Искусственный интеллект

Суд Шеньчженя, Китай, постановил, что статья, которую написал искусственный интеллект, подлежит защите закона об авторском праве. Речь идет о статье, которая создана программой технологического гиганта Tencent.

Последние пять лет Tencent публикует контент, генерируемый программным комплексом Dreamwriter. В основном это статьи на тему бизнеса и финансов.

Amazon представила библиотеку с открытым исходным кодом AutoGluon. Она позволит разработчикам создавать приложения на базе искусственного интеллекта. С AutoGluon разработчики смогут использовать возможности ИИ для создания приложений, написав всего три строки кода, обещает компания.

Кинокомпания Warner Bros. Pictures заключит соглашение с разработчиком системы искусственного интеллекта Cinelytic. Разработанная им система ИИ помогает оценить предполагаемый доход от выхода фильма и разработать стратегию его выпуска. Компании объявили о соглашении на CES 2020.

Система от Cinelytic сочетает ИИ и облачные технологии. Она позволяет работникам развлекательной сферы на основе анализа больших данных более оперативно принимать решения. Система будет анализировать рутинную работу, на которую уходит несколько дней, за секунды, что даст продюсерам больше времени на маркетинг и дистрибуцию.

_{Источник: Toyota Newsroom}

На выставке CES 2020 компания Toyota объявила о планах построить прототип «города будущего» под названием Woven City на участке площадью 70 га у подножия горы Фудзи в Японии. Woven City будет представлять собой обособленную экосистему, работающую на водородном топливе, сообщается в пресс-релизе на сайте компании. На площадке, по планам, будут разрабатываться и тестироваться продукты в таких сферах, как робототехника, «умный дом», искусственный интеллект и другие.

_{Источник: YouTube/PuduTech}

Китайская компания PuduTech, работающая в сфере искусственного интеллекта и робототехники, представила на Consumer Electronics Show (CES 2020) робокошку-официанта. Робокошки могут разносить тарелки с едой, мяукать и реагировать на прикосновение.

Администрация Трампа приняла меры по ограничению экспорта определённых типов программного обеспечения в любые страны, кроме Канады. Так она пытается сохранить чувствительные технологии вне пределов досягаемости конкурирующих держав, таких как Китай, пишет Reuters.

Дословно, правило 2019-27649 накладывает ограничения на экспорт программного обеспечения, «специально разработанного для обучения глубоких свёрточных нейронных сетей для автоматизации анализа геопространственных изображений и облаков точек».

Для экспорта описанного ПО компания обязана получить специальное разрешение. Правило вступает в силу с 6 января 2020 года. Пока норма действует только в США, но позже американские власти могут предложить принять аналогичные ограничения международным органам, чтобы «создать равные условия для игры во всём мире». Список «запретного» программного обеспечения также будет расширен.

_{Источник: Nintendo}

Разработчики из Бразилии, Нидерландов и Великобритании создали игровую соревновательную платформу EvoMan, которая имитирует игру Mega Man 2. Платформа разработана для обучения нейросетей. С её помощью исследователи проверят способность искусственного интеллекта не только выучить правила игры, но и адаптировать своё поведение под каждого из игровых боссов.

Томский государственный университет, главный корпус. Фото: Слава Степанов

Сотрудники Томского государственного университета (ТГУ) создали систему безопасности на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая способна определить человека по походке, а также по лицу, отпечаткам пальцев, личному смартфону и по внедренным под кожу микрочипам.

«У нас есть собственные контроллеры и считыватели. Рабочее название — «Умный столб»: на столбах устанавливаются видеокамеры, датчики. Камеры на расстоянии распознают силуэт, а искусственный интеллект, нейросеть системы распознает, вы это или не вы идете», — рассказал Александр Ильин, глава лаборатории «Цифровая экономика» ТГУ.

Исследование, которое опубликовали в журнале Nature, посвящено способности ИИ DeepMind повысить точность скрининга рака молочной железы. Искусственный интеллект смог идентифицировать рак с такой же степенью точности, что и опытные рентгенологи, но число ложноположительных результатов снизилось на 5,7% в группе из США и на 1,2% в группе из Великобритании, а ложнооотрицательных — на 9,4% в США и на 2,7% в Великобритании.

Американское онкологическое общество заявляет, что рентгенологи упускают около 20% случаев рака молочной железы, а половине всех женщин, которые прошли скрининг в течение 10 лет, он показал ложноположительный результат. После того, как систему ИИ обучили выявлению рака молочной железы с помощью анонимных маммограмм от более чем 76 000 женщин в США и более 15 000 женщин в Великобритании, проведенный ею анализ сравнили с фактическими результатами 25 856 маммограмм в Британии и 3097 в США.

«Порфирьевич» продолжил высказывание Линуса Торвальдса.

Российский программист Михаил Гранкин создал и запустил на открытом для всех пользователей сети Интернет ресурсе (судя по IP-адресу в облаке Amazon) русский аналог нейросети GPT-2 компании OpenAI. Проект получил название «Порфирьевич», данная нейросеть умеет генерировать тексты с осмысленным содержанием на основе нескольких слов или пары предложений на русском языке.

Робот Марвин (справа), персонаж из цикла юмористических романов британского писателя Дугласа Адамса, известного под общим названием «Автостопом по галактике».

