Искусственный интеллект

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».

Приглашаем всех 15 декабря принять участие в очном хакатоне по анализу данных «Новый Год hack 2019» в Москве в Научном парке МГУ.

Хакатон проводят компании Лаборатория Наносемантика и Контакт-центр «Гран» вместе с МФТИ и МГУ.

Под катом — описание задач, критериев оценки, условий участия и призы.

Согласно информации агентства «РБК», Норвежская телекоммуникационная компания Telenor опубликовала свой список главных технологических трендов 2020 года. Подобный прогноз главных техно трендов на 2019 год, который опубликовала Telenor в конце 2018 года, показал свою состоятельность. Специалисты компании предвидели, что в 2019 году нас ждет мировое распространение deepfake, внедрение этических стандартов для искусственного интеллекта (ИИ), развертывание 5G, развитие индустриального IoT (интернета вещей), повсеместное использование голосовых помощников в домашних «умных» устройствах.

Что ждет нас в 2020 году.

Разработчики Google представили нейросеть, которая изучает тенденции модных показов по цвету. Было проанализировано 140 тысяч фотографий с подиума. Затем ИИ выделил из них основные цвета и составил интерактивную карту.

Издание The Business of Fashion предоставило компании фотографии с 4000 показов. В рамках эксперимента Runway Palette была составлена интерактивная визуализация четырехлетней моды от почти 1000 дизайнеров.

В Google отметили, что, если бы человек в день посещал по одному представленному в проекте показу, то у него бы ушло на это более десяти лет. Однако теперь есть общедоступная визуализация. Она поможет в изучении трендов на цвета и сравнении работ дизайнеров.

Литературные аналитики давно заметили руку другого автора в шекспировском «Генрихе VIII». Теперь нейронная сеть указала конкретные сцены, написанные не Шекспиром, и определила, кто на самом деле их написал.

Большую часть своей жизни Уильям Шекспир был драматургом актерской труппы под названием «Люди короля», которая исполняла свои пьесы на берегу Темзы в Лондоне. Когда в 1616 году Шекспир умер, труппа нуждалась в замене. Актёры обратились к одному из самых плодовитых и известных драматургов того времени — Джону Флетчеру. Более двухсот лет спустя, в 1850 году, литературный аналитик Джеймс Спеддинг заметил сходство между пьесами Флетчера и пьесой «Генрих VIII», которую, как считалось ранее, написал Шекспир. Спеддинг пришел к выводу, что Флетчер и Шекспир, вероятнее всего, написали пьесу вместе.

При использовании систем с искусственным интеллектом у конечных заказчиков часто возникает практически фундаментальная проблема — им сложно понять, как именно искусственный интеллект (ИИ) принимает свои решения. Так как специалистам компаний, которые купили эту «черную» коробочку и загрузили в нее большой объем данных, зачастую очень трудно, если не невозможно, разобраться в тонкостях работы ИИ. Тем более, что алгоритмы для этого программного продукта писали сторонние разработчики, которые не заложили в его функционал более тонкие настройки и триггеры, которые бы при нештатной работе ИИ позволяли бы быстро откорректировать параметры и исправить ситуацию без остановки работы системы и обращения в техническую поддержку.

В конце этой недели на специально посвященном разработке ИИ мероприятии в Лондоне подразделение облачных вычислений Google представило новый облачный продукт, который должен предоставить компании преимущество над разработками своих конкурентов — Microsoft и Amazon, которые доминируют в сфере облачных применений ИИ. Этот новый продукт в Google Cloud назвали «объяснимый» ИИ (Explainable AI).

Компания Bosch в партнерстве с Astrobotic Technology Inc. и NASA представила систему сенсоров, которые действуют на базе технологий искусственного интеллекта. Система предназначена для нужд Международной космической станции. Она должна помочь астронавтам и наблюдателям с Земли отслеживать неисправности на станции.

Система под названием «SoundSee» имеет размер ланчбокса. В нее включены чувствительные микрофоны, которые снимают звуки, издаваемые станцией. Система на машинном обучении анализирует, насколько эти звуки соответствуют нормальному рабочему звучанию компонентов МКС. В дальнейшем, по мере накопления информации, она сможет анализировать свою же базу для выявления неисправностей оборудования. Конечной целью новой системы является выявление неполадок на ранних стадиях, а в перспективе и предотвращение их на этапе появления самых первых незначительных отклонений в работе. Это позволит в будущем автоматизировать проверку состояния МКС, которую сейчас астронавты проводят вручную.

Фото: PJ Chmiel/Flickr

Британский Совет по ставкам и азартным играм (BGC) запустил Anonymous Player Awareness System, систему искусственного интеллекта (ИИ), которая предназначена для обнаружения и предотвращения проблемных действий игроков. Система начала работать на всех игровых автоматах в магазинах.

Данная система распознает нестабильное поведение и блокирует игроков на 30 секунд. При этом отображаются предупреждающие сообщения о безопасных азартных играх. Индикаторами нестабильного поведения служат погоня за потерями, большие расходы и быстрое участие в ряде игр.

Команда исследователей во главе с сотрудниками Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) работает над созданием искусственного интеллекта, который мог бы предсказывать поведение водителей-людей на дорогах. Для этого они используют инструменты социальной психологии.

Учёные обучали систему с помощью так называемой социальной ценностной ориентации (SVO). Этим термином исследователи обозначили степень, в которой кто-то «эгоистичен» или «просоциален» во время вождения. Система наблюдала за поведением водителей и оценивала их SVO для создания траектории движения для беспилотных авто.

Во время тестов система показала, что она может оценивать и предсказывать поведение водителей лучше на 25%, чем до обучения.

Два исследователя из Университета Луизианы в Лафайетте разработали модель, основанную на искусственном интеллекте, которая может с точностью до 99,6% прогнозировать возникновение эпилептического припадка за час до наступления.

Алгоритм использует результаты электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для прогноза. Сейчас учёные занялись разработкой устройства, на основе которого будет функционировать модель.

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.

Google открыл в общий доступ для всех пользователей экспериментальный онлайн-сервис с использованием искусственного интеллекта — FreddieMeter.

Этот интересный проект создан компанией Google совместно с YouTube, в разработке приняли участие подразделения Google Creative Lab и Google Research в сотрудничестве с группой Queen и студиями звукозаписи Universal Music Group и Hollywood Records. На недавно запущенном онлайн-портале, созданном Google, предлагается всем пользователям сравнить свои вокальные данные с голосом легендарного Фредди Меркьюри.

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.