Info: Самое интересное

Пользователь Reddit под ником Deepfakes, известный подстановкой лиц голливудских актеров в порнороликах, создал видео, в котором ему удалось убрать усы супермена из «Лиги справедливости» лучше, чем это сделали в Голливуде. Он использовал для этого ИИ-алгоритм, выложенный в свободном доступе, и подержанный ноутбук стоимостью $500, пишет Verge.

Стартап Deepwater Systems из Эквадора представил проект с применением технологий искусственного интеллекта и распределённого реестра для поиска подводных сокровищ и затонувших кораблей, — сообщает Forklog со ссылкой на представителей компании.

Специалисты ИИ из лаборатории армии США и разработчики Техасского университета создали алгоритм искусственного интеллекта Deep TAMER, который сможет быстрее обучаться новым навыкам, просматривая видео в ускоренном режиме. Человек, тренирующий ИИ, будет наблюдать за результатами обучения, хвалить или ругать робота в зависимости от ситуации. Сам процесс обучения напоминает дрессировку собак, а скорость, с которой ИИ будет обучаться новым «трюкам», должна при этом вырасти в разы.

Американский стартап Cardiogram использовал данные о сердцебиении людей, полученные при помощи умных часов, для обучения DeepHeart — программы, предсказывающей наличие различных заболеваний. Алгоритм, работающий на основе LSTM-нейросети, может предсказывать диабет с точностью 85 процентов, а апноэ — с точностью в 83 процента. Препринт статьи доступен на arXiv, а результаты исследования были представлены на конференции по искусственному интеллекту AAAI-2018.

Ученые разработали модель, которая успешно объясняет ошибки редактирования генома системой CRISPR/Cas9. Пока исследователям не удалось создать никогда не ошибающийся метод внесения исправлений в ДНК, что ограничивает возможное применение этой технологии. Статья с результатами опубликована в журнале Cell Reports.

Междисциплинарная команда из Инженерной школы Колумбийского университета (Columbia Engineering) вместе с коллегами из Стэнфорда, Массачусетского университета в Амхерсте и корпорации Trex Enterprises получила грант DARPA на совершенствование разработанной ими конструкции лёгких очков дополненной реальности (AR), которые способны в реальном времени корректировать недостатки зрения пользователя и проецировать ему на сетчатку контекстную визуальную информацию.

Физики из Китая и США научили сверточную нейронную сеть вычислять топологический инвариант одномерной системы. Точность нейросети составила около 98 процентов, причем она одинаково хорошо работала для систем, аналогичных системам из обучающей выборки и отличных от них. Кроме того, ученые «раскрыли» нейросеть и объяснили, почему она так хорошо работает. Статья опубликована в Physical Review Letters, препринт работы выложен на сайте arXiv.org.

Компания Desktop Metal Labs разработала программу для автоматического проектирования деталей. В ней пользователь может задать точки ее крепления и нагрузку, после чего программа сама рассчитает самую оптимальную конструкцию, сообщается на сайте компании.

Программа использует передовые ИИ-технологии, но простейшие тесты говорят о том, что ей ещё далеко до реального понимания

Появилась новая разновидность капчи, решить которую, по словам создателей, могут только роботы. Такая капча используется на сайте Humans Not Invited и, в случае неудачной попытки расшифровки, сообщает пользователю о том, что он человек и на сайт не приглашен.

Исследователи разработали программную среду, которая позволяет упростить создание метаматериалов с заданными свойствами. Пользователю нужно лишь задать составные материалы и желаемые свойства, после чего система сама создаст из многослойных вокселей микроструктуру с такими характеристиками, говорится в работе, опубликованной в журнале Science Advances. Работу системы авторы протестировали с помощью 3D-печати материалов-ауксетиков.

Термин «искусственный интеллект» появился всего около 60 лет назад, и сейчас это уже не просто термин. На данный момент есть много экспертов по ИИ, которые пытаются понять, каким будет будущее этой технологии. Один из основных вопросов для обсуждения — технологическая сингулярность, момент, когда машины достигнут уровня разумности, превосходящего уровень разумности человека.