Удивительные возможности нейросетей 2019 года



    Кажется, не проходит и дня без того, чтобы в новостях не проскочило сообщение со словами «искусственный интеллект», «нейросеть», «машинное обучение». Это и не удивительно, алгоритмы постоянно совершенствуются, получают новые знания, включая информацию о каждом из нас. И это вырисовывает весьма интересные перспективы будущего, с персонализированными товарами, пищей и развлечениями. Но обо всем по порядку.

    Чем удивляют нейросети?


    Некоторые новости о нейросетях, которые появились в последние месяцы еще пару лет назад смело можно было бы отправлять на полку фантастических рассказов. Но нет, это не фантастика, это 2019 год.

    Нейросети понимают, чего хотят младенцы


    Исследователи из Нью Джерси разработали нейросеть, которая может отличать крики младенцев друг от друга и классифицировать их. Испытания с более чем сотней (на сегодняшний день) деток от 3 до 6 месяцев показали, что нейросеть в абсолютном большинстве случаев верно понимает, чего хочет ребенок: поесть, поспать, сменить подгузник, внимания, чувствует боль или иной дискомфорт.

    Нейросети «оживляют» изображения


    Сотрудники Samsung AI Center-Moscow и специалисты из Сколково создали систему, способную всего по нескольким (от 1 до 8) изображениям человека (фотографиями или даже портретам) создавать его анимацию. В результате мы можем взглянуть на достаточно реально двигающееся лица Альберта Эйнштейна, Мерлин Монро, Федора Достоевского, да и многих других. Выглядит впечатляюще!





    Нейросети создают фотографические изображения


    В этом году была представлено несколько нейросетей, способных быстро нарисованные человеком наброски превращать в реально выглядящие изображения (к примеру, домик в виде квадратика и треугольника или пририсованную улыбку на фото человека).





    Мало того, появились нейросети самостоятельно создающие неотличимые от реальных лица людей, изображения животных, транспорта, жилых помещений и многого другого.





    Нейросети по голосу воссоздают портреты людей


    Массачусетский технологический институт продолжает удивлять. Представленная этим учреждением нейросеть Speech2Face создает портреты людей, только услышав образец их голоса. И только взгляните, насколько точно в большинстве случаев алгоритм показывает пол, национальность и возраст людей. Да и сами лица в ряде случаев достаточно выраженно похожи на оригинал.



    Нейросети узнают возраст по движению глаз


    А в Университете Миннесоты была разработана нейросеть, которая только по траектории движения глаз детей, при демонстрации им различных изображений, могла верно определить возраст в 83% случаев. Правда в исследованиях участвовали только дети до 3 лет.

    Нейросети пишут «человеческие» тексты


    В начале этого года компания OpenAI заявила о создании нейросети, способной написать текст (будь то новостная заметки или целая повесть), неотличимый от человеческих статей и произведений. Опасаясь неблагочестивого использования программы для создания ложных новостных заметок, компания не представила эту нейросеть широкой публике.

    Нейросети создают ложные движения людей на видео


    Разработчики из Facebook AI Research научили свою нейросеть распознавать движущегося человека на видео, заменять все, что есть на видео, кроме распознанного объекта, и даже добавлять человеку на видео новые движения. Причем «захваченным» видеоизображением человека нейросеть позволяет управлять с помощью клавиатуры, как в компьютерной игре.



    Нейросети отменяют фотошоп


    Страшный сон многих стал реальностью – появилась нейросеть, способная видеть, было ли изображение обработано в Adobe Photoshop, и затем воссоздавать оригинальный снимок. Пока что программа определяет только один (правда, самый популярный) инструмент «Пластика с учетом лица», однако создатели нейросети полагают, что в скором времени ни какое редактирование изображений не пройдет незамеченным.



    Нейросети будут решать, что предложить Вам поесть


    McDonald’s приобрел компанию Dynamic Yield, которая занимается разработкой нейросетей для персонализированной рекламы. Так что, возможно, в скором времени, вам будут предлагать пищу, от приобретения которой с большой долей вероятности вам будет очень сложно отказаться.

    Нейросети придумывают новые виды спорта


    Вы не являетесь фанатом какого-то определенного вида спорта? Возможно, нейросети в скором будущем смогут придумать новый спорт, который вам понравится. Так компания AKQA с помощью своих нейросетей на основе 7300 правил из 400 других видов спорта смогла создать новый спорт Speedgate. С основными правилами этой игры можете ознакомиться из видеоролика, в котором также можно увидеть, как создатели нейросети играют в Speedgate.



    Нейросети пишут музыку


    Уже не первый год поступают сообщения о том, что нейросети пишут музыку в том или ином стиле. В начале этого года Яндекс представил нейросеть, которая смогла написать пьесу для симфонического оркестра с альтом. Не нравится классика? Тогда, возможно, вам понравится нейросеть от Dadabots, которая в прямом эфире на ютуб канале нон-стоп сочиняет произведения в стиле death metal.



    Нейросети создают алкоголь


    Разработчики из Fourkind и Microsoft разработали нейросеть, которая создала новый сорт виски для винокуренного завода Mackmyra в Швеции. При этом учитывались более сотни параметров – от ингредиентов и способов производства до особенностей настаивания полученного напитка.

    А что же насчет персонализации?


    Значительная часть жизни человека проходит в интернете, в разнообразных социальных сетях. Не удивительно, что алгоритмы от Facebook, Instagram, YouTube, Google, Amazon, Twitter и др., знают многих людей чуть ли не лучше, чем они сами. И это направление будет только развиваться. Плохо ли это? Сложно сказать однозначно.

