Машинное обучение *

Будущее, в котором вы можете доехать домой на беспилотном "убере", становится все ближе, по мере того как технологические гиганты совершенствуют свои разработки в области автономных систем вождения. Но, похоже, многие все еще не готовы "отдать баранку" в руки искусственному интеллекту. Одним из главных препятствий на пути к роботизации транспорта стоят устаревшие законы, многие из которых были разработаны с учетом наличия в автомобиле человека в роли водителя.

На фото: кабина автомобиля Cruise AV без ручного управления. Автор: Mike Wayland

В январе 2018 года автомобильный гигант General Motors обратился в Национальное управление безопасностью движения на трассах (NHTSA) с петицией, в которой запросил разрешение выпустить на дороги Сан Франциско 2500 беспилотных электрокаров Chevrolet Bolt. Для этого Управление должно «закрыть глаза» на несоответствие данных автомобилей 16 требованиям Федерального стандарта безопасности моторных транспортных средств.

Исследователи Массачусетского университета предупреждают о теневой стороне искусственного интеллекта в новой работе: необходимый для тренировки модели объем вычислений требует огромного количества энергии и вызывает выброс углекислого газа в атмосферу. Цифры, которые приводят авторы, показывают, что обучение одной модели обходится человечеству дороже, чем эксплуатация пяти автомобилей.

Microsoft убрала из интернета свою базу данных на 10 миллионов лиц MS Celeb, пишет Financial Times. Фотографии под лицензией Creative Commons использовались для обучения систем распознавания лиц учёными со всего мира. К сожалению, среди них оказались военные подразделения и китайские фирмы SenseTime и Megvii, которые специализируются на разработке систем видеонаблюдения. Вероятно, это могло вызвать недовольство в высших эшелонах власти и породить обвинения в адрес IT-компании, которая якобы оказывает техническое содействие потенциальному врагу.

База данных MS Celeb вышла в 2016 году. Microsoft описывает её как крупнейший общедоступный набор данных распознавания лиц в мире, содержащий более 10 млн изображений почти 100 000 человек.

Примеры видеороликов из тестового набора

Российская компания NtechLab заняла второе место на конкурсе нейросетей ActEV: Activities in Extended Video среди алгоритмов, способных распознавать действия на видео. В конкурсе принимали участие 39 алгоритмов, в финальном этапе ActEV-PC Independent Evaluation остались семь участников.

Такие системы могут широко применяться в коммерческих системах. Например, это позволяет автоматизировать поиск неправильно припаркованных автомобилей, оставленных предметов, а также курящих в неположенных местах граждан — и оперативно оповещать об этих действиях полицию. Система автоматического распознавания действий для правоохранительных органов особенно эффективна в сочетании с обширной системой видеонаблюдения, которая работает в связке с системой распознавания лиц.

В июне в бразильских магазинах появятся первые в мире духи, созданные при помощи искусственного интеллекта — результат двухлетней совместной работы команды IBM Research с парфюмерами из косметической компании Symrise.

VOCORD FaceControl 3D

Компания Huawei приобрела интеллектуальную собственность российской компании «Вокорд» на технологии распознавания лиц, а также перевела в свой штат российских разработчиков. Об этом стало известно «Ведомостям» от одного из акционеров «Вокорда»,

Сделка проведена через родственные фирмы: дочерняя российская компания «Техкомпания Хуавэй» и гонконгская «Хуавэй диджитал технолоджиз ко., лимитед» стали владельцами компании «Игл софтлаб», которой «Вокорд» продал свои права на патенты и оборудование. Также в «Игл софтлаб» переходит большинство сотрудников «Вокорда».

23 мая исследователи Массачусетского технологического института в сотрудничестве с командой Google AI представили итоги работы над нейросетью Speech2Face, которая может по короткой аудиозаписи со звучащей речью реконструировать внешность говорящего. Разработчики не преследовали цели добиться точного сходства – проект носил экспериментальный характер и был призван показать, какой объем информации о человеке можно получить, прослушивая его голос.

Исследовательская группа Копенгагенского университета сообщила о результатах тестирования новой нейросети Ghostwriter. Разработанный учеными алгоритм искусственного интеллекта анализирует тексты письменных работ, которые сдают учителям школьники, чтобы установить авторство и выявить тех, кто прибегает к услугам текстовых бирж.

