Алгоритмы *

Всем привет!

Заканчивается набор на научную летнюю школу "Управление, информация и оптимизация".
Заявки принимаются до 20 мая включительно.

Подробнее о школе под катом

Такие компании, как Facebook, создают технологии не для вас, а для ваших данных. Они "пылесосят" все, что могут, из FB, Instagram и WhatsApp, чтобы сделать жизнь людей абсолютно прозрачной.

Конечно, это далеко уже не секрет, но большинство до сих пор не осознает масштабов происходящего. Ведь главные нюансы таятся в сложных и скрытых алгоритмах или же текстах, написанных мелким шрифтом, которые каждый второй тупо скроллит. То, как сегодня все устроено в интернете, показалось бы нам недопустимым в реальной жизни, проведи мы понятные аналогии. Но в виртуальном мире все продолжает работать "на ура", ничего не кажется нам абсурдным, ведь все скрыто.

Тем не менее, обнародовать то, что должно оставаться тайным, способны и собственные алгоритмы Facebook. Отголоски такого “палева” прослеживаются в рекламе, которую вы видите. Мы решили использовать те же самые инструменты и показать каждому, как работает большинство технологий. Для этого мы попытались купить рекламу в Instagram.

Доступ запрещен

Мы создали многовариантную таргетированную рекламу, которая должна была продемонстрировать пользователям, какие персональные данные о них собирает и продает Facebook. В объявлении генерировалась и отображалась информация о зрителе, которую использует рекламная платформа. Facebook был не в курсе нашей задумки.

Исследователи из Университета Джорджии выяснили, что люди зачастую больше полагаются на советы, которые им дает искусственный интеллект, чем на собственное мнение или мнение других людей.

Ученые из Университета Райса продемонстрировали программное обеспечение, которое работает на обычных процессорах и обучает глубокие нейронные сети в 15 раз быстрее, чем платформы на основе графических процессоров.

Facebook AI представила открытый исходный код набора данных, предназначенного для выявления предубеждений по возрасту, полу и цвету кожи в моделях компьютерного зрения и машинного обучения. Набор «Случайные беседы» (Casual Conversations) включает 45 186 видеороликов участников и является первым в своем роде датасетом, в котором люди сами указали свой возраст и пол.

Крупнейшая библиотека компьютерного зрения OpenCV присоединилась к программе Google Summer of Code-2021 и объявляет набор студентов, которые хотели бы попробовать свои силы и заодно помочь улучшить работу библиотеки. Детальную информацию об OpenCV и ее участии в GSoC можно найти здесь. 

Эксперты московского отделения Ассоциации юристов России направили в Госдуму и Совет Федерации предложения о контроле рекомендательных сервисов в соцсетях, новостных агрегаторах, онлайн-кинотеатрах и маркетплейсах. По их мнению, алгоритмы должны подвергаться независимым проверкам и отключаться по желанию пользователей, сообщает «Коммерсантъ». 

Исследовательская лаборатория армии США разработала набор данных для обучения системы распознаванию лиц, которая работает в темноте. Visible-Thermal Face (ARL-VTF) содержит 500 тысяч изображений 395 человек. Это один из крупнейших и наиболее полных наборов данных, который включает совпадающие изображения лиц людей, снятые как в обычных условиях, так и с помощью тепловизионных камер при низкой освещенности.

Этой весной петербургский кампус НИУ ВШЭ при поддержке JetBrains проведет школу по практическому программированию и анализу данных. Для участия мы приглашаем учеников 10 и 11 классов со всей страны, которые увлекаются математикой и программированием и планируют связать свою жизнь с IT.

Среди лекторов — ведущие преподаватели Петербурга и специалисты из IT-компаний: Сергей Копелиович, Егор Суворов, Иван Ямщиков, Михаил Дворкин, Алексей Шпильман и другие. Участие в школе бесплатное, все подробности под катом.

Несколько дней назад разработчик шахматных программ ChessBase представила «новый шахматный движок номер 1» Fat Fritz 2. Согласно описанию на сайте, это движок «на новой нейронной сети, обученной Альбертом Сильвером с помощью Fat Fritz».

Выяснилось, что Fat Fritz 2 — это, по сути, поиск Stockfish на новой нейросети и с минимальными изменениями в коде.

Приложение машинного обучения BrowZen, разработанное Ником Билдом, способно определять состояние пользователя при просмотре веб-сайтов.

Группа ученых из Калифорнийского университета в Сан-Диего продемонстрировала, что даже самые продвинутые системы обнаружения дипфейков можно обмануть. Для этого достаточно внедрить входные данные или состязательные примеры в каждый видеокадр дипфейка.

Команда исследователей из Университетского колледжа Маастрихта опубликовала работу, посвященную использованию GPT-3 в качестве почтового менеджера. В работе исследуется, можно ли эффективно использовать GPT-3 и проигрывает ли модель человеку.

Smart Engines представила новое поколение систем распознавания паспортов, других удостоверений личности, банковских карт, баркодов и документов с возможностью аутентификации и биометрической верификации. Компания стала единым поставщиком технологий для точного, быстрого и безопасного извлечения данных, аутентификации документов с проверкой «живости» (document liveness detection) и признаков компрометации (computational document forensics), распознавания лиц (face matching) для верификации пользователей. Все продукты новой линейки: Smart ID Engine, Smart Code Engine и Smart Document Engine разработаны в соответствии с принципами ответственного ИИ и призваны вывести защиту пользователей и бизнеса от мошеннических действий с документами на принципиально новый уровень.