    Но вполне вероятно, что нас может ожидать будущее, где под каждого из нас будет писаться собственная музыка, создаваться картины, сочиняться рассказы, даже предлагаться определенная еда и уникальные напитки. Одна и та же новость для разных людей будет доноситься разным способом. Один человек увидит сухие статистические показатели в двух строках, другой – красочное описание того или иного процесса в виде лонгрида, всё в зависимости от предпочтений каждого.

    Кстати, даже фильмы и сериалы также могут стать персонализированными, с помощью добавления магии технологий. К примеру, Netflix уже экспериментирует с сюжетами, которые зависят от решений и действий зрителя. А если вы вдруг захотите увидеть других актеров, исполняющих роли в фильме? Нейросети и здесь уже начинают приходить на помощь. Технологии DeepFake с каждым годом становятся все лучше и в скором времени лица, тела, одежду любых личностей на видео можно будет заменить за несколько минут.



    К примеру, можете взглянуть на сцену из «Терминатор 2: судный день» в которой Арнольда Шварценеггера заменили Сильвестром Сталлоне.



    Резюме


    И это далеко не все события, связанные с нейросетями, только за этот год. Учитывая вышеописанные новости, не удивительно что правительства многих стран все больше обращают внимания на вопросы, связанные с искусственным интеллектом. Так, 8 июня этого года представители стран «Большой двадцатки» впервые подписали документ, в котором содержатся принципы работы с искусственным интеллектом.

    Можно уверенно утверждать, что эта сфера будет развиваться еще стремительней, так как никто не хочет остаться позади набирающего обороты поезда прогресса. К примеру, в России на совещании с президентом по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта было сказано:
    …разработать решения, которые могут обеспечить превосходство [искусственного интеллекта] над человеком по специальным задачам. И к 2030 году мы должны обеспечить превосходство человека по широкому кругу задач.
    Поддержать автора
    Поделиться публикацией

    Комментарии 16

      +2
      Было бы здорово, если бы в конце заметки, вы дали ссылочки на софт, который уже есть в открытом доступе, дабы простые холопы тоже могли побаловаться этой бесовщиной)
        +1

        Отличная идея. Поищу, если найду, обязательно добавлю.

          +1
          Первый раз вижу обзорную статью без ссылок на материалы, на основе которых она была написана. Есть несколько известных вещей, но остальное выглядит как жёлтые заголовки, никакой конкретики и никаких ссылок, чтобы узнать больше информации. Как этим пользоваться?
          С таким успехом можно было бы добавить ещё пару пунктов типа «нейросеть пилотировала космический корабль на небесное тело». Кто знает что это за небесное тело, может и что за сеть, может такое и было?
          Если бы эта статья была про новинки приложений в гуглплее за последний год, то она бы выглядела примерно так:
          спойлер
          Шутер в виртуальной реальности
          Одна московская компания при содействии с… сделали что-то крутое, сами узнаете что если найдёте оригинал исследования.
          Убрать все недостатки с фотографии лица
          Одна компания из США создала крутое приложение… блабла… Найти его можно в категории «графические программы».
          Изменить свой голос на марсианскиий
          Кто-то там провёл исследование и на 184% процента уверен, что может синтезировать ваш голос на марсинский манер… блаблалбла
        +4
        В перечисленных успехах есть одна небольшая неточность, всё это делают люди, а не нейронные сети. ))) Перечисленные проекты просто демонстрируют, что нейросети — это годный высокоуровневый инструмент. При умелом и грамотном применении которого можно добиваться интересных результатов.

        Но если мы серьезно говорим о том, что делают (|| создают, решают, понимают) нейросети, то нужно уточнить, что нейросети умеют только аппроксимировать. На этом их способности заканчиваются…
          +1

          Спасибо за уточнение. Да все верно. По крайней мере, на сегодняшнем этапе развития это так. но все равно, лично меня, впечатляет

            +1
            Конечно, впечатляют. Но, опять же, простите, с небольшими оговорками. Нейросети — это довольно широко и неточно, их очень много разных, обычно под «нейросетями» понимают MLP и DL, который является все-таки композицией. Мне представляется, что более правильно говорить об успехах машинного обучения. А уже внутри ML разбираться, что лучше работает — ансамбли или MLP… )))
            0

            А что именно аппроксимируют deep reinforcement learning сети?

              +1
              Наборы данных, генерируемых системой подкрепления ))).
                +2
                Тогда люди тоже, только и делают что аппроксимируют наборы данных
                  0
                  Да. Мышление — это управление ошибкой аппроксимации. Абстрагирование называется. Работает оно только иначе, чем слой нейронных сумматоров… )))
            0
            Оживленный Эйнштейн похож на Лукашенко, который сделал пересадку волос и теперь счастливо ходит лохматый и смеется. Особенно средняя картинка.
              +2
              Нейросети по голосу воссоздают портреты людей.
              Это больше всего удивило!
                –1
                Возможно они удивительные для людей, которые не слышали как это работает. По факту это просто развлечения не имеющие никакого практического значения, и без улучшаемого результата. 4 года назад гугл показывал как нейросети рисуют картины, результат улучшился с тех пор?
                  0
                  А я вот вчера писал-писал нейронку для конкурса, такую бомбезную архитектуру придумал, а она во всех предсказаниях выдает одну цифру :)
                    +2
                    42?
                      0

                      Это две цифры. :)

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое