Перейти к содержанию

Поиск сообщества

Показаны результаты для тегов 'искусственный'.

  • Поиск по тегам

    Введите теги через запятую.
  • Поиск по автору

Тип контента


Форумы

  • Cпутниковое ТВ
    • Основной раздел форума
    • Кардшаринг
    • Новости
    • Транспондерные новости, настройка антенн и приём
    • Dreambox/Tuxbox/IPBox/Sezam и др. на базе Linux
    • Ресиверы Android
    • Другие ресиверы
    • Galaxy Innovations (без OS Linux)
    • Обсуждение HD\UHD телевизоров и проекторов
    • DVB карты (SkyStar, TwinHan, Acorp, Prof и др.)
    • OpenBOX F-300, F-500, X540, X560, X590, X-800, X-810, X-820, S1
    • Openbox X-730, 750, 770CIPVR, 790CIPVR
    • OpenBOX 1700(100), 210(8100),6xx, PowerSky 8210
    • Golden Interstar
    • Globo
    • Спутниковый интернет/спутниковая рыбалка
  • IP-TV
    • Обсуждение IPTV каналов
    • IP-TV на телевизорах Smart TV
    • IP-TV на компьютере
    • IP-TV на мобильных устройствах
    • IP-TV на спутниковых ресиверах
    • IP-TV на iptv-приставках
    • Kodi (XBMC Media Center)
  • Общий
    • Курилка
    • Барахолка

Категории

  • Dreambox/Tuxbox
    • Эмуляторы
    • Конфиги для эмуляторов
    • JTAG
    • Picons
    • DM500
    • DM600
    • DM7000
    • DM7020
    • Программы для работы с Dreambox
    • DM7025
    • DM500 HD
    • DM800 HD
    • DM800 HDSE
    • DM8000 HD
    • DM 7020 HD
    • DM800 HD SE v2
    • DM 7020 HD v2
    • DM 500 HD v2
    • DM 820 HD
    • DM 7080
    • DM 520/525HD
    • Dreambox DM 900 Ultra HD
    • Dreambox DM920 Ultra HD
  • Openbox HD / Skyway HD
    • Программы для Openbox S5/7/8 HD/Skyway HD
    • Addons (EMU)
    • Ключи
    • Skyway Light 2
    • Skyway Light 3
    • Skyway Classic 4
    • Skyway Nano 3
    • Openbox S7 HD PVR
    • Openbox S6 PRO+ HD
    • Openbox SX4C Base HD
    • Skyway Droid
    • Skyway Diamond
    • Skyway Platinum
    • Skyway Nano
    • Skyway Light
    • Skyway Classic
    • Openbox S6 HD PVR
    • Openbox S9 HD PVR
    • Skyway Classic 2
    • Openbox S4 PRO+ HDPVR
    • Openbox S8 HD PVR
    • Skyway Nano 2
    • Openbox SX6
    • Openbox S6 PRO HDPVR
    • Openbox S2 HD Mini
    • Openbox S6+ HD
    • Openbox S4 HD PVR
    • Skyway Classic 3
    • Openbox SX4 Base
    • Openbox S3 HD mini
    • Openbox SX4 Base+
    • Openbox SX9 Combo
    • Openbox AS1
    • Openbox AS2
    • Openbox SX4
    • Openbox SX9
    • Openbox S5 HD PVR
    • Formuler F3
    • Openbox Formuler F4
    • Openbox Prismcube Ruby
    • Skyway Droid 2
    • Openbox S2 HD
    • Openbox S3 HD Micro
    • Skyway Air
    • Skyway Virgo
    • Skyway Andromeda
    • Openbox S1 PVR
    • Formuler4Turbo
    • Open SX1 HD
    • Open SX2 HD
  • Openbox AS4K/ AS4K CI
  • Opticum/Mut@nt 4K HD51
  • Octagon SF4008 4K
  • GI ET11000 4K
  • Formuler 4K S Mini/Turbo
  • VU+ 4K
    • Прошивки VU+ Solo 4K
    • Прошивки VU+ UNO 4K
    • Прошивки VU+ Uno 4K SE
    • Прошивки VU+ Ultimo 4K
    • Прошивки VU+ Zero 4K
    • Эмуляторы VU+ 4K
  • Galaxy Innovations
    • GI 1115/1116
    • GI HD Slim Combo
    • GI HD Slim
    • GI HD Slim Plus
    • GI Phoenix
    • GI S9196Lite
    • GI S9196M HD
    • GI Spark 2
    • GI Spark 2 Combo
    • GI Spark 3 Combo
    • Программы для работы с Galaxy Innovations
    • Эмуляторы для Galaxy Innovations
    • GI S1013
    • GI S2020
    • GI S2028/S2026/2126/2464
    • GI S2030
    • GI S2050
    • GI S3489
    • GI ST9196/ST9195
    • GI S2121/1125/1126
    • GI S6199/S6699/ST7199/ST7699
    • GI S8290
    • GI S8680
    • GI S8120
    • GI S2138 HD
    • GI S2628
    • GI S6126
    • GI S1025
    • GI S8895 Vu+ UNO
    • GI Vu+ Ultimo
    • GI S2238
    • GI Matrix 2
    • GI HD Mini
    • GI S2038
    • GI HD Micro
    • GI HD Matrix Lite
    • GI S1027
    • GI S1015/S1016
    • GI S9895 HD Vu+ Duo
    • GI S8180 HD Vu+ Solo
    • Vu+ SOLO 2
    • Vu+ Solo SE
    • Vu+ Duo 2
    • Vu+ Zero
    • GI ET7000 Mini
    • GI Sunbird
    • GI 2236 Plus
    • GI HD Micro Plus
    • GI HD Mini Plus
    • GI Fly
    • GI HD Slim 2
    • GI HD Slim 2+
  • IPBox HD / Sezam HD / Cuberevo HD
    • Программы для работы с IPBox/Sezam
    • IPBox 9000HD / Sezam 9100HD / Cuberevo
    • IPBox 900HD / Cuberevo Mini
    • IPBox 910HD / Sezam 902HD / Sezam 901HD
