Les vidéos Tesla Full Self-Driving incitent le DMV de Californie à repenser sa politique en matière d’accidents

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  • En bref Le département californien des véhicules à moteur a déclaré qu’il “revoyait” son opinion sur la question de savoir si la soi-disant fonctionnalité d’auto-conduite complète de Tesla nécessitait plus de surveillance après qu’une série de vidéos ait démontré à quel point la technologie peut être dangereuse.

    “De récentes mises à jour logicielles, des vidéos montrant une utilisation dangereuse de cette technologie, des enquêtes ouvertes par la National Highway Traffic Safety Administration et les opinions d’autres experts dans ce domaine”, ont fait réfléchir le DMV à deux fois à propos de Tesla, selon une lettre envoyée à la Californie. La sénatrice Lena Gonzalez (D-Long Beach), présidente du comité sénatorial des transports, et rapportée pour la première fois par le LA Times.

    Tesla n’est pas tenu de signaler le nombre d’accidents au DMV de Californie contrairement à d’autres constructeurs de voitures autonomes comme Waymo ou Cruise, car il fonctionne à des niveaux d’autonomie inférieurs et nécessite une supervision humaine. Mais cela peut changer après des vidéos comme des conducteurs devant prendre le relais pour éviter faire une embardée accidentellement dans les piétons qui traversent la route ou à défaut de détecter un camion au milieu de la route continue de circuler.

    FSD est désormais disponible pour tous les propriétaires de Tesla, qui sont prêts à débourser plus de 12 000 $ pour cela. .

    Les algorithmes d’IA peuvent comprendre vos mouvements d’échecs

    Selon de nouvelles recherches, les modèles d’IA peuvent identifier les joueurs d’échecs anonymes en analysant comment ils déplacent les pièces pour jouer au jeu.

    Une équipe d’informaticiens dirigée par l’Université de Toronto a formé un système sur des centaines de parties de 3 000 joueurs d’échecs connus et d’un joueur anonyme. Après avoir caché les 15 premiers coups de chaque partie, le modèle était encore capable d’identifier le joueur anonyme 86 % du temps. L’algorithme d’IA pourrait être utilisé pour capturer différents styles et modèles de jeu et être utilisé comme un outil pour aider les joueurs à améliorer leurs techniques.

    Mais la recherche a été mise en garde par certains experts, selon Science. Il pourrait être utilisé comme une technique pour découvrir l’identité des personnes en ligne. Un critique de l’article accepté pour la conférence Neural Information Processing Systems le mois dernier, a déclaré: “Cela pourrait être” intéressant pour les spécialistes du marketing [and] forces de l’ordre.”

    Le modèle pourrait également être étendu pour analyser les styles des joueurs dans différents jeux comme le poker. Les chercheurs ont décidé de ne pas publier le code source pour le moment, selon Science.

    Le modèle de programmation Copilot AI de GitHub peut vous parler pendant que vous codez

    Un développeur expérimentant le logiciel de programmation par paires d’IA de GitHub, Copilot, montre à quel point ses sorties générées par du texte sont sensibles à ses entrées.

    Copilot est un outil de complétion de code. Au fur et à mesure que les programmeurs tapent, il suggère les quelques extraits de code suivants pour les aider à accomplir la tâche plus efficacement. Mais un développeur a plutôt essayé de le faire écrire en anglais simple.

    Il n’est pas surprenant que Copilot puisse le faire étant donné que le modèle est basé sur le modèle de langage GPT-3 d’OpenAI. Le logiciel de GitHub, cependant, n’est pas vraiment conçu pour générer du texte, il est donc intéressant de voir à quel point il est capable par rapport à GPT-3.

    Un développeur, Ido Nov, a découvert que Copilot était capable de tenir une simple conversation de type chatbot, il pouvait répondre quelque peu aux questions, ainsi que résumer les pages de Wikipédia ou écrire de la poésie. Les sorties du modèle, cependant, peuvent varier énormément en fonction des entrées.

    “J’ai remarqué une chose un peu étrange”, a-t-il écrit dans un article de blog. « La façon dont les lettres sont formatées a eu un effet sur son comportement, et je ne parle pas des erreurs de compilation. Cela pourrait signifier qu’il comprend la différence de ton entre PARLER COMME ÇA ou comme ça.

    Voici un exemple de l’étrangeté d’une conversation fictive entre le codeur et Mark Zuckerberg. L’invite : Mark : FACEBOOK EST MAINTENANT META, Moi : POURQUOI ? conduit à un copilote générant Mark : FACEBOOK EST MAINTENANT META (ce qui n’est pas si génial). Mais si vous avez envoyé à Copilot la même invite maintenant tout en minuscules, il a répondu “Mark : parce que c’est plus facile à mettre en œuvre” (ce qui est beaucoup plus intéressant.) Bizarre. ®

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