Искусственный интеллект

В Toyota подписали соглашение о сотрудничестве с японским высокотехнологичным стартапом Preferred Networks, основанным в 2014 году.

Инженеры Preferred Networks занимаются разработками в сфере искусственного интеллекта и глубинного обучения.

Ключевой задачей такого тандема сотрудников двух компаний станет создание бытовых роботов-слуг, которые смогут помогать любому человеку в повседневной жизни дома, на улице и других местах.

_{Источник: AP Photo}

Интернет-регулятор Китая обдумывает введение чёрного списка для людей, которые распространяют слухи и дезинформацию в интернете или нарушают другие правила его использования. Таким образом правительство рассчитывает усилить контроль за поведением людей в сети.

Проект постановления, опубликованный в конце июля для публичного обсуждения, предлагает ограничить доступ в интернет пользователям и поставщикам информационных услуг, которые «производят, публикуют или распространяют информацию, которая нарушает общественную мораль, деловую этику или добросовестность» или оказывают техническую помощь тем, кто это делает.

Приглашаем 10 августа в московский офис Mail.ru Group на тренировку по машинному обучению.

Тренировка по машинному обучению — это открытый митап, на который мы приглашаем участников соревнований по анализу данных, чтобы познакомиться, рассказать про задачи, обменяться опытом участия и пообщаться. С докладами выступают опытные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах, рассказывают о своих решениях: какие техники и методы использовали они сами, а какие помогли их конкурентам.

Пользователь вводит данные: контуры планировки, входная группа и окна. Нейросеть создает планировку с помещениями, а также стены и проемы между ними.

_{Источник: DeepMind}

Разработчики Google DeepMind представили прорыв в сфере здравоохранения. Новая технология DeepMind способна предсказать обострения заболеваний почек за 48 часов до того, как симптомы могут распознать врачи.

Для контроля состояния почек программа использует результаты анализа крови. Она определяет содержание креатинина — вещества, которое способно вызвать острую почечную недостаточность. Результаты исследования отправляются в автоматическом режиме врачам и медсестрам в виде отчета.

После многочисленных жалоб от своих потребителей, в Apple решили приостановить программу оценки качества голосового помощника Siri, предполагающую прослушку менее 1% обращений пользователей, сообщает агентство Bloomberg.

Источник: Facebook

Facebook рассказал о том, как продвигается создание интерфейса «мозг-компьютер», который позволит печатать силой мысли без использования инвазивных технологий.

Технология разрабатывается с 2017 года. В этом году Facebook профинансировал исследования с привлечением добровольцев.

Участниками исследования Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) стали люди с эпилепсией, которым имплантировали электроды в мозг. Исследователи попросили добровольцев выслушать несколько вопросов и выбрать один из стандартных ответов, отслеживая при этом их мозговую активность. Используемые исследователями алгоритмы декодирования речи смогли расшифровать мозговую активность и перевести сигналы в слова в режиме реального времени. Результаты были точны в 61% случаев.

Результаты нового исследования искусственного интеллекта указывают на то, что зрительная система спонтанно создает чувство числа без предварительного опыта подсчета.

У людей и животных есть «чувство числа», врожденная способность подсчитывать количество объектов в сцене. Считается, что нейронной основой этой способности являются так называемые нейроны числа, которые реагируют на определенные числа и были обнаружены в мозге человека и животных. Исследователи долго задавались вопросом, формируются ли эти нейроны числа в мозге только благодаря способности видеть — и если да, то как? Теперь группа исследователей во главе с профессором Андреасом Нидером из Института нейробиологии Университета Тюбингена изучила происхождение чувства числа, используя искусственную нейронную сеть. Результаты показывают, что чувство числа возникает спонтанно в визуальной системе без какого-либо опыта в подсчете. Исследование было опубликовано в издании Science Advances.

Три исследователя Samsung AI Center в Сколково разработали нейросеть, способную воспроизводить фотореалистичные сцены из видео с нового угла зрения.
Система использует набор точек, которые представляют собой геометрический аналог сцены из видео. Сеть обрабатывает облако точек так, чтобы в итоге получилось изображение с другой точки обзора. Такой подход можно использовать для моделирования изображений из видео без построения сетки.

Как сообщил Дмитрий Ульянов, один из авторов разработки, в комментарии The Next Web, «идея состоит в том, чтобы научиться визуализировать сцену с любой точки зрения».

Компания Meta* начала очередную волну сокращений персонала в этот понедельник, сообщает Bloomberg. Сокращенные сотрудники уже стали получать соответствующие уведомления на электронную почту.



Работники из США могут рассчитывать на оплату 16 рабочих недель плюс два недельных оклада за каждый год выслуги. Об условиях сокращения и выплат для иностранных сотрудников информации нет.

Президиум Правительственной комиссии одобрил так называемый суперсервис по оформлению европротокола онлайн. Как сообщает пресс-служба Минкомсвязи, использование суперсервиса позволит сократить время на оформление ДТП до 15 минут, благодаря чему количество пробок, связанных с авариями, сократится.

Компания Microsoft инвестирует в разработчика искусственного интеллекта — проект OpenAI — миллиард долларов. Планируется, что Microsoft и OpenAI будут совместно работать над созданием так называемого сильного искусственного интеллекта (AGI).