    • IPBox 91HD / Sezam 900HD / Cuberevo 250HD
    • Addons
  • HD Box
    • HD BOX 3500 BASE
    • HD BOX 3500 CI+
    • HD BOX 4500 CI+
    • HD BOX 7500 CI+
    • HD BOX 9500 CI+
    • HD BOX SUPREMO
    • HD BOX SUPREMO 2
    • HD BOX TIVIAR ALPHA Plus
    • HD BOX TIVIAR MINI HD
    • HD BOX HB 2017
    • HD BOX HB 2018
    • HD BOX HB S100
    • HD BOX HB S200
    • HD BOX HB S400
  • Star Track
    • StarTrack SRT 100 HD Plus
    • StarTrack SRT 200 HD Plus
    • StarTrack SRT 300 HD Plus
    • StarTrack SRT 400 HD Plus
    • StarTrack SRT 2014 HD DELUXE CI+
    • StarTrack SRT 3030 HD Monster
  • Samsung SmartTV SamyGo
  • DVB карты
    • DVBDream
    • ProgDVB
    • AltDVB
    • MyTheatre
    • DVBViewer
    • Плагины
    • Эмуляторы
    • Списки каналов
    • Рыбалка
    • Кодеки
    • Драйвера
  • Openbox F-300, X-8XX, F-500, X-5XX
    • Программы для работы с Openbox
    • Ключи для Openbox
    • Готовые списки каналов
    • Все для LancomBox
    • Openbox F-300
    • Openbox X-800
    • Openbox X-810
    • Openbox X-820
    • Openbox F-500
    • Openbox X-540
    • Openbox X-560
    • Openbox X-590
  • Openbox X-730PVR, X-750PVR, X-770CIPVR, X-790CIPVR
    • Программы для работы с Openbox
    • Ключи
    • Openbox X-730PVR
    • Openbox X-750PVR
    • Openbox X-770CIPVR
    • Openbox X-790CIPVR
  • OpenBOX 1700[100], 210[8100], 6xx, PowerSky 8210
    • Программы для работы с Openbox/Orion/Ferguson
    • Ключи
    • BOOT
    • OpenBOX 1700[100]
    • OpenBOX 210[8100]
    • OpenBOX X600 CN
    • OpenBOX X610/620 CNCI
    • PowerSky 8210
    • Ferguson Ariva 100 & 200 HD
  • Golden Interstar
    • Программы для работы с Interstar
    • Все для кардшаринга на Interstar
    • BOOT
    • Ключи
    • Golden Interstar DSR8001PR-S
    • Golden Interstar DSR8005CIPR-S
    • Golden Interstar DSR7700PR
    • Golden Interstar DSR7800SRCIPR
    • Golden Interstar TS8200CRCIPR
    • Golden Interstar TS8300CIPR-S
    • Golden Interstar TS8700CRCIPR
    • Golden Interstar S100/S801
    • Golden Interstar S805CI
    • Golden Interstar S770CR
    • Golden Interstar S780CRCI
    • Golden Interstar TS830CI
    • Golden Interstar TS870CI
    • Golden Interstar TS84CI_PVR
    • Golden Interstar S890CRCI_HD
    • Golden Interstar S980 CRCI HD
    • Golden Interstar GI-S900CI HD
    • Golden Interstar S905 HD
    • Box 500
  • Globo
    • Globo HD XTS703p
    • Программы для работы с Globo
    • Ключи для Globo
    • Globo 3xx, 6xxx
    • Globo 4xxx
    • Globo 7010,7100 A /plus
    • Globo 7010CI
    • Globo 7010CR
    • Opticum 8000
    • Opticum 9000 HD
    • Opticum 9500 HD
    • Globo HD S1
    • Opticum X10P/X11p
    • Opticum HD 9600
    • Globo HD X403P
    • Opticum HD X405p/406
    • Opticum X80, X80RF
  • SkyGate
    • Программы для работы с ресиверами SkyGate
    • Списки каналов и ключей
    • SkyGate@net
    • SkyGate HD
    • SkyGate HD Plus
    • SkyGate Gloss
    • Sky Gate HD Shift
  • Samsung 9500
    • Программы для работы с Samsung 9500
    • Программное обеспечение для Samsung 9500
  • Openbox 7200
    • Прошивки
    • Эмуляторы
    • Программы для работы с Openbox 7200
  • Season Interface

