Esto le ha dado un nuevo significado a la granada de concusión.
Las armas, colocadas sobre un abarrotado campo de refugiados palestinos y en una ciudad conflictiva de Cisjordania, utilizan inteligencia artificial para rastrear objetivos. Israel afirma que esta tecnología salva vidas tanto israelíes como palestinas. Pero los críticos ven otro paso hacia una realidad distópica en la que Israel perfecciona su ocupación indefinida de los palestinos mientras mantiene a sus soldados fuera de peligro.
La nueva arma llega en un momento de gran tensión en la Cisjordania ocupada, donde los disturbios han aumentado considerablemente durante el año más mortífero desde 2006. La victoria de la alianza de línea dura del ex primer ministro Benjamin Netanyahu, que incluye un partido de extrema derecha con estrechos vínculos con el movimiento de colonos, ha hecho temer más violencia.
Recientemente se instalaron dos torretas, cada una de ellas equipada con una lente de vigilancia y un cañón de pistola, en lo alto de una torre de vigilancia erizada de cámaras de vigilancia que dominan el campo de refugiados de Al-Aroub, en el sur de Cisjordania.
Hace aproximadamente un mes, el ejército también colocó los robots en la cercana ciudad de Hebrón, donde los soldados se enfrentan a menudo con residentes palestinos que lanzan piedras. El ejército declinó hacer comentarios sobre sus planes de desplegar el sistema en otros lugares de Cisjordania.
Unreal Engine Advanced Team AI – Ataque coordinado
Una granada de fragmentación, también conocida como codificadora, es un tipo de granada diseñada por la Oficina de Inteligencia Naval de la Armada de la UNSC. Un arma relativamente nueva a partir de 2553, la granada de fragmentación fue creada por los «técnicos de la muerte» de la ONI específicamente para la misión del 717º Batallón de Explotación de Xeno-Materiales en la Colonia Exterior de Gao: capturar una ancilla Forerunner -Intrepid Eye- bajo la superficie del planeta[2].
Esencialmente un supresor de IA primitivo,[1] un codificador es sólo una granada en el sentido de que libera suficiente interferencia electromagnética tras la detonación como para codificar complejas redes de procesamiento. Una vez acoplada a una construcción de inteligencia artificial sin escudo, una granada codificadora se adhiere a su objetivo durante tres horas mientras codifica continuamente los circuitos de la IA. Al menos según sus creadores, las granadas de fragmentación son incapaces de causar daños permanentes a las construcciones de IA. Sin embargo, las granadas son completamente ineficaces contra objetivos con escudos PEM, como los Centinelas Agresores[2]. Al detonar, las Scramblers provocan un destello de luz plateada que ciega a quienes no llevan la protección ocular adecuada. El espartano Frederic-104 utilizó una granada distorsionadora para capturar a Intrepid Eye en Gao[3].
El secretito sucio de la ciberseguridad y La granada de talento: Burnout
El directorio contributed_traders es donde recopilamos agentes que contribuirán a nuestro ecosistema de comerciantes. Esperamos, tal vez, incluir el suyo allí en el futuro. Hay un subdirectorio para cada agente participante. Ten en cuenta que contributed_traders contiene un agente de ejemplo básico (SimpleAgent.py) a partir del cual puedes modelar el agente comercial que diseñes.
Donde ID es un conjunto de caracteres que te identifican de forma única. Si usted es un estudiante de Georgia Tech, por ejemplo, este debe ser su ID de inicio de sesión (por ejemplo, el mío es tb34). «agentname» es su nombre específico para este agente. Deberíamos tener nombres separados para los agentes enviados por la misma persona porque en el futuro podrías mejorar el que escribiste, o podrías querer contribuir con uno nuevo con un nombre diferente. Un ejemplo de directorio y nombre de agente podría ser tb34_shark. Copia el código de la plantilla en ese subdirectorio y renómbralo «tuID_nombre_agente.py» y asegúrate también de que el nombre de la clase de tu agente es «tuID_nombre_agente» Luego invocarías el escenario de pruebas, incluyendo tu agente, con el siguiente comando:
Granada
En las partes 2 y 3 de esta serie, exploramos algunos de los temas más complejos de Haskell. Examinamos los fallos potenciales en tiempo de ejecución que pueden ocurrir al utilizar Tensor Flow. Entre ellos se incluyen las dimensiones no coincidentes y los marcadores de posición que faltan. En un mundo ideal, detectaríamos estos problemas en tiempo de compilación. En su estado actual, la librería Haskell Tensor Flow no lo permite. Pero hemos demostrado que es posible hacerlo utilizando tipos dependientes.
Si quieres explorar por ti mismo la codificación con la librería Haskell Tensor Flow, asegúrate de descargar nuestra Guía. Te dará muchos consejos sobre qué dependencias necesitas y cómo instalarlo todo.
Ahora bien, todavía soy muy novato en tipos dependientes, así que las soluciones que presenté eran bastante toscas. En esta parte final, mostraré un mejor ejemplo de este concepto desde una librería diferente. La biblioteca Grenade utiliza tipos dependientes en todas partes. Nos permite construir redes neuronales verificablemente válidas con extrema concisión. Dado que es tan fácil construir una red más grande, ¡Grenade puede ser una herramienta poderosa para el aprendizaje profundo! Así que vamos a ver de qué se trata. El código para esta parte está en la rama grenade de nuestro repositorio Github.
