Алгоритмы *

Telegram продолжает традицию проведения «народных» конкурсов для своих пользователей с выплатой крупных денежных вознаграждений. На этот раз задача — создать агрегатор новостей. Раньше такую роль в рунете выполнял сервис «Яндекс.Новости», который теперь подчиняется требованиям властей и индексирует только специально отобранные источники информации.

В июне 2019 года Павел Дуров пригласил на работу в Telegram разработчиков из «Яндекса»: «Российская интернет-индустрия породила сотни талантливых разработчиков. Однако, в результате описанной выше политики, сегодня они вынуждены играть в поддавки со своими зарубежными коллегами, — написал он. — В своё время мы организовали ”Ноев ковчег” для лучших разработчиков ”Вконтакте”, пригласив их на работу в Telegram. В этом году мы хотим дать такой же шанс разработчикам ”Яндекса”, которые занимаются сервисами рекомендации контента. Устройство таких сервисов, как ”Яндекс.Новости”, впечатляет в техническом отношении, однако ограничено цензурой и русскоязычным рынком».

Неизвестно, сколько разработчиков ушли из «Яндекса» в Telegram, но Дуров не отказался от идеи разработки агрегатора новостей, свободного от политической цензуры.

Группа исследователей во главе с экспертами Медицинского колледжа Бэйлора, США, провела эксперимент, в ходе которого учёные зафиксировали активность мозга мышей, смотревших на изображения. Полученные данные использовали, чтобы сделать модели компьютерного зрения более устойчивыми к попыткам обмануть их.

Сверточные нейронные сети (CNN), которые используются для распознавания объектов на изображениях, подвергают состязательным атакам. Если входные данные были каким-то образом изменены, будь то добавление случайного шума или изменение нескольких пикселей в разных местах, робот неверно распознает объект. Состязательные атаки приводят к тому, что система принимает изображение банана за тостер или игрушечной черепахи за винтовку.

Wall Street Journal провело расследование работы поиска Google. Журналисты заявили, что компания серьезно вмешивается в алгоритм формирования поисковой выдачи.

По словам собеседников издания, в 2018 году Google внесла в алгоритмы более 3200 изменений, в 2017 году — 2400, а в 2010 году — около 500. В самой корпорации это объясняют тем, что примерно 15% запросов представляют собой слова или комбинации, с которыми система ранее не сталкивалась, и поэтому разработчики вынуждены корректировать работу алгоритмов для релевантной выдачи.

WSJ утверждает, что, тем не менее, Google отдает предпочтение крупным компаниям, так как на этих площадках покупатель вероятнее что-то приобретет. В итоге на верхние строчки выдачи попадает Amazon. Расследователи заявили, что это происходит даже тогда, когда продукты уже вышли из продажи в магазине. «Неверно также полагать, что мы не пытаемся решить проблему с отображением вышедших из продажи товаров на высоких позициях в выдаче», — в ответ заявила представитель корпорации.

В России появился альянс по развитию искусственного интеллекта. В него вошли Сбербанк, Яндекс, Mail.ru Group, МТС, Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) и «Газпром нефть». Компании уже подписали соответствующее соглашение.

Альянс по развитию ИИ появился для того, чтобы его участники вместе разрабатывали технологии, законодательную базу для их работы, привлекали инвестиции, проводили исследования и активно продвигали использование искусственного интеллекта. Как сообщил изданию «Ведомости» представитель РФП, на сегодня для инвестиций в российские технокомпании привлечено уже 2 млрд рублей.

OpenAI опубликовала финальную модель генератора текста GPT-2 — «жуткого» ИИ, которого исследователи считали слишком опасным для выпуска. Его анонсировали в феврале, но тогда OpenAI ограничилась выпуском менее мощной его версии: в компании опасались, что модель может превратиться в средство распространения дезинформации. Вместо этого компания решила выпустить его в четырёх частях в течение восьми месяцев.

Google упростила машинное обучения для тех, кто не имел дела с разработкой. На смену Teachable Machine — сайту, который знакомил пользователей с основами создания ИИ, пришел Teachable Machine 2.0, где нейронные сети можно обучить одним нажатием кнопки.

Первая версия позволяла с использованием веб-камеры наблюдать, как компьютер учится распознавать шаблоны и закономерности в изображениях.

См. также: «Квантовая ставка Google на ИИ – и что она означает для всего человечества»

Теперь же пользователь может с помощью веб-камеры и микрофона на своем ПК без написания кода обучать нейронные сети и экспортировать их в сторонние приложения, носители или на веб-сайты. Вторая версия может распознавать звуки и позы.