Поиск результатов в...

Поиск результатов, которые содержат...


Дата создания

  • Начало

    Конец


Дата обновления

  • Начало

    Конец


Фильтр по количеству...

Регистрация

  • Начало

    Конец


Группа


ICQ


Jabber


Skype


Город


Интересы

Найдено: 34 результата

  1. По мнению Надиры Азермай, основателя бельгийской компании ScriptBook, занимающейся технологиями искусственного интеллекта, та же кинокомпания Sony Pictures в период с 2015 по 2017 годы смогла бы сэкономить миллионы долларов своих средств, если бы использовала разработанный ими компьютерный алгоритм, а не полагалась на людей, занимающихся одобрением тех или иных киносценариев. Перед принятием в разработку или отказом от того или иного сценария кинокомпании, как правило, учитывают сразу несколько факторов. Разумеется, в первую очередь рассматривается интересность самой истории. Оценивается экономический потенциал проекта – сможет ли фильм окупить затраты производства и собрать большую кассу. Но еще одним немаловажным фактором является то, кто именно пишет сценарий – является ли этот человек знаменитым сценаристом, за плечами которого целая куча успешных проектов. Так или иначе, за принятием конечного решения стоят люди. Иногда эти люди совершают ошибки. Порой очень крупные, обходящиеся кинокомпаниям в сотни миллионов долларов. Фильмы, в которые вкладываются большие деньги просто не окупаются. Надира Азермай в свою очередь уверена, что в будущем этих проблем можно будет избежать, поскольку функцию одобрения киносценариев можно будет возложить на искусственный интеллект. На примере той же Sony Pictures, отмечает Азермай, разработанный ее компанией и обученный на базе 6500 киносценариев алгоритм ScriptBook смог определить 22 из 32 кассово провальных кинофильмов Sony, что говорит о его весьма неплохой предикативной способности. «Если бы Sony использовала нашу систему, то она могла бы отсеять 22 заведомо провальных проекта», — говорит Азермай. «С помощью системы искусственного интеллекта мы хотим создать настоящую революцию в бизнесе сторителлинга, предоставив возможность инвесторам, продюсерам, издателям и создателям кинофильмов снизить все связанные с производством того или иного фильма риски», — добавляет Азермай. Для развития своей системы ScriptBook в 2016 году компания привлекла 1,4 миллиона долларов инвестиций. Нынешняя версия алгоритма работает следующим образом: на облачный сервер загружается PDF-файл с написанным сценарием. Система примерно в течении пяти минут проводит детальный анализ документа, после чего сообщает о результатах. В них отмечается ожидаемый рейтинг MPAA (система рейтингов Американской киноассоциации), предсказывается потенциальная аудитория будущей картины, включая пол и расовую принадлежность, а также, что важнее всего, даются прогнозы касаемо потенциального бокс-офиса будущей кинокартины. «Когда мы показали результаты клиентам, то первый вопрос, который всегда задавался звучал следующим образом: как вообще возможно просто дать компьютеру прочитать сценарий и на выходе получить такой детальный разбор?» — говорит специалист по теории и методам анализа данных и процессов ScriptBook Мишиль Руленс. Все дело в технологии машинного обучения. Первоначальные инструкции программе дает человек, но после машина проходит процесс самообучения и создает массивные базы данных, на основе которых она может очень быстро проводить нужный анализ. Издатели тоже смогут найти свою выгоду от использования алгоритма ScriptBook, говорит Руленс. «Им приходится идти на большой риск, выпуская фильмы на разных рынках. Сейчас принятие таких решений происходит субъективно: они просто читают сценарий и пытаются прислушаться к своей интуиции. Но мы хотим смягчить риск, добавив сюда объективные параметры, которые смогут рассказать издателям больше о реальном потенциале проекта. Экспертиза всегда важна, но очень еще важнее — подкреплять ее с помощью реальных показателей». Руководство ScriptBook отмечает, что оценочная эффективность их системы в вопросе того, нужно ли давать тому или иному сценарию «зеленый свет» достигает 84 процентов. Азермай добавляет, что это в три раза превосходит точность прогнозов, делающихся людьми, которые оценивают сценарии. Система неидеальна, признаются разработчики. Например, при оценке «потенциального» бокс-офиса киноленты «Ла-Ла Ленд» уже после выхода фильма система «предсказала», что лента соберет кассу в 59 миллионов долларов, при реальных цифрах почти в 500 миллионов (а также нескольких полученных по ходу дела «Оскаров»). Однако алгоритм, основываясь на информации о скромном бюджете фильма, все равно дал «зеленый свет» киноленте. Азермай отмечает, что многие люди, видя эту технологию, предрекают утрату такого понятия, как креативность. Поскольку в ней не будет никакого смысла. Знай себе пиши сценарий по готовым успешным лекалам и не будет никаких проблем. Но разработчик не согласен с этим мнением. «Искусственный интеллект ScriptBook предназначен для отсева фильмов, которые следуют определенным формулам. Алгоритм способен также эффективно выбирать арт-проекты, обладающие неплохим финансовым потенциалом». Стоимость одного использования алгоритма ScriptBook для проведения анализа одного фильма оценивается его создателями примерно в 5000 долларов, однако компания предлагает скидки тем компаниям, которые хотят оценить потенциал сразу нескольких проектов.
