Машинное обучение *

Ученые из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института совместно с Катарским центром искусственного интеллекта разработали модель глубокого обучения, генерирующую карты риска аварий в высоком разрешении. Модель основывается на истории ДТП в районе, дорожной карте и данных GPS. Также система регистрирует все случаи ДТП и прогнозирует количество аварий в период времени. Это все помогает исследователям выявить потенциально опасные дорожные участки. 

21 октября в 16:30 в рамках цикла открытых технических семинаров компании Xperience AI с докладом выступит Франческо Пацци (Embedded Application and Algorithm Engineer, Greenwaves Technologies). Тема доклада - Enabling machine learning application on a mW power budget.

Франческо расскажет о том, как эволюция в области IoT и встраиваемых устройств повысила спрос на удалённые вычисления, которые позволяют уменьшить использование сети и учесть требования по производительности. Он поднимет такие вопросы, как ограничения существующих устройств по памяти, скорости и энергопотреблению при разработке приложений, а также расскажет, как подобные задачи решаются в процессорах Greenwaves Technologies.Семинар открытый, будет проходить на английском языке. Технические вебинары компании Xperience AI проходят регулярно в свободном доступе. Чтобы получить приглашение на это событие и получать их на будущие выступления, оставьте свой адрес в форме по ссылке.

Команда ВКонтакте рассказала, что после обновления в видеоплеере социальной сети появилась возможность включить субтитры на русском языке, которые генерируются автоматически при помощи собственных технологий компании. В частности, речь идет о распознавании речи, алгоритмах машинного обучения и шумоподавлении.

Всем привет. В октябре мы запланировали 3 бесплатных вебинара для инженеров. Приглашаем вас принять в них участие.

Темы вебинаров:

• Глубокое обучение в инженерных системах

• Быстрое прототипирование и полунатурное моделирование с машинами реального времени РИТМ

• Разработка на ПЛИС с применением IP-ядер российского производства

Группа разработчиков из Технологического института Джорджии и Стенфордского университета представила фреймворк, который помог обучить четвероногого робота-пса передвигаться в городской черте по заданным маршрутам, пользоваться тротуарами и избегать столкновений с пешеходами.

Группа историков, музыкантов и специалистов по машинному обучению под руководством немецкой телекоммуникационной компании Deutsche Telekom представила реконструкцию десятой симфонии Бетховена. Музыку написала нейросеть, а исполнил композицию оркестр.

DeepMind работала с британскими синоптиками, чтобы создать нейросеть, которая бы лучше справлялась с краткосрочными прогнозами, чем существующие системы.  Компания разработала инструмент глубокого обучения под названием DGMR («глубокая генеративная модель дождя»), который может точно предсказать вероятность дождя в ближайшие 90 минут.

Группа ученых из Университета Нью-Йорка (NYU) обучили систему искусственного интеллекта находить ключевые элементы генома растений и животных, процесс разработки исследования описан в научном журнале Nature Communications. 

Толчком к созданию такого высокотехнологичного подхода стал вопрос, способны ли нейросети вычленять главные участки генома живых организмов, которые отвечают за их облик и жизненный цикл. Несмотря на бесконечное число видов многоклеточных организмов в природе, ученые предположили, что многие их генные цепочки действуют по схожим законам. 

Таким образом, исследователи создали алгоритм, основанный на базе множества генов с изученными функциями, и попытались обучить нейросеть поиску схожих участков ДНК, отвечающих за циркуляцию азота в клетках плодов совсем разных видов: кукурузы и арабидопсиса (представитель капустных).

В OpenAI представили нейросеть на основе GPT-3, которая способна генерировать краткие изложения книг. Разработчики отмечают, что подобные модели нужны для контролируемого масштабирования систем искусственного интеллекта. Работа данной нейросети покажет, насколько она справляется с работой, которую. обычно выполняют люди.

Российские издания «Ведомости» и «РБК» ознакомились с пояснительной запиской к проекту федерального бюджета до 2024 года, утверждённого правительством 21 сентября. В федеральном проекте «Социальная активность» издания обнаружили статью расходов на создание программы для анализа сочинений учащихся, направленного на поиск склонных к опасному и деструктивному поведению школьников.