На GitHub появилось приложение video-object-removal, которое удаляет объекты с видео. Для этого достаточно выделить нежелательный объект, нарисовав рамку вокруг него, как на фото. Приложение само отследит и удалит информацию внутри рамки, а затем восстановит изображение, чтобы заполнить «дыру».

Утилита использует нейросеть, которая обрабатывает видео покадрово, заменяя ненужный объект фоном. Пока что этот метод обработки видео не идеален: на месте удалённого объекта может остаться след. Все зависит от фона — чем он проще и однороднее, тем «чище» получается результат.

Open Skoltech Car — машина, которая собрала для участников датасет из 600 000 изображений плюс данные с лидара

16 июля 2019 года определены победители и призёры международного хакатона Ice Vision с призовым фондом 3 млн руб. Перед участниками поставили задачу: за 48 часов разработать программное обеспечение, эффективно и точно распознающее объекты в зимних условиях по данным видеокамер и лидаров. «Зимние условия» предполагают осадки, встречный солнечный свет, туман, недостаточную освещённость и неочищенную проезжую часть (метель и снег).

Уверенное распознавание знаков в любых погодных условиях — необходимое требование для создания транспорта 5-го уровня беспилотности, т.е. способного перемещаться полностью без участия водителя в любых погодных условиях на любой дороге общественного пользования. На настоящий момент полностью эта задача не решена никем из производителей беспилотных транспортных средств в мире.

Специалисты Сбербанка разработали техническое решение для прогнозирования выручки компаний малого, среднего и крупного бизнеса. Модель построена для всех 8 млн компаний (ИП и юрлиц), присутствующих на российском рынке.

«Разработанная модель позволяет получать прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. Это даёт возможность заранее планировать работу с компаниями. К тому же с помощью новой модели можно получать прогнозы в том числе и по ИП, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике, — сказано в пресс-релизе. — В данном случае была использована модель класса black box, основанная на деревьях решений — Random Forest Regression».

Компания Google официально признала, что её подрядчики систематически прослушивают аудиофайлы, записанные умными колонками Google Home и приложением для смартфонов Google Assistant.

Первые сообщения об этом появились бельгийской прессе. Журналисты издания VRT NWS прослушали более тысячи записей, и значительная часть из них сделана случайно, то есть без команды пользователя.

На протяжении десятилетий покер был сложной и важной проблемой в области искусственного интеллекта. Игра включает в себя скрытую информацию — вы не знаете карты ваших оппонентов — поэтому успех требует применения нескольких стратегий. Каждый игрок корректирует поведение исходя из своего представления о том, что ожидает противник, и исходя из накопленной статистики (если речь об онлайн-покере со вспомогательным статистическим ПО). Ценность действия в игре с неполной информацией зависит от вероятности, с которой оно выбрано, и от вероятности, с которой выбраны другие действия.

Такие нюансы сделали покер устойчивым к методам обучения ИИ, которые добились успеха в других играх. Казалось, компьютеры никогда не смогут успешно играть в покер против людей. Но теперь ясно, что все ошибались.

В последние годы новые методы смогли победить лучших людей в хэдзапе (бот Libratus). А сейчас достигнута ключевая веха: бот Pluribus, разработанный в университете Карнеги — Меллона и Facebook, победил элитных игроков за столом с шестью игроками (научная статья опубликована в Science). Что характерно, самообучение программы проводилось на одном 64-ядерном сервере с 512 ГБ памяти. Это не какие-то корпоративные проекты, где нейросеть обучается на десятках тысяч процессорных ядер. Обучение программы вроде Pluribus может повторить практически любой исследователь.

Компания DeepMind приняла решение запустить свой ИИ AlphaStar на сервера Battle.net для того, чтобы машина получила возможность сражаться с геймерами-людьми. Поединки будут проводиться в рейтинговом режиме StarCraft II, причем противники ИИ не будут знать, кто перед ними — искусственный интеллект станет играть анонимно.

Подбор соперников будет производиться в случайном порядке, что позволит проводить соревнования в реалистичных условиях. К сожалению, общее количество игр, которое планируется провести, а также их частот разработчики не раскрывают. При этом известно, что и победу, и поражение пользователям будут засчитывать так же, как это делается в обычных играх на MMR.

Сервис GitHub начал удалять страницы, содержащие код программы DeepNude — приложения на основе искусственного интеллекта, которое «раздевает» женщин на фотографиях.

Фрагменты кода были сгенерированы из копии приложения DeepNude, которое вышло в продажу в прошлом месяце. Материал был помещен в удаленный на текущий момент репозиторий GitHub. Как пишет издание The Verge со ссылкой на Motherboard, представители GitHub пояснили, что приложение нарушает правила в отношении «сексуально непристойного контента». С GitHub были удалены несколько репозиториев, включая тот, что был официально создан разработчиком DeepNude.

Facebook как один из мировых лидеров в разработке технологий искусственного интеллекта нашёл прикладное применение для этих программ: фильтрация общения людей. Передовые инновации внедряют в социальной сети Instagram (см. пресс-релиз Instagram, а также репортаж в Time с комментарием Йоава Шапиры, ведущего разработчика нейросетевых классификаторов травли).

Самая интересная из новых функций — что «грубого человека» можно заблокировать так, что он даже этого не заметит. Пользователь продолжит хамить, но его опубликованные сообщения будут видны только ему одному. Это идеальный вариант, чтобы не блокировать грубияна и не обострять ситуацию. Впрочем, конкретно эта функция не связана с системой ИИ.