  2. Искусственный интеллект Google Duplex мы вспоминали буквально несколько дней назад, когда поисковый гигант опубликовал видео, демонстрирующее все этапы работы технологии. Напомним, изначально Duplex позиционировался исключительно в качестве голосового ассистента, который может за пользователя позвонить в какую-либо компанию для оформления какого-то заказа. Будь то заказ пиццы, покупка билетов в кино или бронирование столика в ресторане. Google изначально говорила, что, хоть возможности Duplex и впечатляют, они очень ограничены конкретными сценариями. Судя по всему, это верно лишь отчасти. Источник сообщает, что некоторые крупные компании США уже приступили к тестированию Duplex, только совсем не в тех сценариях, о которых мы упоминали. ИИ тестируется, к примеру, к колл-центрах, где его учат отвечать на вопросы пользователей и решать их проблемы. А это подразумевает уже гораздо более широкий спектр возможностей Duplex. Источник отмечает, что в данном случае это инициатива не самой Google, а именно компаний. Представитель поискового гиганта заявил, что компания не занимается активным тестированием Duplex в подобных сценариях, но «компании могут исследовать способы использования технологии самостоятельно». Конечно, вряд ли это происходит без поддержки самой Google, так как обучать искусственный интеллект чему-то новому — задача крайне сложная. Как бы там ни было, в ближайшие годы Duplex может стать гораздо более распространённым, чем можно было подумать.
  3. OpenAI рассказала о своём последнем достижении: исследовательская лаборатория натренировала команду ИИ, которая имеет шансы победить лучших игроков в Dota 2. OpenAI в августе прошлого года впервые представила систему, которая могла бы победить лучших игроков Dota 2 в матчах «1 на 1». Однако этот режим значительно снижает сложность матча. Тогда исследователи обновили своих ботов, чтобы играть против людей в матчах «5 на 5», которые требуют координирования усилий и долгосрочного планирования. И хотя OpenAI всё ещё не бросила вызов самым лучшим игрокам, она сделает это позже в нынешнем году, на международном турнире по Dota 2, The International. Мотивация для таких исследований проста: если мы можем научить системы искусственного интеллекта навыкам, необходимым для игры в видеоигры, мы можем использовать их для решения сложных реальных задач, которые в некотором роде выполняются тем же образом, например, управление транспортной инфраструктурой города. Видеоигры предлагают такие испытания, которые настольные игры (шахматы или го) предложить не могут. Они скрывают информацию от пользователей — ИИ не может воспринимать всё игровое поле и рассчитывать наилучший следующий ход. В них также больше информации для обработки и огромное количество возможных шагов. Как заявляет OpenAI, в каждый момент бот, играя в Dota 2, должен выбирать между 1000 различными действиями при обработке 20000 единиц входных данных, которые представляют собой то, что происходит в матче. Чтобы создать своих ботов, лаборатория обратилась к методу машинного обучения, известному как усиленное обучение (reinforcement learning). Это обманчиво простой метод, который может привести к сложному поведению. Агенты ИИ бросаются в виртуальную среду, где они учатся тому, как достичь своих целей путём проб и ошибок. Программисты устанавливают так называемые функции вознаграждения (начисление ботам очков за такие вещи, как убийство врага), а затем оставляют ботов играть снова и снова. В общей сложности боты ежедневно играли 180 лет. Так они тренировались в течение нескольких месяцев. «[Сперва бот] начинает совершенно случайно блуждать по карте. Затем, через пару часов, он начинает обучаться первым базовым навыкам», — сказал сооснователь OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). По его словам, если человеку требуется от 12 тысяч до 20 тысяч часов игры, чтобы стать профессионалом, это означает, что агенты OpenAI «играют 100 человеческих жизней каждый день». Хотя боты OpenAI теперь играют матчи «5 на 5», они всё ещё не подвержены полной сложности Dota 2. Существует ряд ограничений. Они играют только с помощью пяти из 115 доступных героев, каждый из которых имеет свой собственный стиль. Их выбор: Necrophos, Sniper, Viper, Crystal Maiden и Lich. Некоторые элементы их процессов принятия решений строго закодированы, например, какие предметы они покупают и какие навыки повышают. Были отключены и другие сложные участки игры, в том числе невидимость, призывы и расстановка вардов. Последние действуют как удалённые камеры и имеют важное значение в MOBA. Агенты OpenAI также имеют все преимущества компьютера. Их скорость реакции быстрее, чем у людей, они никогда не промахиваются и у них есть мгновенный и точный доступ к таким данным, как запасы предметов, здоровье героев и расстояние между объектами на карте, которые имеют решающее значение для правильного использования определённых заклинаний. По словам Брокмана, способность играть целые матчи в Dota 2, которые длятся в среднем 45 минут — это то, что отличает ботов OpenAI. Такое долгосрочное планирование считалось трудным или даже невозможным для обучения по используемому методу. Главная причина успешности подхода, говорит Брокман, в том, что у лаборатории имеется более мощный компьютер. Андреас Теодору (Andreas Theodorou), исследователю ИИ в университете Бата, который использует компьютерные игры для изучения сотрудничества, говорит, что последние изучения данных по играм «5 на 5» — это большой шаг вперёд. Хотя он отмечает, что, возможно, самым значительным достижением является использование OpenAI визуализации для отладки своих агентов. «Эти методы показывают, что даже усиленное обучение и машинное обучение в целом может быть прозрачным», — сказал Теодору. Использование исследователями отдельной функции вознаграждения ботов к совместной работе также примечательно, говорит Теодору. Она была названа Team spirit («командный дух»). Вознаграждение увеличивается каждый матч. Благодаря ей боты, начиная игру, преследуют индивидуальные цели, такие как убийства, но со временем всё больше фокусируются на общих задачах. «Боты полностью готовы пожертвовать линией или отказаться от героя для общего блага, — сказал Брокман. — Для интереса мы поместили человека, чтобы заменить одного из ботов. Мы не учили их делать что-то особенное, но он сказал, что ощущал хорошую поддержку. Боты давали всё, что он хотел». Команда ботов OpenAI в настоящее время сыграла пять матчей против нескольких любительских и полупрофессиональных команд. Счёт 4:1 в пользу ИИ. Но самый большой вызов их ждёт позже, на The International. Смогут ли они победить лучших из лучших? Увидим уже в августе.
