6文字以上、できれば10文字以上 少なくとも1つの大文字、1つの小文字、1つの数字、および1つの記号を含める必要があります。 キーボードの連続するキー、アルファベット、数字を含めないでください 使用する他のすべてのパスワードから一意である必要があります–重複するパスワードはありません 少なくとも6か月ごとに、まだ使用していない新しい一意のパスワードに変更する必要があります 覚えやすいはずですが、生年月日、簡単に推測できる単語、またはフレーズに基づいていません また、作成するすべてのパスワードに対してこれを行う必要があります。平均的なユーザーは、自宅や職場で使用できる90のパスワードを持っています。それで私たちがしばしば近道をするのは不思議ではありませんか？ 「123456」のようなパスワードを再利用したり、同じパスワードを複数のサイトで使用したりする人が多すぎます。パスワードを設定すると、強制されない限り、パスワードを変更できない可能性があります。生活を少し簡単にするために、パスワードマネージャーを使用してパスワードを作成して覚えることができます. 問題は、誰かがいつかあなたのパスワードを解読することです。一部のWebサイトのセキュリティには脆弱性があり、ハッカーはそのサイトで使用されているすべてのパスワードにアクセスできます。次に、ハッカーがしなければならないことは、自動化されたプログラムを実行して、オンラインの何千ものサイトでユーザー名とパスワードを試して、ロックが解除されているサイトを確認することです。突然、あなたのプライバシーは完全に侵害され、誰かがあなたのオンライン生活にアクセスできます. 2要素認証とは? サイトでユーザー名とパスワードを入力すると、それが単一要素認証になります。このタイプのログインは、あなたが知っている何か、つまりパスワードに依存しています。他のタイプの認証技術があります。たとえば、スマートフォンにデバイスのロックを解除する指紋リーダーがある場合、それはあなたに固有の何か、つまり指紋に依存しています。多くのオフィスは、さらに別の形式の認証に依存しています。建物に入るには、キーカードをスワイプする必要がある場合があります。これはあなたが持っているものに依存しています–キーカード. 2要素認証では、これら2種類の認証手法を組み合わせて使用します。これにより、ログインしている人が正しい人であることが保証されます。 Googleなどで使用されている2要素認証の一般的な形式の1つは、ユーザーが持っているものです。パスワードでログインしようとすると、固有のコードがテキストメッセージで携帯電話に送信されます。このコードは1回の使用にのみ有効で、通常は数分で有効期限が切れます。この認証は、あなたが知っているもの、あなたのパスワード、そしてあなたが持っているもの、あなたの電話を利用します. 他の2要素認証の取り組みにより、ログインに必要な小さなデバイスが送信される場合があります。このデバイスには、シークレットアルゴリズムに従って生成された一意の番号が表示されます。この方法の場合、ログインするにはパスワードだけでなく、小型デバイスが生成する番号も必要です. 場合によっては、指紋のスキャンとともにパスワードを提供する必要があります。つまり、パスワードと、個人に固有のもの、つまり指紋を使用します。パスワードを強化できる生体認証の他の例としては、アイスキャン、顔スキャン、声紋があります。. どちらの場合も、2要素認証は2つの異なる方法に依存して、適切な人物がログインしていることを確認します. 2要素認証によるセキュリティの向上 過去に何度も目にしたように、パスワードはハッカーによって解読または盗まれる可能性があります。単一要素認証を使用すると、パスワードにアクセスできる誰かが簡単にアカウントにログオンできます。 2要素認証を使用する場合、パスワードだけでは情報に侵入できません. ハッカーがパスワードにアクセスできても、2番目の認証方法にアクセスできないと、ハッカーはアカウントに侵入できません。通常、これはハッカーがあなたの指紋、声紋、またはあなたに固有の何かを持っている必要があることを意味します。他の場合では、ハッカーはあなたの電話または提供されたトークンにアクセスして、一意の番号コードを提供する必要があるかもしれません. 2要素認証では、ハッカーは単にパスワードを盗んでアカウントに侵入することはできません。 