Московский театр на Таганке анонсировал проект, в котором при помощи искусственного интеллекта воссоздан голос Владимира Высоцкого. По информации ТАСС, воссозданный голос посетители театра могли услышать уже на этой неделе в рамках творческой лаборатории «Метаморфозы Таганки», однако полноценный запуск проекта состоится летом.

«Мы планируем презентовать помещение, куда любой человек смог бы прийти и пообщаться с Высоцким. Мы планируем это сделать к 25 июля, когда будет 40 лет со дня смерти Высоцкого», — рассказала директор театра Ирина Апексимова.

Исследователи из Принстонского университета и Google Brain Research раскритиковали алгоритм, который разработан Microsoft Research Asia и Бэйханским университетом в Китае. Алгоритм обучен генерировать комментарии к новостям. Как считают некоторые эксперты, технология опасна тем, что её можно использовать в ходе кампаний по дезинформации.

«В статье пекинских исследователей представлена ​​новая техника машинного обучения, основными применениями которой, по-видимому, являются троллинг и дезинформация», — написал в своем посте в твиттере Арвин Нараянан, специалист по вычислительной технике из Центра политики в области информационных технологий Принстонского университета.

_{Источник: MIT}

Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) и компании Toyota разработали новый алгоритм, который поможет беспилотным транспортным средствам определять, безопасно ли выезжать на перекрестки.

Специалисты создали модель, которая избегает возможных столкновений на перекрестках, где у беспилотника нет открытого обзора. Алгоритм взвешивает несколько критических факторов, включая все близлежащие визуальные препятствия, шум и скорость других автомобилей. На основании измеренного риска система может посоветовать автомобилю остановиться, начать движение или подождать, чтобы собрать больше данных.

Искусственный интеллект AlphaStar, который разработала команда Google DeepMind, вошёл в «Элитную лигу» игроков StarCraft II — то есть попал в список 200 лучших игроков мира. Об этом сообщает научное издание Nature.

AlphaStar способен играть за три расы, представленные в Starcraft II: зергов, протоссов и терранов. Как утверждает Nature, AlphaStar не имел никакого особенного преимущества перед обычными игроками, его соперники не знали, что играют против машины. Попадание AlphaStar в «Элитную лигу» означает, что ИИ играет лучше, чем 99,8% игроков-людей.

Nvidia представила две новые телевизионные приставки: Shield TV и Shield Pro. Как пишет издание Variety, Nvidia в новой версии приставки «попыталась расширить границы возможностей устройства». Поэтому для нового поколения Shield был использован процессор Tegra X1+.

Этот процессор на 25% мощнее, чем тот, что использовался в устройствах Shield предыдущего поколения. Дополнительная производительность используется для поддержки Dolby Vision и Dolby Atmos. Кроме того, приставка может преобразовывать изображение 720p до 4K при помощи искусственного интеллекта. Nvidia обещает «более четкое и чистое видео с разрешением до 4K в режиме реального времени».

Компания Fujitsu и её американское подразделение в сотрудничестве со Школой компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона разработали технологию распознавания выражения лица на основе ИИ.

«Технология может точно обнаруживать едва уловимые эмоциональные изменения, в том числе нервную улыбку, замешательство и т. д. Fujitsu рассчитывает, что новая технология найдет применение в различных приложениях, связанных в том числе с безопасностью», — объявлено в пресс-релизе.

Как отмечают в компании, технологии, связанные с обнаружением изменений выражения лица и «чтением» человеческих эмоций, в основном, были разработаны для обнаружения явных изменений — таких как широкая улыбка или широко раскрытые глаза. Чтобы эффективнее «читать» человеческие лица, важно фиксировать тонкие изменения, связанные с такими эмоциями, как непонимание, недоумение и стресс, уверены в Fujitsu.

Ученые могут определять цвет по длине световой волны. Но когда дело доходит до ароматов, нельзя просто посмотреть на молекулу и по структуре определить ее запах. Исследователи из Google Brain Team надеются, что это сможет изменить искусственный интеллект. В статье, опубликованной на Arxiv, они объясняют, как обучают ИИ распознавать запахи.

Исследователи собрали датасет из почти 5000 молекул летучих веществ, идентифицированных парфюмерами. Парфюмеры пометили запахи как «цветочный», «древесный» или «жирный». Около двух третей набора данных команда из Google Brain использовала для обучения своего ИИ, чтобы он смог связывать молекулы с названиями запаха. Затем исследователи использовали оставшиеся молекулы для проверки ИИ — и это сработало. Алгоритм оказался способен предсказывать запахи молекул на основе их структур.

Facebook AI Research заявила о разработке системы машинного обучения, которая не дает искусственному интеллекту определять людей по видео. На этой технологии основаны все современные системы распознавания лиц.