  4. Технологическая компания из Шотландии благодаря искусственному интеллекту смогла вернуть голос американскому журналисту и радиоведущему Джейми Дюпре. Дюпре потерял способность говорить по причине редкого неврологического отклонения. Сегодня он может вернуться в эфир. Джейми Дюпре работает журналистом в Вашингтоне и ведет эфир на местной радиостанции WSB Atlanta. В 2016 году он начал терять голос. Ему поставили диагноз – дистония мышц языка. В результате этого заболевания люди теряют контроль над своим языком, что делает для них речь практически невозможной. Дюпре был вынужден отказаться от работы на радио, но продолжил карьеру журналиста. Два года он не работал на радио, но уже в этом месяце вернется в эфир с новым голосом, который был сгенерирован с помощью искусственного интеллекта. В этом ему помогла компания Cereproc. Эта компания с 2006 года занимается текстом. За время своего существования она создала голоса для 250 человек, потерявших способность говорить. В случае с Дюпре компания обработала его голос из радиошоу, для того чтобы обучить нейронную сеть всем нюансам и особенностям голоса Дюпре. Продукт компании Cereproc устанавливается на компьютер клиента, после чего клиент может напечатать все, что хочет сказать, и текст будет проговорен когда-то потерянным голосом. Примечательно то, что компания работает и с людьми, которые никогда не умели говорить. Они могут получить тот голос, который хотят получить. Кроме того, компания может возродить голос умерших известных людей.
  5. Транспортная компания Uber всерьёз задумалась над тем, чтобы научить телефоны клиентов определять степень их трезвости. Заявка на патент под названием «Предсказание состояния пользователя с использованием машинного обучения» была обнародована сайтом CNN. Наблюдая за тем, как человек ведёт себя изо дня в день, система сможет определить нормальное или ненормальное поведение. Вывод будет исходить из информации о том, под каким углом человек держит телефон, как использует его или как ходит. Такая система особенно пригодится, когда человек вызовет такси поздно ночью в ночной клуб. Информация о степени трезвости клиента позволит водителям заранее подготовиться к предстоящему. Это также означает, что водители смогут отказаться подвозить пьяных пассажиров во избежания каких-либо проблем. Конечно, патентными заявками владеют в основном богатые компании, ведь только они могут реализовать идеи таких масштабов. В большинстве случаев неудачные концепции и идеи остаются запатентованными в надежде, что в последующие годы они принесут прибыль и пользу. Сейчас нет никакой информации о том, что в ближайшем будущем эта система появится в приложении Uber для клиентов, однако всё может случиться.
  6. Компания Eigen Technologies уже получила 13 миллионов фунтов от своего основного инвестора – Goldman Sachs и государственного инвестиционного фонда Сингапура. Идея компании достаточно проста. Они используют искусственный интеллект для ознакомления с юридическими и финансовыми документами, что очень привлекает потенциальных клиентов. Eigen Technologies, созданная в Лондоне доктором Льюисом З. Лю, еще три с половиной года назад решила создать искусственный интеллект, на основе работы которого клиенты компании будут принимать решения. Сегодня их продукт призван упростить юристам и банкирам анализ сложных контрактов и нахождение в них конкретных положений. Благодаря полученным инвестициям компания планирует расширяться и выходить на новые рынки. Кроме того, Eigen продолжает вкладывать время и деньги в разработку и исследование возможностей искусственного интеллекта. Сегодня у компании уже есть офисы в Лондоне и в Нью-Йорке, но Eigen хочет быть представлена по всей Европе и Азии. Нельзя сказать, что у компании сегодня нет конкурентов, но она утверждает, что их технология проще и лучше. В некоторых случаях для обучения их искусственного интеллекта требуется всего 30 минут и сравнительно небольшой объем данных.
  7. Не всем известно, что у каждого человека есть индивидуальный стиль ходьбы. Походка каждого уникальна, подобно снежинке, сетчатке глаза или отпечаткам пальцев. Человеку увидеть различия сложно, но искусственный интеллект способен этому научиться. Согласно новому исследованию, опубликованному на IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, новая система, получившая название StoofBD, способна практически безошибочно узнавать людей по походке. Она в 380 раз точнее ранее разработанной системы и работает автономно. StoofBD была разработана в Университете Манчестера. Ее создатель утверждает, что во время ходьбы мы используем 24 различных движения, из которых формируется уникальная походка. Для создания системы распознавания была создана база данных из 20 тысяч шагов 120 людей. Каждый шаг был измерен и заснят в высоком разрешении. Кроме того, каждый шаг был измерен с помощью специальных ковров. Информацию с этих ковров обрабатывает искусственный интеллект, находя соответствия. Именно это и делает систему такой точной. Предполагается, что StoofBD можно применять в целях безопасности в аэропортах и дома. Кроме того, система может использоваться для контроля деятельности на рабочих местах. Для оснащения потребуется устелить пол специальными коврами и оснастить помещения камерами с высоким разрешением. Это достаточно дорого, и не совсем понятны преимущества перед системой распознавания лиц, которая уже широко используется в разных частях мира.