2要素認証では、アカウントにアクセスするために必要な情報が2倍になるだけではありません。実際、2要素認証では、情報へのアクセスを飛躍的に困難にする. 2要素認証システムの潜在的な弱点 泥棒があなたの電話を盗んでアカウントをハッキングしようとするとどうなりますか？残念ながら、多くの2要素認証システムでは、ログインに必要なコードが記載されたテキストメッセージが送信されます。スマートフォンのロック画面に適切なセキュリティメソッドを設定することで、この種の盗難から保護できます。あなたのコードは断固とした泥棒を永遠に締め出すことはできません。しかし、それは彼または彼女があなたのアカウントにアクセスできるようになる前にあなたの電話サービスを遮断する時間をあなたに与えることができます. 生体認証データはあなたに固有のものですが、ハッキングのリスクも伴います。スマートフォンやその他のデバイスが指紋、声紋、その他の生体認証データをスキャンすると、スキャンを表す一意のコードが作成されます。本質的に、これはあなただけが持っている非常に複雑なパスワードのようなものです。しかし、ハッカーがそのスキャンを使用してログインしたサイトにアクセスした場合、ハッカーはその固有のコードにもアクセスする可能性があります. 結局、完璧なセキュリティシステムはまだありません。 2要素認証は強力ですが、特定の泥棒がそれを回避してアカウントにアクセスする方法がいくつかあります。しかし、2要素認証で身を守ることにより、盗難や不注意によるアカウントへのカジュアルなアクセスを排除できます。アカウントへのアクセスを非常に困難にすることで、侵入を回避する確率を飛躍的に向上させます。完全なセキュリティがまだ不可能であっても、2要素認証は情報を盗むことをほぼ不可能にする非常に単純な方法を提供します.
Αρκετές μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας, όπως η Google και το Facebook, ανακοίνωσαν ότι θέλουν να βοηθήσουν στην καταπολέμηση του κοροναϊού. Οι εταιρείες έχουν συλλέξει πολλές πληροφορίες για τους χρήστες τους, και ελπίζουν να το χρησιμοποιήσουν σωστά. Θέλουν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να κατανοήσουν πώς και με ποιο ρυθμό εξαπλώνεται ο ιός. Οι εταιρείες υπόκεινται σε μεγάλο […]
過去数年間、5GとAIを中心に多くの誇大宣伝がありました。新聞、ウェブサイト、テレビ専門家、政治家は、これらのテクノロジーが世界に及ぼす潜在的な影響についてよく話します。これは、5GとAIがさまざまな方法で私たちの生活を劇的に変える可能性がある次の技術革命を表しているため、完全に正当化されます。 5GとAIには、医学、教育、コンピューターサイエンス、ロボット工学、銀行、ガバナンス、戦争、宇宙、バーチャルリアリティなどの分野のタスクをデジタル化して自動化する可能性があります。人間は、そう遠くない昔に、ファンタジーと見なされることを実行できるようになります。 5GとAIの潜在的なアプリケーションは事実上無限です。さらに、5GとAIは補完的です。これらは相互のパフォーマンスを向上させ、新しい可能性に到達するのに役立ちます. しかし、これらの新しいテクノロジーのすべての新しい可能性と変更により、考慮しなければならない一連の新しいリスクが浮上します。この記事では、これらの新しいテクノロジーとは何か、それらが人類にとって何を意味する可能性があるのか、および潜在的なリスクとは何かについて検討します。. 5Gとは? 5Gは、単にモバイル通信の次のステップです。 1G無線で携帯電話を電波塔に接続しているので、歩きながら会話できます。 2Gはアナログをデジタル通信に変え、テキストメッセージも送信できるようにしました。 3Gは、携帯電話でインターネットを利用するようになりました。 4Gにより、インターネットデータ転送の速度とボリュームが向上し、携帯電話で映画全体をストリーミングできるようになりました。 