Согласно информации агенства «РИА Новости», компания МТС разработала собственную «умную» колонку с виртуальным помощником на основе технологий искусственного интеллекта. Виртуальный ассистент, встроенный в колонку, был назван Марвином. Сейчас «умная» колонка и ее виртуальные сервисы проходят внутреннее тестирование.

Facebook отчитался об удалении более чем 900 учетных записей, страниц и групп на своей платформе и в Instagram, с помощью которых в сети велась дезинформационная кампания. Как говорится в отчёте Facebook, для этого использовали фальшивые учетные записи с аватарками, сгенерироваными нейросетями. Исследователи Facebook заявили, что это было первое массивное использование искусственного интеллекта для поддержки дезинформационной кампании в социальных сетях.

Исследователи Nvidia совместно с Калифорнийским университетом представили модель машинного обучения, которая поможет создать танцевальное видео. Нейросеть предлагает набор танцевальных движений, которые разнообразны, согласованы по стилю и соответствуют ритму музыки.

«Это сложная, но интересная генеративная задача с потенциалом для создания контента в искусстве и спорте, например в сфере театральных представлений, художественной гимнастики и фигурного катания», — заявили авторы исследования.

Nvidia создала AI-систему DIB-R (differentiable interpolation-based renderer), которая построена на основе ML-фреймворка PyTorch. Система способна преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные объекты.

DIB-R обрабатывает картинку, а затем преобразует ее в высокоточную 3D-модель. Учитываются формы, текстура, цвета и освещение объекта. При этом задействована архитектура кодера-декодера, типа нейронной сети, которая преобразует входные данные в вектор, используемый для прогнозирования конкретной информации.

Вся работа занимает менее чем 100 миллисекунд.

_{Источник: MIT}

Когда люди смотрят на изображение чего-либо, они определяют, что на нём изображено, с помощью памяти, где содержится коллекция узнаваемых особенностей объекта. Человек может идентифицировать вид птицы, например, по контуру ее клюва, цвету ее перьев или форме лап. Нейронная сеть, однако, просто ищет образцы пикселей по всему изображению, не делая различий между птицей и ее фоном. Это делает нейронную сеть более уязвимой к ошибкам и затрудняет диагностику её работы людьми.

Вместо того, чтобы обучать нейронную сеть на изображениях птиц целиком, исследователи из частного Университета Дьюка в Северной Каролине и лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института обучили ее распознавать различные особенности птиц: форму клюва и головы каждого вида, окраску перьев. Затем алгоритм на каждом новом изображении ищет эти отличительные признаки и пытается определить, к какому виду они принадлежат.

Вечером 9 декабря 2019 года банк «Тинькофф» выпустил так называемое «суперприложение», которое объединяет в себе сотни функций и «будет решать практически любые задачи человека в области финансов, досуга и лайфстайла», не выходя из родной экосистемы.

Банк прямо заявляет о тотальной слежке и полном профилировании пользователей, он преподносит это как своё конкурентное преимущество.

Аналогичные приложения пытаются разработать Mail.ru (сайт «Вконтакте»), «Яндекс» и Сбербанк, однако «Тинькофф» якобы смог их опередить, что и подчеркнул в пресс-релизе. В тексте на сайте подчёркнуты отдельные буквы, из которых складывается сообщение «Шах и мат, Сбер, Яндекс и Мэйл».

После выпуска приложения сайт «Тинькоффа» сразу упал.

Поисковый запрос на русском языке, обработанный с применением технологии BERT, наиболее точно отвечает на запрос пользователя.

В официальном блоге Google Россия появилась информация, что теперь Google понимает поисковые запросы лучше, чем когда-либо. Таким образом, с 9 декабря 2019 года технология предварительного обучения анализу текста на естественном языке BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) теперь стала использоваться в поисковой выдаче Google Поиск и для запросов на русском языке.

Команда SMM-специалистов Facebook показала другим сотрудникам чат-бота Liam Bot. Это нейросеть, которая помогает ответить на вопросы о свободе слова, выборах и противоречиях внутри компании.

Liam учит сотрудников тому, что нужно говорить, если друзья или семья задают сложные вопросы о компании. Бота представили в канун Дня благодарения и Рождества. Некоторые сотрудники Facebook поделились, что они хотят ответить на трудные вопросы о своей работе в эти праздничные дни.

Сотрудники MIT представили компьютерную модель, которая способна осознавать базовые физические законы на уровне ребенка. Данную модель возможно применить для создания более умного ИИ, либо с целью изучения психологии детского восприятия.

Модель получила название ADEPT. Она наблюдает за объектами, движущимися по сцене, а затем пытается предсказать их поведение на основе «интуитивно» понятых законов физики. При этом каждому из кадров наблюдения модель присваивает уровень «неожиданности» — и чем он выше, тем больше она «удивлена» происходящим. Таким образом, если поведение объекта категорически расходится с прогнозом (к примеру, он исчезает), то уровень неожиданности зашкаливает.

Google представила исследование в рамках разработки объяснимого ИИ для своей облачной платформы. Оно касается изучения функций, которые позволяют AI сделать тот или иной прогноз.

Отмечается, что искусственные нейронные сети, которые используются многими современными системами машинного обучения и искусственного интеллекта, в некоторой степени моделируются биологическим мозгом. Одна из их проблем заключается в том, что по мере разрастания системы становится все труднее увидеть точные причины конкретных прогнозов. В Google расценили это явление как «потерю отладки и прозрачности».