Искусственный интеллект

Ученый Дмитрий Поспелов, которого называют основоположником советской школы искусственного интеллекта, ушел из жизни в 86 лет. Он занимался разработкой методик управления сложными системами и создал вычислительные системы новой архитектуры.

Поспелов окончил механико-математический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова и 12 лет проработал сотрудником Московского энергетического института. Затем он перешел в МФТИ.

Здесь, будучи профессором в должности заведующего отделом проблем искусственного интеллекта при Вычислительном центре РАН, он и начал разрабатывать свои вычислительные системы. Под руководством Поспелова были созданы два прототипа ЭВМ, новые для своего времени поколений. Это были «Логическая информационно-вычислительная система» (ЛИВС) в рамках советско-венгерского международного проекта и «Параллельная архитектура. Микроэлектроника. Интеллектуальный решатель» (ПАМИР) в рамках совместного проекта с разработчиками из Чехословакии, Болгарии и Польши.

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.

Нейросеть Nvidia позволяет заменить домашнее животное на любое другое
Исследователи из Nvidia создали инструмент GanAnimals. Разработка позволяет увидеть выражение морды и позу своего любимца на другом животном.

Это стало возможно благодаря технологии генеративно-состязательной сети (GAN), новой технике искусственного интеллекта, которая противопоставляет одну нейронную сеть другой.

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».

Платформа для соревнований FACEIT отчиталась о результатах работы «ИИ-админа» Minerva, который отслеживает токсичных игроков, а также вычисляет оскорбления. Нарушители получают наказание, а ругательные сообщения помечаются как спам.


ИИ-админ версии 0.1 работает при поддержке облачной службы Google Cloud и технологического инкубатора Google Jigsaw. Пока он анализирует только текстовые чаты.

Minerva тестировали несколько месяцев, а полноценно запустили в августе. За это время ИИ-админ проанализировал свыше 200 млн сообщений в чате и признал токсичными 7 млн; выписал 90 000 предупреждений и 20 000 банов за оскорбления и спам.

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 опробовали методику глубокого обучения нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Выяснилось, что она позволяет решить задачу до 100 млн раз быстрее. Пока метод опробовали в ограниченном пространстве начальных параметров, но в дальнейшем его намерены применить для общего случая.

Нейросеть смогла за время около 1 миллисекунды предсказывать положения тел. Современный численный алгоритмом Brutus тратил на это, как правило, в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз.

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).

_{Фото: bracewatcher/Flickr}

Ученым удалось вдвое повысить скорость, с которой нейронная сеть записывала воображаемые парализованным человеком команды. Участник опыта — парализованный от шеи пациент — мысленно двигал рукой, записывая каждую букву алфавита.

Ранее в практике использовались электроды, вживленные в тот участок мозга, который отвечает за движения. С помощью них парализованные пациенты могли мысленно перемещать курсор и выбирать на экране буквы. Таким образом им удавалось набирать до 39 символов в минуту. Однако это примерно в три раза медленнее скорости письма обычного человека (120 символов).

В новых же экспериментах доброволец просто представлял, как он двигает рукой, чтобы написать каждую букву алфавита. Эта мозговая деятельность помогла обучить компьютерную модель интерпретировать команды, отслеживая предполагаемую траекторию воображаемого кончика пера для создания букв. В конечном итоге компьютер смог считывать воображаемые предложения добровольца с точностью примерно 95% и со скоростью около 66 символов в минуту.

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.

Приглашаем Хабр 24 октября 2019 года на технологическую конференцию «Человек и Машина», которую мы организовываем вместе с нашей сестринской компанией «Лаборатория Наносемантика». Обсудим кейсы, технологии и рынок чат-ботов, голосовых роботов и распознавания речи. Участие бесплатное, подробности под катом.

_{Источник: OpenAI}

OpenAI обучила нейронную сеть собирать кубик Рубика с помощью смоделированной руки-робота, похожей на человеческую. Нейронную сеть обучили при помощи новой техники, которая называется рандомизацией доменов (ADR). Эта техника позволяет системе обрабатывать ситуации, с которыми она никогда не сталкивалась во время тренировок.