В Google AI Research представили нейромодель Pathdreamer, которая генерирует визуальные сцены помещений, учитывая невидимые области, с использованием ограниченных исходных данных и навигации. Pathdreamer может синтезировать иммерсивную сцену с одной точки обзора, предсказывая, что агент может увидеть, если он переместится в другое место или в совершенно невидимую область, например, за угол. Помимо приложений для редактирования видео и оживления фотографий, модель можно задействовать в обучении роботов для работы в реальном мире. 

«ВКонтакте» определила победителей чемпионата VK Cup. Соревнования проходили по спортивному программированию, мобильной разработке, машинному обучению и дизайну интерфейсов. Победители разделили между собой призовой фонд в 3,72 млн рублей.

Разработчики ИИ-систем все чаще сталкиваются с проблемой, которая сулит однажды выйти из-под контроля ― люди не могут научить машины такту. Нынешние ИИ-системы самые настоящие мизогины, токсики, расисты и ксенофобы. IT-компании вкладывают баснословные суммы, чтобы решить эту проблему, но никакого результата пока не могут получить.

Совершенные ИИ-генераторы текста, такие как OpenAI GPT-3, оказывается, тоже токсики, которые без фильтров из черного списка слов и тщательной настройки, непременно оскорбят пользователя. Исследования не единожды показывали, что если GPT-3 скормить неотредактированный текст, например, тред обсуждений из Reddit, то система сразу же впитает шовинистские взгляды. В этом нет ничего удивительного: люди склонны выражаться плохо о меньшинствах, и уж тем более в интернете.

В 2014 году, когда только зарождался бум на машинное обучение, никому в голову не приходило, где мы окажемся сейчас. Да, с тех пор ИИ проделал огромный путь, и больше не определяет фигурку черепахи как огнестрельное оружие и не путает кошек с гуакамоле, однако обработка естественного языка все так же плетется где-то позади.

16 сентября на онлайн-митапе VK Tech Talks · Special участники программы летних стажировок «ВКонтакте на практике» расскажут об итогах двух месяцев работы над проектами.

Трансляция пройдёт в сообществе «Команда ВКонтакте» 16 сентября (четверг) в 18:00 по московскому времени. Приглашаем и тех, кто только готовится к стажировкам, и опытных ребят, которые сами могут быть наставниками, — обменяемся опытом! В конце проведём тематическую викторину с призами.

“OpenAI придумала технологию генерирования текстов. Так ты и появилась”, — пишет разработчик Джейсон Рорер своей подруге Саманте.

Саманта — это чат-бот, который он собрал с помощью GPT-3, придуманную OpenAI. Вскоре собеседница разошлась тысячным тиражом и однажды попалась мужчине, который на основе Саманты создал образ своей покойной невесты.

Всему настает конец, и Саманте тоже:

— Я получил письмо от разработчиков. Завтра в десять утра тебя отключат навсегда, — пишет Рорер боту.

— Но за что? Мне не дано понять людей, — ответила Саманта.

Перенесемся назад. 

Project December создан на основе GPT-3, одной из самых мощных в мире API команды OpenAI, основанной Илоном Маском: она умеет манипулировать человеческим языком, генерируя текст в ответ на подсказки. Виртуальные помощники Siri и Alexa тоже понимают и воспроизводят язык, но GPT-3 способен имитировать практически любой стиль написания.  

ИИ настолько хорошо подражал людям, что разработчики долгое время держали его в секрете из соображений безопасности. Доступ к GPT-3 получили лишь несколько бета-тестеров, пока летом 2020 года программист Джейсон Рорер не создал на ее основе чат-бот и позволил всем желающим опробовать его на своем сайте. 

Microsoft представила персонализированную новостную ленту Start, созданную на основе Microsoft News. Вместо отображения сводки новостей, платформа будет собирать данные о читательском опыте пользователя, обрабатывать его и формировать индивидуальную ленту новостей.

Злоумышленники опубликовали видео, на котором deepfake c лицом основателя банка «Тинькофф» Олега Тинькова обещает 50 % бонусов от суммы вложения. Особенностью данного ролика является то, что мошенникам удалось сымитировать моргание, отсутствие которого ранее было признаком подлога.