Разработчики утверждают, что ИИ для автоматической модификации видео не требует дополнительного обучения под конкретное видео. Как пояснил инженер-исследователь Facebook AI и профессор Тель-Авивского университета Лиор Вольф, система объединяет состязательный автокодировщик с нейросетью. Алгоритм просто заменяет лицо человека его слегка искаженной версией, а ИИ использует архитектуру кодировщика-декодера и генерирует искаженные и неискаженные изображения лица человека, которые затем можно встроить в видео. Разработка показала на видео, как это работает.

Компания Google анонсировала крупнейшее за пять лет обновление поисковика. В его работе задействуют технологию BERT, которая основана на искусственном интеллекте. Таким образом, поисковик сможет лучше понимать пользователей, так как будет анализировать не отдельные слова, а запросы целиком.

BERT может учитывать полный контекст, рассматривая слова, которые идут до и после ключевого, что особенно полезно для понимания цели поисковых запросов. В компании отметили, что теперь в поиске задействованы новейшие тензорные процессоры Google (Google Tensor Processing Unit, Google TPU).

Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.

Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.

Учёные из Университета Цукубы и Технологического Университета Тойохаси представили новую статью на SIGGRAPH Asia 2019. Она называется «Анимационный пейзаж: изучение самостоятельного движения и внешнего вида объектов для синтеза видеоизображений из одного изображения». Их метод с помощью свёрточных нейронных сетей (CNN) может создавать анимацию с высоким разрешением из одного ландшафтного изображения.

«Из пейзажного изображения люди могут представить, как движутся облака и меняется цвет неба с течением времени. Воспроизведение таких переходов — довольно распространённое явление. Например, люди используют синемаграммы и другие методы».

К сожалению, отмечают учёные, при использовании подобных методов разрешение и качество полученного видео часто оказывается намного ниже ожидаемых. Одной из причин неудовлетворительных результатов является то, что пространственно-временная область видео слишком велика по сравнению с изображениями. Другая причина — неопределенность в будущем, в прогнозировании кадров.

Исследователи Массачусетского технологического института представили технологию, которая позволяет восстановить ценные данные из фотографий и видеозаписей низкого качества. Была использована модель «визуальной депроекции», которая с помощью нейросети сопоставляет низкоразмерные проекции с оригинальными многомерными изображениями и видео.

Алгоритм способен использовать полученную информацию для воссоздания первоначальных данных из проекции. Проекцией может выступать, например, фото звездного неба, сделанное с большой выдержкой. На таком снимке звезды обычно представляются как размытые полосы из-за того, что меняли свое положение в процессе съемки.

Ученым же удалось воспроизвести точные кадры снимка с движением людей исходя из информации о траектории движения человека. В ходе эксперимента было записано 35 видео с 30 людьми, идущими в одном месте. В итоге алгоритм точно воссоздал 24 кадра, передав изменение перспективы. Таким образом, нейросеть поняла, что пиксели, которые становятся темнее и шире, скорее всего, означают приближение человека к камере.

Microsoft создала бота, который может генерировать комментарии под новостными статьями. ИИ, известный как DeepCom, был разработан группой инженеров из Microsoft и Бэйханского университета в Китае.

«Автоматическое создание комментариев к новостям полезно для реальных приложений, но пока не привлекло достаточного внимания со стороны исследовательского сообщества», — сообщали авторы бота в статье, опубликованной на arXiv в конце прошлого месяца.

Генерация комментариев под статьями может заинтересовать реальных читателей, утверждалось в статье. Авторы проекта также считают, что «открытый диалог позволяет людям обсуждать свое мнение и делиться новой информацией. Это хорошо и для издателей, поскольку комментарии также повышают внимание читателей к написанной информации и стимулируют просмотр страниц», приводит слова авторов DeepCom The Register.

DeepMind, дочерняя компания Google, создала футбольный симулятор для тестирования алгоритмов машинного обучения. Видеоигра под названием Google Research Football Environment позволяет исследователям тестировать алгоритмы в основанном на физике и простом в использовании мире.

Футбольный симулятор в качестве обучающей платформы для ИИ был выбран неслучайно. Как сообщает статья на сайте Массачусетского технологического института, одна из задач для исследователей ИИ заключается в том, чтобы найти новые проблемы для алгоритмов машинного обучения, которые они могли бы решать и таким образом обучаться. Простые видеоигры, такие как Pong или Breakout, иногда слишком примитивны и предсказуемы для этих алгоритмов. Другие игры, такие как Starcraft, слишком сложны. Starcraft — стратегия в реальном времени, которая разворачивается в большой онлайн-вселенной, — настолько обширна и запутанна, что требует огромных вычислительных ресурсов для сбора соответствующих данных и обучения.