В своем новом проекте компании Microsoft удалось значительно усовершенствовать технологии генерации речи. Разработанную нейросеть отличает естественное произношение, практически неотличимая от человеческой, и малый объем размеченной выборки, необходимой для обучения.

В ближайшие годы крупнейшие государственные компании России должны пройти цифровую трансформацию и внедрить новейшие компьютерные технологии. Как стало известно РБК, Минкомсвязь разослала в ряд госкомпаний проект методических рекомендаций по разработке стратегий цифровой трансформации госкорпораций и компаний с госучастием. Документ должны обсудить на совещании 27 мая, а окончательную версию министерство обязано утвердить до 31 мая (согласно программе «Цифровая экономика»).

Каждая госкомпания обязана назначить специалиста на должность CDO (директор по цифровым трансформациям) с широкими полномочиями по изменению бизнес-процессов в компании.

Информированные источники приводят список требований, которые выдвигаются к государственным компаниям.

— No, my friend Magritte, it is a smoking pipe, indeed.

Стажеры Microsoft создали Android-приложение, которое распознает объекты через камеру смартфона и подсказывает, как их назвать по-английски. Программу также можно использовать для чтения бумажных документов.

Новый проект от группы российских исследователей из Сколково знаменует очередной этап в развитии технологий распознавания и генерации лиц. Созданная ими нейросеть синтезирует динамичные изображения людей на базе любого числа доступных изображений, начиная с одного.

Компания ASRC Federal, специализирующаяся на разработке технологий для разведки и обороны, соместно с Мэрилендским университетом опубликовала мрачный прогноз о последствиях неизбежного применения искусственного интеллекта в вооруженных конфликтах.

20 мая в блоге Google появился отчет о новом проекте компании, направленном на борьбу с онкологическими заболеваниями. Созданная на основе технологий глубокого обучения модель обнаруживает раковые клетки на томограммах легких с точностью, недоступной человеческому глазу.

Чуть больше двух лет назад полицейским в России начали выдавать видеорегистраторы (на фото). Сейчас технология выходит на новый уровень: носимые видеокамеры подключают к системе распознавания лиц, сообщают «Ведомости».

Систему распознавания лиц для МВД разработала компания NtechLab, которая прославилась мобильным приложением FindFace для установления личности прохожих, а также для поиска профилей «ВКонтакте» актрис из порнофильмов (осторожно, по ссылке 18+, NSFW).

15 мая инженеры из Колумбийского Института Цукермана опубликовали в журнале Science Advances промежуточные итоги своего экспериментального проекта – слухового аппарата, способного фокусироваться только на тех звуках, которые интересуют его владельца.

13 мая бельгийская компания imec представила прототип своей новой разработки – компактной сверхчувствительной радиолокационной системы. Работая в связке с усовершенствованной технологией для распознавания жестов, радар избавляет пользователей смартфонов от необходимости касаться экрана, чтобы выполнить ту или иную операцию.

Компания NVIDIA представила результаты своей работы над новым алгоритмом искусственного интеллекта в виде открытой онлайн-платформы, преобразующей изображения животных. Посетители могут загрузить фотографию домашнего питомца и увидеть, как он превращается в тигра, волка или леопарда, сохраняя при этом узнаваемые черты.

Исследователи Массачусетского Технологического Института (MIT) предположили, что современные нейросети можно уменьшить до десяти раз, не потеряв в точности предсказаний. Скорость и легкость обучения таких сетей также может быть значительно выше. При этом тренировать и обеспечивать данными их смогут даже программисты-одиночки, а не только технологические гиганты с GPU-серверами и огромными датасетами.

Камеры main, narrow и fisheye («рыбий глаз») на автомобиле Tesla Model S 75. Они обеспечивают входные данные для нейросетей автопилота

Исследователи из компании Tencent Keen Security Lab опубликовали отчёт с описанием успешной атаки на прошивку автомобиля Tesla Model S 75, включая удалённое управление рулевым колесом и атаку с помощью «состязательных примеров» (adversarial example) на автопилот, принудив его выехать на полосу встречного движения. Tesla активно применяет нейросети для многих задач машинного зрения, чем и воспользовались злоумышленники, которые применили стандартные методы атаки на машинное зрение.

Для эксплойта исследователи использовали цепочку уязвимостей, которую впоследствии раскрыли Tesla. Автопроизводитель закрыл уязвимости патчем 2018.24.