5Gが次のラインであり、急速に近づいています。通信の次のステップでは、処理遅延がほとんどなく、4Gの最大100倍のインターネット速度を実現できます。. 5Gは「モノのインターネット」を実現します 5Gを使用すると、バッテリを消耗することなく、文字どおり何百万ものインターネット接続デバイス、アプライアンス、センサーを接続することも可能になります。このような新しいネットワークにより、スマートホームとスマートシティ全体を利用できるようになります。このようなデバイス、アプライアンス、センサーのグローバル化されたネットワークは、「モノのインターネット」またはIoTと呼ばれることもあります。これらすべてのデバイスがデータを転送し、人間の入力なしで通信できるようにします. この「IoT」により、企業はあらゆる種類のプロセスを自動化し、生産コストを削減し、無駄を減らし、透明性を高めることができます。たとえば、適切なプログラミングを行うことで、IoTは自立的な農業ユニットを生み出すことができます。土壌センサーは、作物が最大の収量を得るのに必要な水または栄養素の量をドローンに警告します。車には、自動運転車を整備士に向けてタイヤをタイムリーに交換するタイヤセンサーを装備することができます。相互に支援し合うデバイスの相互接続された広大なウェブを通じて自給自足のエコシステムを構築する可能性は、私たちの想像力と投資意欲によってのみ制限されるようです。 5Gの導入により莫大な経済的利益が期待されるのは当然のことです。たとえば、グローバル経営コンサルティング会社のマッキンゼーは、モノのインターネットが2025年までに最大11.1兆ドルの経済的影響をもたらすと予測しています. 5GはAIが新境地を開拓するのに役立ちます AIの機能を拡張するには、より多くのデータを供給する必要があります。多くのデータ。 AIの最近の進歩は、2つの進展の結果です。まず、何年にもわたるコンピューティング能力の向上。このパワーは、コンピューターが1秒間に実行できる計算の数を示します。もう1つの進展は、世界中の人々がソーシャルメディアのWebサイトに個人データをアップロードし始めたときに突然利用可能になった個人化されたデータの急増です。突然利用可能になったパブリックデータの量は、コンピュータがそのデータを超高速で実際に処理する能力と一致しました. AIをさらに改善するには、コンピューターが並べ替えるための新しい手法とさらに多くのデータが必要になります。人工知能は、基礎となるアルゴリズムをトレーニングするために大量のデータを必要とします。 5Gを使用すると、現在可能であるよりもはるかに大きなデータセットをプラットフォーム間で記録および送信できます。言い換えれば、5GはAIがより高度になるのに役立つ十分なデータをAIアルゴリズムに供給するという技術的障壁を克服するのに役立ちます. つまり、5Gは次の大きな技術革命を実現する可能性を秘めています。生産性の向上の可能性はほとんど想像もできません。進歩するAIの分野と組み合わせると、これらの新しいテクノロジーのアプリケーションは事実上無制限になります。しかし、人工知能とは正確には何ですか？機械はどのように「学習」できますか？そして、AIの潜在的なリスクは何ですか? AIの定義は？? AI（人工知能）は、機械によって示される知能です。これは、コンピュータなどのマシンが何らかの形の知能を必要とするタスクを実行することを意味します。 AIのもう1つの説明は次のとおりです。「マシンは、データを解釈し、データから学習し、その知識を使用して特定の目標を適合および達成できる場合、人工知能を備えていると言われます。その背後にある考え方は、人間の知性を非常に正確に記述できるため、マシンをシミュレーションしてそれをシミュレートできるということです。これがAIがロボットに関連してよく使用される理由です。基本的に同じ機能を持つ人間のコピーであるマシンです。. 人工知能には2つの非常に異なる概念があります。 AIの最初の「タイプ」またはアイデアは、2001年のような有名な映画から認識されているものです：A Space OdysseyまたはTerminator。これらは、人間と同じように考え、計画し、応答する機械またはシステムであり、いわゆる「超知性」も備えています。これはArtificial General Intelligence（AGI）と呼ばれ、情報を超高速で処理し、非常に複雑な計算をナノ秒単位で実行でき、何も忘れることはありません。