  8. В своем обновленном новостном приложении Google удвоила использование искусственного интеллекта в рамках усилий по борьбе с дезинформацией и помощи пользователям в знакомстве с точками зрения за пределами их собственного «фильтрующего пузыря». Глава Google Сундар Пичаи, который представил обновленные Google News в начале этого месяца, рассказал, что «теперь приложение представляет интересующие вас новости из доверенных источников, при этом предоставляя полный спектр точек зрения на события». Google серьезно планирует оказаться в центре онлайн-новостей и попытается помочь издателям получить платных подписчиков через платформу техногиганта. По словам главного разработчика продукта Тристана Апстилла, новостное приложение «использует лучшее от искусственного интеллекта для поиска лучшего от человеческого интеллекта — отличных репортажей, которые поступают от журналистов со всего мира». В то время как приложение позволит пользователям получать «персонализированные» новости, оно также будет включать в себя самые популярные истории для всех читателей, пытаясь сломить так называемый фильтрующий пузырь информации, который укрепляет у людей предубеждения и предрассудки. «Чтобы беседа или спор были продуктивными, каждый должен иметь доступ к одной и той же информации», говорит Апстилл. Он говорит, что «полное освещение» будет одинаковым для всех — «неперсонализириованное представление о событиях из целого ряда надежных источников новостей». Впрочем, некоторые ветераны индустрии журналистики скептически отнеслись к усилиям по замене редакторов-людей кураторами-машинами. «Фантазии об алгоритмически персонализированных новостях существуют уже давно», говорит профессор журналистики Нью-Йоркского университета Мередит Бруссард. «Никто так и не сделал это правильно. Думаю, дизайнеры новостей и редакторы домашних страниц уже неплохо справляются с курированием». Не стоит забывать также, что Google и Facebook критиковали за то, что компании забирали большую часть прибыли от онлайн-рекламы, и за распространение ложной информации. Посмотрим, что изменится в этот раз.
  9. В поисках внеземного разума мы часто ищем признаки интеллекта, технологий и коммуникаций, похожих на наши собственные. Но, как отмечает астроном Джилл Тартер, такой подход означает поиск обнаруживаемых техносигнатур, таких как радиопередачи, а не интеллекта. Теперь ученые задумались о том, может ли искусственный интеллект помочь нам в поиске инопланетного интеллекта. «Расшифровка» интеллекта Размышляя о внеземном разуме, полезно помнить, что люди — не единственная разумная жизнь на Земле. У шимпанзе есть культура и инструменты, пауки обрабатывают информацию с паутин, китообразные общаются на диалектах, вороны понимают аналогии, а бобры — прекрасные инженеры. Интеллект (не человека), язык, культура и технологии — все это есть вокруг нас. Инопланетный разум может быть похож на осьминога, на муравья, дельфина или машину — или же будет радикально отличаться от всего, что есть на Земле. Мы часто воображаем внеземную жизнь относительно наших представлений о различиях, но эти идеи не универсальны даже на Земле и вряд ли будут универсальны в межзвездном пространстве. И если некоторые из нас только недавно осознали, что на Земле есть разум помимо человеческого, что же мы упускаем, представляя внеземную жизнь? В начале 2018 года астрономы, нейробиологи, антропологи, исследователи ИИ, историки и другие собрались на семинаре «Расшифровка инопланетного интеллекта» в Институте SETI в Кремниевой долине. Астробиолог Натали Каброль организовала этот семинар в рамках свой работы 2016 года «Мыслеформы инопланетян», в которой призвала SETI составить новую дорожную карту и представила долгосрочное видение «поиска жизни, которой мы не знаем». В своей статье Каброль спрашивает, как SETI может отойти от «поиска других версий себя» и подумать «за пределами собственных мозгов», чтобы представить себе совершенно другой внеземной интеллект. Мыслить иначе Кремниевая долина славится тем, что идет вразрез с общепринятым мнением, и эта культура пересекается с исследованиями SETI. С тех пор, как правительство США прекратило финансирование SETI в середине 1990-х годов, идеи, технологии и финансирование со стороны Кремниевой долины приобретают все большее значение. Например, массив телескопа Аллена при Институте SETI назван в честь сооснователя Microsoft Пола Аллена, который вложил в проект больше 25 миллионов долларов. В 2015 году инвестор Юрий Мильнер анонсировал Breakthrough Listen, десятилетнюю инициативу по поиску внеземной жизни. Теперь Институт SETI, NASA, Intel, IBM и другие партнеры пытаются решить проблемы космической науки при помощи искусственного интеллекта и разработки программы под названием Frontier Development Lab. Лучианн Валкович, председатель библиотеки Конгресса от астробиологов, описывает один из методов на основе ИИ как «агностический поиск сигналов». Это означает использование методов машинного обучения для поиска по любому набору данных без заранее определенных категорий, что