Vesuvius Challenge โครงการตั้งรางวัลสำหรับการอ่านม้วนหนังสือ Herculaneum ที่ถูกฝังในเถ้าภูเขาไฟ Vesuvius ที่ระเบิดขึ้นเมื่อ ค.ศ. 79 ประกาศรางวัลแรกให้กับ Luke Farritor นักศึกษาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์อายุ 21 ปี ที่สามารถอ่านตัวอักษร 10 ตัวแรกในม้วนหนังสือได้สำเร็จโดยไม่เปิดม้วนหนังสือออกมา ได้รางวัล 40,000 ดอลลาร์

แม้ว่าม้วนหนังสือ Herculaneum จะคลี่ออกมาอ่านไม่ได้แต่ก็มีบางชิ้นที่หลุดออกมาเอง และก่อนหน้านี้ทีมวิจัยของศาสตราจารย์ Brent Seales พบหมึกที่ใช้เขียนข้อความจากภาพ CT-scan ทำให้มีความหวังว่าจะอ่านข้อความในม้วนหนังสือได้โดยไม่ต้องแกะม้วนออกมา ดูภาพสแกนและพบรอยแตกของม้วนหนังสือเป็นรอยจากการเขียนตัวอักษร

DigitalOcean ประกาศซื้อกิจการ Paperspace ผู้ให้บริการคลาวด์โครงสร้างพื้นฐาน IaaS เน้นรองรับแอพพลิเคชันที่ต้องการสเกลการใช้งานจีพียูโดยเฉพาะ ซึ่ง DigitalOcean มองว่าดีลนี้จะนำมาเสริมกับบริการคลาวด์ที่มีอยู่แล้ว เพื่อรองรับการใช้งานด้าน AI และ Machine Learning มากขึ้น

มูลค่าของดีลนี้อยู่ที่ 111 ล้านดอลลาร์ โดย DigitalOcean จะจ่ายเป็นเงินสดทั้งหมด คาดว่าดีลจะแล้วเสร็จได้ภายในปีการเงิน 2023

ปัจจุบันอุตสาหกรรมเพลงกำลังเติบโต มีการเปิดตัวเพลงใหม่ขึ้นหลายหมื่นเพลง จึงเป็นเรื่องยากสำหรับบริการสตรีมมิ่งเพลงและสถานีวิทยุที่จะเพิ่มเพลงที่ผู้ฟังน่าจะชอบลงในเพลย์ลิสต์ของตน โดยปกติแล้วบริการเหล่านี้จะใช้วิธีเลือกเพิ่มเพลงโดยอาศัยรสนิยมของผู้ฟังและ ใช้ AI วิเคราะห์และช่วยเลือกเพลงให้

นักวิจัยสหรัฐฯ จึงพัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ใช้กับการตอบสนองของระบบประสาท ของผู้ฟังกลุ่มตัวอย่างที่ถูกวัดคลื่นสมองระหว่างฟังเพลง เพื่อคาดการณ์ว่าเพลงจะฮิตหรือไม่ ด้วยความแม่นยำที่สูงถึง 97% โดยวัดจากเพลงที่มียอดสตรีมมิ่งสูง ซึ่งในอนาคตวิธีนี้อาจใช้คาดการ์ณกับความบันเทิงประเภทอื่นๆได้ เช่น ภาพยนตร์และรายการทีวี

Allen Institute of Artificial Intelligence หน่วยงานไม่แสวงหากำไรที่เน้นงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งก่อตั้งโดย Paul Allen ผู้ร่วมก่อตั้งไมโครซอฟท์ หรือที่เรียกย่อว่า AI2 ประกาศแต่งตั้ง Ali Farhadi เป็นซีอีโอคนใหม่ของหน่วยงาน

ก่อนหน้านี้ Ali Farhadi ทำงานเป็นผู้บริหารในแอปเปิลส่วนการพัฒนา Machine Learning รุ่นใหม่ ซึ่งเขาร่วมงานกับแอปเปิลจากดีลขายกิจการ Xnor․ai ในปี 2020 อย่างไรก็ตามการมาเป็นซีอีโอ AI2 ก็เป็นการกลับสู่ที่เดิม เพราะ Xnor.ai เคยเป็นบริษัทในโครงการบ่มเพาะสตาร์ทอัพของ AI2 นั่นเอง

ในคีย์โน้ตของงาน WWDC23 ที่ผ่านมา มีข้อสังเกตว่าแม้แอปเปิลจะเปิดตัวเฮดเซต Apple Vision Pro ที่ใช้งานโลกเสมือนผสมผสาน Mixed Reality (MR) แต่ในการนำเสนอนั้น กลับไม่มีคำว่า Metaverse ออกมาแม้แต่ครั้งเดียว