あなたはそれを自分の心を持ったグーグルとして想像することができます。現在、そのような技術はありません。科学者はAGIが現実的にも可能かどうかを知りません. AIの2番目のバージョンは「ナローAI」と呼ばれます。これは実際に存在するAIであり、あなたがこれを読んでいる間にさらに開発されています。ナローAIは、自動運転車、音声認識、高度な画像に基づいて医療診断を行うことができるソフトウェアなど、非常に優れた明確なタスクを実行するシステムです。 Narrow AIには、さまざまなタイプの学習の違いがあります. さまざまなタイプの狭いAI学習 Narrow AIには、さまざまな種類の学習があります。下の表に、これらの種類の学習についての簡潔で簡単な説明があります. 「学習」のタイプ 説明文 機械学習 機械学習では、データ形式の例とエクスペリエンスを使用して、コンピューターが予測を行ったりタスクを実行したりする方法を改善します。 教師あり学習 教師あり学習では、説明付きの写真など、AIでラベル付けされたサンプルデータを表示して、コンピューターにそれらを解釈および分類する方法を「教える」 教師なし学習 教師なし学習とは、注釈付きまたはラベル付きのガイダンスなしでコンピューターデータを供給することを意味します 強化学習 強化学習は、ビデオゲームの得点とは異なり、仮想報酬を最大化する方法を理解するために実行できるさまざまな種類のアクションを実験するソフトウェアです 深層学習 深層学習はおそらく最もよく知られた形式であり、潜在的に最も画期的なタイプの学習です。ディープラーニングを使用すると、膨大なデータセットを並べ替えてパターンを認識し、相関関係を見つけ、確率に基づいて推論を行うことで、マシンが「学習」できるようになります。この手法により、AIは世界最高のチェスプレーヤーを倒す、メラノーマを正しく診断する、人間との複雑な会話に従事する、車を運転する、ビデオゲームを倒す、肖像画を描く、さらには科学的発見を行うなど、驚くべきことを行うことができました. 記録のために、AI学習の実際のメカニズムは、ここで説明するよりもはるかに複雑です。. コンピュータの場合、画像認識は人間の場合よりも困難です（以下で詳しく説明します）。これは、コンピュータは0と1のマッチングには優れていますが、オブジェクトの識別には優れていないためです。 AIは猫の2つの同一の画像を簡単に認識します。これらの画像は、（他のプロパティの中で）正確に同じ数のピクセルを持っているためです。ただし、これはマシンが猫を猫として認識したという意味ではありません。同じ猫が他の画像に表示されている場合、マシンはそれを認識しません。これを行うには、複雑な数学の問題をニューラルネットワークで解決する必要があります。. ディープラーニングの目標は、人間の脳の学習機能をリバースエンジニアリングすることです。ニューラルネットワークは、人間のように意思決定を行うために、人間の脳内のニューロンのネットワークをシミュレートします. AIの可能性と限界 過去数年間、AIが真の経済的変革者になると主張するさまざまな研究が発表されています。プロフェッショナルサービスネットワークであるPwC Globalは、「AIは2030年に世界経済に最大15.7兆ドルを貢献する可能性があります。簡単に言えば、5GとAIから得られる不合理な金額があります。. […]
Ημέρες μετά την έναρξη της νέας υπηρεσίας ροής Disney + χιλιάδες πελάτες είχαν παραβιάσει τους λογαριασμούς τους. Είναι η χρήση αδύναμων κωδικών πρόσβασης που επαναχρησιμοποιούνται σε πολλούς λογαριασμούς ο ένοχος? Αδύναμοι κωδικοί πρόσβασης για Grabs Πολλά άρθρα ειδήσεων σχετικά με το hacking της Disney + φαίνεται να έχουν ένα κοινό θέμα, τους αδύναμους κωδικούς πρόσβασης […]
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