«Это не просто инструмент для виртуальных задач, он может решать проблемы реального мира, требующие беспрецедентной ловкости», — утверждают в OpenAI.

Компания Microsoft запустила в тестовом режиме новую функцию для пользователей игровой приставки Xbox. Она позволяет отфильтровывать грубые слова и оскорбительные выражения.

Пока функция доступна для участников программы тестирования Xbox Insiders. Им предложили выбрать один из трех фильтров — доброжелательный, средний, взрослый, либо полное отсутствие фильтров.

«Доброжелательный» фильтр скрывает по-максимуму потенциально оскорбительные или бранные слова и выражения. Его планируется по умолчанию устанавливать во всех детских учетных записях, хотя эту настройку можно будет изменить.

_{Фото: Oran Viriyincy/Flickr}

Исследователи из Карлова университета в Праге рассказали о системе AI-DQ-Birds, созданной с помощью Deep Q-learning, техники, которая позволяет агенту выбрать действие из случайного набора предыдущих активностей. Агент в итоге должен был превзойти результаты участников популярной игры Angry birds на выбранных 21 уровнях.

Однако добиться такого результата не удалось. «Angry Birds, по-видимому, является сложной задачей для ИИ из-за последовательного принятия решений, недетерминированной игровой среды, огромных пространств состояний и действий и требования различать несколько птиц, их способности и оптимальное время нажатия», — сообщили исследователи.

В ноябре 2017 года аккаунт Reddit под названием deepfakes опубликовал первые в интернете порнографические видеоролики, в которых программное обеспечение заменяло лица реальных актрис лицами голливудских знаменитостей. Почти два года спустя «дипфейки» стали общим явлением и термином, который описывает любое поддельное видео, сделанное с помощью программ ИИ. Этот метод используют и для смешных видеороликов на YouTube, он также вызывает озабоченность законодателей, опасающихся политической дезинформации. Тем не менее, новое исследование говорит о том, что дипфейки в основном остаются верными своим непристойным корням.

Стартап Deeptrace провел своего рода перепись дипфейков в июне-июле 2019 года, чтобы отрекламировать свои инструменты обнаружения, которые он надеется продать новостным организациям и онлайн-платформам. Всего стартап обнаружил 14 678 видеороликов, открыто представленных в качестве дипфейков: почти в два раза больше, чем семь месяцев назад. Около 96% из них оказались порнографическими.

История дипфейков повторяют историю многих других медиатехнологий, которые получили распространение благодаря порно: от VHS до потокового вещания.

10 октября 2019 года президент Путин подписал указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Этим указом утверждается Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года и гарантируется выделение финансовых ресурсов в том числе на:

• фундаментальные и прикладные научные исследования;
  
• разработку опенсорсного ПО;
  
• разработку процессоров.

Впрочем, это красиво выглядит только в теории.

На самом деле конкретного плана ещё нет. Неизвестно, дойдут ли деньги до реальных учёных и разработчиков. Ведь сначала предстоит большая бюрократическая работа «по подготовке к реализации, выстраиванию нормативно-правовой базы, разработке индикаторов эффективности и целевых показателей, программ мероприятий» и т. д. А затем может случиться так, что выйдут сроки — и придётся принимать новый документ с новым финансированием.

Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом подписал два законопроекта, касающихся дипфейков. Первый делает незаконным размещение любых видео с манипуляциями в политических целях — например, замена лица или речи кандидата для его дискредитации. Другой позволит жителям штата подать в суд на любого, кто использует дипфейк в порнографическом видео.

Дипфейки могут быть забавными, однако некоторые могут принести ощутимый вред. Например, дипфейк-видео со спикером палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси, на котором была изменена её речь. Создавалось впечатление, что политик была пьяна и едва выговаривала свои слова. Видео было опубликовано на Facebook, и компания не согласилась удалить его сразу, заявив, что вместо этого разместит статью-опровержение, в которой будет подчеркиваться факт редактирования речи.