คำพูดที่ Tim Cook ซีอีโอแอปเปิล และผู้นำเสนอคนอื่นใช้บ่อยครั้งคือการพูดถึงยุคสมัยใหม่ของ Spatial Computing มากกว่า ซึ่งนิยามก็คือการกระทำและโต้ตอบกันระหว่างเครื่องจักร บุคคล วัตถุ และสภาพแวดล้อมบริเวณนั้น

กูเกิลเผยสถิติการต่อสู้กับ "ข้อมูลปลอม" ใน Google Maps ที่เปิดให้ผู้ใช้คนไหนก็ได้สามารถอัพเดตข้อมูลสถานที่และแผนที่ได้

เทคนิคของกูเกิลต่างจาก OpenStreetMap ที่ใช้แรงคนคอยตรวจสอบ โดยใช้โมเดล machine learning เข้ามาช่วยตรวจจับด้วย ล่าสุดกูเกิลยังอัพเดตโมเดล AI ตัวใหม่ให้ตรวจจับข้อมูลปลอมเหล่านี้ได้เร็วและมีประสิทธิภาพกว่าเดิม

แพทเทิร์นใหม่ที่กูเกิลพบคือการสร้างโปรไฟล์ธุรกิจปลอมโดยใช้โดเมน .design หรือ .top และการอัพโหลดรูปที่มีเบอร์โทรปลอมๆ ลงในรูป เพื่อล่อให้คนที่ค้นหาธุรกิจโทรไปยังเบอร์ปลอมเหล่านี้แทนเบอร์จริง ซึ่งโมเดลตัวใหม่ของกูเกิลตรวจจับได้

สถิติการตรวจจับของปี 2022 มีดังนี้

โครงการ PyTorch (ที่ปัจจุบัน Meta ยกให้ Linux Foundation ไปดูแลต่อแล้ว) เปิดตัว PyTorch 2.0 เวอร์ชันอัพเกรดครั้งใหญ่ที่รอคอยกันมานาน และทดสอบแบบพรีวิวมาสักระยะหนึ่งแล้ว

ฟีเจอร์ใหม่ที่สำคัญที่สุดคือ torch.compile ที่เป็น API หลักตัวใหม่ของ PyTorch ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล (เฉลี่ย 21% บนทศนิยม Float32 และ 51% บนทศนิยม AMP/Float16) และจะเป็นแกนหลักของ PyTorch ซีรีส์ 2.x ต่อไปในอนาคต ตอนนี้ torch.compile ยังเป็น "ตัวเลือก" (optional) เลือกใช้ได้ตามต้องการ และเข้ากันได้กับโค้ดเก่า 100%

Hewlett Packard Enterprise หรือ HPE ประกาศซื้อกิจการ Pachyderm สตาร์ทอัพที่พัฒนาซอฟต์แวร์แบบโอเพนซอร์ส สำหรับสร้าง Machine Learning Pipeline แบบอัตโนมัติ เพื่อใช้ในงานแอพพลิเคชัน AI ทั้งนี้ดีลดังกล่าวไม่มีการเปิดเผยมูลค่าที่เข้าซื้อ

Justin Hotard รองประธานและผู้จัดการทั่วไปส่วนธุรกิจ HPC และ AI ของ HPE พูดถึงดีลดังกล่าวว่าโครงการ AI ในองค์กรมีความซับซ้อนและขนาดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสร้างโซลูชัน AI ที่จัดการ Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานน้อยที่สุด ซึ่งซอฟต์แวร์ของ Pachyderm มีจุดเด่น รองรับข้อมูลทุกรูปแบบในงาน AI

ทีม TensorFlow ประกาศแผนการออกเวอร์ชันใหญ่รุ่นหน้า (น่าจะเรียกว่า TensorFlow 3 นับต่อจาก TensorFlow 2.x ในปัจจุบัน เวอร์ชัน 2.0 ออกเมื่อปี 2019) โดยมีกำหนดออกรุ่นพรีวิวในไตรมาส 2/2023 และออกรุ่นจริงภายในปี 2023

ทีม TensorFlow การันตีว่าโค้ดเก่าทั้งหมดของ TensorFlow 2 จะเข้ากันได้กับเวอร์ชันใหม่ 100% ไม่ต้องแก้หรือแปลงโค้ดของเก่าใดๆ นำมารันได้ทันที

