Info: Самое интересное

Менее, чем за 12 часов, три разных человека предложили мне деньги за то, чтобы я час разговаривал с незнакомым человеком по телефону. Все они сказали, что им понравилась моя статья про то, как Google создаёт новый компьютерный чип для ИИ, и все они упрашивали меня обсудить эту тему с их клиентом. Каждый описал своего клиента как менеджера большого хедж-фонда, но не назвал его имени.

Известно, что искусственному интеллекту нужны тысячи примеров, чтобы научиться распознавать новые объекты. В этом он значительно уступает человеку с его способностью узнавать класс предметов по одному представителю. К тому же, сам процесс обучения нейронной сети отнимает очень много времени. Компания DeepMind, подразделение Google, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, нашла способ обойти это.

Чтение по губам играет важную роль в общении. Ещё эксперименты 1976 года показали, что люди «слышат» совершенно другие фонемы, если наложить неправильный звук на движение губ (см. ""Hearing lips and seeing voices"":[http://www.nature.com/…64746a0.html], Nature 264, 746–748, 23 December 1976, doi: 10.1038/264746a0).

Виртуальная реальность сейчас становится все более доступной для обычного пользователя. Число разного рода VR-устройств постоянно увеличиваются, они становятся дешевле, а их возможности расширяются. Изображение объектов в виртуальной реальности понемногу приближается к реальности обычной. И хотя до полного погружения в VR еще очень далеко, разработчики предпринимают попытки приблизить этот момент.

Нейронные сети сегодня широко используются в науке и вычислительной технике. Прежде всего, искусственные нейронные сети важны при создании искусственного интеллекта. Именно поэтому исследователям очень важно понимать, что же происходит внутри сети, когда она, полагаясь на входные данные, принимает то или иное решение. Сотрудники Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института решили сделать работу нейронных сетей более прозрачными для лучшего понимания человеком.

Специалисты украинской компании LimpidArmor встроили очки дополненной реальности HoloLens от Microsoft в каску и соединили конструкцию с камерами, установленными на броне танка. Это позволит танкисту, надевшему такую высокотехнологичную каску, в реальном времени видеть 360-градусную панораму того, что происходит снаружи. Изображение на HoloLens будет подаваться не только с обычных, но и термальных камер.

Мы все привыкли к тому, что если те или иные разработчики затеяли синтезировать человеческую речь, то звучать она будет несколько «неестественно». Оно и неудивительно: ведь компьютер пока ещё не умеет стопроцентно правильно расставлять интонации, ударения и акценты. Прислушайтесь к Siri или Cortana — они всё ещё звучат как роботы. Но всё это вскоре может измениться раз и навсегда. Как оказалось, компания Adobe разработала инновационный алгоритм синтезирования человеческой речи, который она планирует задействовать в одной из своих новых программ.

Интернет становится местом ожесточенной резни, и Элон Маск говорит, что продвинутый искусственный интеллект может усугубить эту резню еще больше. В Твиттере Маска появилось сообщение, что системы, которые поддерживают Интернет в работе, уязвимы к обычным грубым компьютерным атакам — а в этой области искусственный интеллект уже преуспел.

Что общего у зубной щетки Oral-B CrossAction, тысячи музыкальных композиций и нескольких свежих рецептов приготовления пищи? Они были изобретены компьютерами. Но вы не сможете найти титров, принадлежащих не людям, среди патентов в США. И один патентный поверенный хотел бы это изменить. Райан Эбботт ходатайствует, на первый взгляд, о том, что может показаться причудливым в действующем законодательстве, но является при этом его фундаментальным недостатком и может иметь далеко идущие последствия в областях патентной юриспруденции, экономики и всего остального, если ходатайство будет принято.

N+1 совместно с МФТИ продолжает знакомить читателя с наиболее яркими аспектами современных исследований в области искусственного интеллекта. В прошлый раз мы писали об общих принципах машинного обучения и конкретно о методе обратного распространения ошибки для обучения нейросетей. Сегодня наш собеседник — Валентин Малых, младший научный сотрудник Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения. Вместе с ним мы поговорим о необычном классе этих систем — рекуррентных нейросетях, их особенностях и перспективах, как на поприще всевозможных развлечений в стиле DeepDream, так и в «полезных» областях.

Благодаря нейросетям системы машинного зрения достигли рекордной точности результаты в распознавании лиц. Личность человека почти безошибочно распознаётся даже на смазанных фотографиях и на тех, где лицо видно лишь частично. Созданы алгоритмы, которые учитывают контекст: одежду, окружение, походку. Пока это лишь передовые технологические разработки. Но учитывая всемирную истерию вокруг терроризма и безопасности (хотя от терроризма погибает в 53 раза меньше людей, чем в ДТП), очень скоро подобные программы распознавания будут без всякого сомнения подключены к миллионам видеокамер наружного наблюдения в общественных местах. Вопрос в том, какие есть методы, чтобы бороться с такой слежкой?

Наш мозг способен быстро составить впечатление о незнакомце по его лицу. За несколько секунд определяются ключевые характеристики человека: его привлекательность, интеллект, возраст, надёжность, социальный статус (доминантность), общительность и уровень морали. Понятно, что это впечатление неточное, а иногда совершенно неправильное. Абсолютная точность здесь не требуется. Важна скорость. Это совершенно необходимый социальный механизм, без которого трудно выжить в обществе, жизненно важный навык. Поэтому первое впечатление настолько сильное и важное. Изменить его потом очень непросто.