ของใหม่ใน TensorFlow เวอร์ชันถัดไป แบ่งออกเป็น 4 หมวด ได้แก่

• Fast and scalable

SiFive บริษัทผู้ผลิตซีพียู RISC-V ชื่อดัง เปิดเผยว่าซีพียูของตัวเองรุ่น SiFive Intelligence X280 ถูกนำไปใช้ในศูนย์ข้อมูลของกูเกิล เพื่อช่วยเร่งการประมวลผล AI/ML แล้ว

สิ่งที่กูเกิลทำคือนำ X280 ไปรันคู่กับหน่วยประมวลผล Tensor Processing Unit (TPU) ของตัวเอง เพื่อแบ่งเบาภาระงานบางอย่างออกจากหน่วยประมวลผลหลัก

ซีพียู SiFive X280 มีส่วนขยายชุดคำสั่งแบบเวกเตอร์ และรองรับการรวมรีจิสเตอร์เวกเตอร์เข้าด้วยกัน (รีจิสเตอร์ 512-bit x 32 ตัว) เพื่อให้ได้เวกเตอร์ยาวขึ้น (สูงสุดเป็น 4096 บิต) รวมถึงมีชุดคำสั่งคัสตอมสำหรับงาน AI/ML โดยเฉพาะด้วย จึงช่วยให้งานประมวลผล AI/ML มีประสิทธิภาพดีขึ้น

บริษัท Meta ประกาศยกโครงการ PyTorch เฟรมเวิร์คสำหรับงาน AI ให้กับ Linux Foundation ไปดูแลต่อ

Linux Foundation จะตั้งองค์กรลูก PyTorch Foundation โดยมีตัวแทนจากบริษัทอื่นๆ ในอุตสาหกรรม ได้แก่ AMD, Amazon Web Services, Google Cloud, Meta, Microsoft Azure, Nvidia ร่วมเป็นคณะกรรมการกำกับดูแลทิศทางการพัฒนา PyTorch ต่อไป

PyTorch เริ่มพัฒนาในปี 2016 โดยเป็นการต่อยอดจากเฟรมเวิร์ค Torch ที่เขียนด้วยภาษา Lua แต่ปรับให้เป็นภาษา Python ที่ใช้งานกว้างขวางกว่าแทน (โครงการ Torch ก็หยุดพัฒนาไปตั้งแต่ปี 2018) ถือเป็นเฟรมเวิร์ค machine learning ยอดนิยมอีกตัวเคียงคู่กับ TensorFlow/Keras ที่สร้างโดยฝั่งกูเกิล

Demining Research Community คือองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่พยายามพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการเก็บกู้กับระเบิด ซึ่งในปัจจุบันทีมวิจัยขององค์กรได้พัฒนาระบบค้นหาและระบุตำแหน่งกับระเบิดด้วยภาพถ่ายทางอากาศที่ได้จากการบินถ่ายภาพด้วยโดรน เป้าหมายขององค์กรคือช่วยให้ภารกิจการเก็บกู้กับระเบิดในประเทศต่างๆ ทั่วโลกที่ยังคงหลงเหลืออยู่แม้สงคราบจะจบไปนานแล้วสามารถทำได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

Google Research และหุ่นยนต์ผู้ช่วย Everyday Robots เปิดตัวโมเดล Machine Learning เพื่อให้หุ่นยนต์เข้าใจคำสั่งแบบ NLP และสามารถปฏิบัติต่อได้อย่างถูกต้อง โดยมีชื่อว่า PaLm-SayCan

กูเกิลบอกว่า PaLm-SayCan เป็นการเรียนรู้ชุดภาษาธรรมชาติ และแปลงออกมาเป็นการกระทำสำหรับหุ่นยนต์ ผู้ใช้งานอาจป้อนข้อมูลด้วยการสั่งผ่านเสียงหรือส่งข้อความ โดยมีได้ทั้งงานง่าย ๆ ไปจนถึงงานที่มีความซับซ้อนต้องตีความ

ตัวอย่างคำสั่งเช่น "ฉันทำน้ำส้มหก ช่วยจัดการให้หน่อย แล้วทำความสะอาด จากนั้นขอกระป๋องใหม่ด้วย" หุ่นยนต์จะคำนวณความเป็นไปได้ แล้วแปลงออกมาเป็น 3 งาน เริ่มจากเก็บกระป๋องไปทิ้ง ไปหยิบผ้าเช็ด แล้วเอาน้ำส้มกระป๋องใหม่มาให้ เป็นต้น

AWS เปิดตัวบริการ Amazon CodeWhisperer เพื่อน AI ช่วยเขียนโค้ด ลักษณะเดียวกับ GitHub Copilot ที่เพิ่งเปิดบริการเต็มรูปแบบ

AWS บอกว่าเทรน machine learning ด้วยข้อมูลโค้ดหลายพันล้านบรรทัด (ทั้งจากโค้ดภายในบริษัทเอง และโค้ดที่เป็นโอเพนซอร์ส) เพื่อให้ CodeWhisperer สามารถอ่านโค้ดและคอมเมนต์ในโค้ดของเรา แล้วให้คำแนะนำการเขียนโค้ดที่ดีขึ้นในแง่มุมต่างๆ โดยผู้ใช้งานสามารถเลือกทำตาม CodeWhisperer ทันที หรือจะแก้ไขแล้วคัสตอมคำแนะนำแบบที่เราต้องการก็ได้

ในเดโมที่ AWS นำมาโชว์ เป็นไฟล์เปล่าที่มีคอมเมนต์ว่า "See if a number is prime" เมื่อกดเลือกคำแนะนำ เราก็จะได้โค้ดมาตามภาพทันที

กูเกิลรายงานผลของการนำ Machine Learning มาใช้กับเบราว์เซอร์ Chrome รวมทั้งโครงการในอนาคต เพื่อให้เป็นเบราว์เซอร์ที่ปลอดภัย และปรับแต่งให้เข้ากับการใช้งานแต่ละคนมากยิ่งขึ้น

โดย Safe Browsing ฟีเจอร์แจ้งเตือนเว็บไซต์ที่อันตราย กูเกิลบอกว่าตั้งแต่เดือนมีนาคมที่ผ่านมา ได้ปรับปรุง ML ใหม่ ทำให้ตรวจจับเว็บไซต์ที่อันตรายได้มากขึ้น 2.5 เท่า

ส่วนต่อมาคือการปรับปรุงประสบการณ์ใช้งาน โดยเฉพาะ Web Notification ซึ่งในอัพเดตถัดไป Chrome จะเรียนรู้รูปแบบการโต้ตอบกับการขอแจ้งเตือนของเว็บไซต์ต่าง ๆ ของผู้ใช้งาน และบล็อกหรืออนุญาตอัตโนมัติในการถามครั้งถัดไปที่ระดับอุปกรณ์เลย

Bloomberg รายงานข่าวว่า Ian Goodfellow ผู้อำนวยการฝ่าย Machine Learning ของแอปเปิลที่เพิ่งลาออก ซึ่งคาดว่าเป็นเพราะนโยบายของแอปเปิลให้กลับเข้าทำงานที่ออฟฟิศ ล่าสุดย้ายไปอยู่กับ DeepMind บริษัทลูกของ Alphabet แทนแล้ว

ตัวของ Goodfellow เองเคยเป็นนักวิจัยกับกูเกิลมาก่อนแล้วสองรอบ รอบแรกอยู่กับทีม Google Brain ก่อนย้ายไป OpenAI แล้วกลับมากับ Google Research จนถึงปี 2019 จึงย้ายไปอยู่กับแอปเปิล การกลับมารอบนี้ (ถึงแม้ไปอยู่กับ DeepMind ไม่ได้อยู่กับกูเกิลตรงๆ) ก็เป็นเหมือนการกลับบ้านเก่าของเขานั่นเอง

Google Cloud ประกาศบริการ Cloud TPU VMs เข้าสถานะเสถียร general availability (GA)

กูเกิลมีหน่วยประมวลผล TPU (Tensor Processing Unit) ที่ออกแบบเองสำหรับเร่งความเร็ว AI มาตั้งแต่ปี 2017 และเปิดให้คนทั่วไปเช่ารัน-เทรนโมเดล machine learning ผ่าน Google Cloud มาตั้งแต่ปี 2018 ในชื่อบริการ Cloud TPU

แต่ที่ผ่านมา การเช่า TPU ยังเป็นการเช่า VM บนเครื่องอื่นแล้วรีโมทเข้าไปเรียก TPU ผ่านโปรโตคอล gRPC เท่านั้น ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าถึงเครื่อง TPU โดยตรงได้ (ดูภาพประกอบ)

Max Woolf นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเว็บไซต์ Buzzfeed ลองเขียน AI ให้เรียนรู้ภาพวาดโปเกมอนทุกตัว และลองสร้างโปเกมอนของตัวเองขึ้นมาเป็นภาพวาด ซึ่งผลที่ได้ค่อนข้างน่าประทับใจ เพราะมีลายเส้นและสไตล์เหมือนกับโปเกมอนต้นฉบับมาก

Woolf ยังเปิดเผยซอร์สโค้ดที่เขาใช้ประมวลผลรูปภาพโปเกมอนขึ้นบน GitHub เพื่อให้ได้ภาพในฟอร์แมตที่เตรียมนำไปใช้เทรน AI ต่อได้

งานของ Woolf ยังทดลองใช้ AI สร้างตัวละครจากเกมหรืออนิเมะดังๆ อยู่บ่อยครั้ง ตัวอย่างอื่นๆ ที่เขาลองทำคือสร้างตัวละครจากเกม Genshin Impact ขึ้นมาใหม่

AWS เปิดตัว Amazon SageMaker Canvas เครื่องมือสร้างโมเดล machine learning (ML) แบบลากแล้ววาง ไม่ต้องเขียนโค้ดเอง (no-code) เพื่อให้นักวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจสามารถสร้างโมเดลการพยากรณ์ได้ง่ายขึ้น

SageMaker Canvas ใช้ฐานมาจาก Amazon SageMaker เครื่องมือสร้างโมเดล ML ที่ออกมาได้นานพอสมควร และใช้งานกันอย่างแพร่หลาย

วิธีการใช้งาน SageMaker Canvas คือนำเข้าข้อมูล (เช่น ไฟล์ CSV หรือเชื่อมต่อฐานข้อมูล) นำข้อมูลมาเชื่อมต่อกันเป็นชุดเดียว (join dataset) แล้วสร้างโมเดลจากตารางข้อมูลที่มี ก่อนเริ่มเทรนโมเดลจากข้อมูลจริง

ไมโครซอฟท์ออก Visual Studio Code 1.59 มีฟีเจอร์ที่น่าสนใจ (ยังเป็นฟีเจอร์ระดับพรีวิว) คือ automatic language detection ตรวจหาว่าโค้ดที่พิมพ์ลงไปเป็นโค้ดภาษาอะไร โดยใช้ machine learning เพื่อเซ็ตโหมดการทำงานให้ตรงกับภาษาโปรแกรมที่ใช้งาน

ปกติแล้ว IDE หรือ code editor ใช้วิธีดูนามสกุลไฟล์เพื่อดูว่าเป็นภาษาโปรแกรมใด แต่ในกรณีที่เป็นไฟล์ untitled (เช่น การนำโค้ดจากที่อื่นมาแปะในไฟล์ว่าง) จะมีความยากในการตรวจสอบกว่าเดิม

Google Maps เปิดตัวฟังก์ชั่นดูความหนาแน่นของผู้คนตามขนส่งมวลชนสาธารณะ มาตั้งแต่ปี 2019 ในตอนนั้นเปิดใช้งานราว 200 เมืองใหญ่ทั่วโลก ล่าสุดกูเกิลขยายการใช้งานเพิ่มครอบคลุมหน่วยงานขนส่งสาธารณะ 1 หมื่นหน่วยงาน ใน 100 ประเทศ

MLCommons หน่วยงานกลางสำรวจประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ด้าน machine learning และปัญญาประดิษฐ์ออกรายงานเวอร์ชั่น 1.0 โดยมีผู้เข้าร่วมน่าสนใจได้แก่ NVIDIA ที่ส่งเครื่อง DGX-A100 เข้าทดสอบ, อินเทลส่ง Xeon Platinum 8380, กูเกิลส่ง TPUv4 ที่ยังไม่เปิดให้บริการทั่วไป, และ Graphcore สตาร์ตอัพปัญญาประดิษฐ์ส่งเครื่อง IPU-POD เข้าจัดอันดับ

Zoom ประกาศกำลังอยู่ระหว่างเข้าซื้อ Karlsruhe Information Technology Solutions หรือ Kites GmbH สตาร์ทอัพทำระบบแปลภาษาเรียลไทม์ ในเยอรมนี แปลโดยใช้ Machine Learning ทางบริษัทไม่เปิดเผยมูลค่าดีล

HPE (Hewlett Packard Enterprise) ประกาศซื้อกิจการ Determined AI สตาร์ทอัพผู้พัฒนาแพลตฟอร์ม Machine Learning ที่มีจุดเด่นคือการเทรนโมเดล AI ได้รวดเร็วมากรองรับทุกสเกล มูลค่าของดีลดังกล่าวไม่มีการเปิดเผย

HPE บอกว่าจะนำโซลูชันของ Determined AI มารวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ด้าน AI และ High Performance Computing (HPC) ในปัจจุบัน

Determined AI ก่อตั้งเมื่อปี 2017 และเปิดตัวแพลตฟอร์มแบบโอเพนซอร์สในปี 2020 มีลูกค้าระดับองค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรม ดีลซื้อกิจการนี้เป็นดีลล่าสุดที่มีการรายงานอย่างเป็นทางการของ HPE นับตั้งแต่ปี 2019 ที่ซื้อ MapR