позволяет раскладывать данные по их «натуральным категориям». Затем программное обеспечение дает нам понять, на основе чего происходит разделение, и какие данные могут представлять интерес для дальнейшего изучения. Оказалось, что исследователи SETI считают, что искусственный интеллект поможет в их работе, потому что машинное обучение хорошо обнаруживает различия. Однако его успех зависит от того, как мы обозначим саму идею, саму концепцию «различия». Умнее слизи Мышление за рамками нашего мозга также означает мышление за рамками наших научных, социальных и культурных систем. Как этого добиться? ИИ использовался для поиска аналогов возможных радиопередач инопланетян, но теперь ученые планируют задействовать его для поиска вещей, которых мы пока не искали. Грэм Макинтош, консультант по ИИ на семинаре Института SETI, сказал, что инопланетяне могут делать такое, какое мы и представить не можем, использовать технологии, о которых мы даже не думали. ИИ, по его мнению, мог бы подумать за нас в этом направлении. Возможно, мы не сможем стать умнее, предполагает Макинтош, но мы можем сделать машины, которые будут умнее нас. Астрофизик Мартин Риc выразил похожую надежду, что ИИ может привести к «интеллекту, который превосходит людей так же, как мы интеллектуально превосходим слизь». Первый контакт Если бы мы встретились с внеземной слизью, что мы могли бы предположить о ее интеллекте? Одна из проблем поиска внеземного разума заключается в том, что мы не знаем границ жизни или интеллекта, поэтому должны быть открыты для всех возможных различий. Мы могли бы найти разум в формах, которые наша наука исторически игнорировала: микробных колоний, насекомых или других сложных систем, таких как симбиотические связи растений и грибов в микоризных сетях. Интеллект может проявляться в атмосфере или геологии в планетарном масштабе или в астрофизических явлений. То, что кажется фоновым процессом во вселенной или частью природы, может оказаться разумным. Самым крупным живым объектом на Земле может быть гриб Armilaria ostoyae в Голубых горах Восточного Орегона: он простирается на 10 квадратных километров и ему от 2 до 9 тысяч лет. Хотя грибы у нас как правило не ассоциируются с интеллектом, они напоминают нам, что нужно ожидать всякого при поиске жизни и разума во вселенной и что жизнь может быть прямо у нас под ногами, в виде того же гриба или микробов. И если думать о том, что интеллект может представлять что угодно, значит и первый контакт может столкнуть нас с чем угодно: будь то общий искусственный интеллект, разумные машины или еще что-нибудь. Возможно, искусственный интеллект, свободный от человеческих предрассудков хотя бы в некоторой степени, сможет нам помочь.
  10. Если вы пользуетесь известным сервисом электронной почты от Google, вы почувствуете ее новые усовершенствования в виде фишек с машинным обучением уже сегодня. Помимо легкого визуального редизайна, в новом Gmail представлен набор новых функций искусственного интеллекта: например, откладывание писем на потом, побуждение пользователей отвечать на сообщения, на которые нужен срочный ответ, а также помощь в виде заготовленных ответов, которые сэкономят время. Получила обновление и сторона безопасности. В конце концов, Google собирается скормить все ваши данные искусственному интеллекту. Алгоритм машинного обучения будет проверять каждое входящее сообщение и предупреждать пользователей о возможной угрозе при помощи тревожных знаков, которые невозможно пропустить. К чему все это? Хотя многие из этих функций уже давно доступны в почте Google, теперь новые инструменты попадут в руки 1,4 миллиарда пользователей Gmail (просто вообразите себе это число). Google получит доступ к огромным залежам информации, и немногим это понравится. Также добавлены новые фишечки для мобильных устройств вроде высокоприоритетных уведомлений, которые помогут вам оставаться сосредоточенными. Также Gmail начнет предлагать отписаться от рассылок, которые вас давно не волнуют. Начать использовать новые функции Gmail можно уже сейчас. Отправляйтесь в настройки (Settings) и выберите «Попробовать новый Gmail» (Try the new Gmail).
  11. В Facebook активно борются с недопустимым контентом на страницах своей социальной сети. В этой борьбе работникам компании активно помогает искусственный интеллект. Однако не со всеми задачами искусственный интеллект справляется достаточно хорошо, об этом рассказал генеральный директор Facebook Марк Цукерберг, общаясь с аналитиками во время обсуждения квартальных показателей компании. Вовлеченность искусственного интеллекта в модерацию контента на Facebook постоянно растет. Тем не менее все еще нельзя полностью положиться на технологии. Марк Цукерберг считает, что искусственный интеллект хорош далеко не во всем. В частности, есть большие проблемы с пониманием человеческой речи. В Facebook весьма эффективно удаляются публикации, которые связаны с пропагандой терроризма. По словам генерального директора социальной сети, это заслуга ИИ. Кроме того, искусственный интеллект крайне эффективно находит фотографии обнаженных людей. А вот оскорбления и гневные публикации – это слабое место технологии. «Проще научить искусственный интеллект находить соски на изображениях, чем распознавать оскорбления», – говорит Марк Цукерберг. С помощью ИИ 99% публикаций, пропагандирующих терроризм, удаляются без участия сотрудников компании, а вот на достижение эффективного поиска оскорблений могут уйти годы, считает основатель Facebook.
  12. Различные системы искусственного интеллекта уже умеют делать такие вещи, что впору задумываться о том, что сюжет кинофраншизы Терминатор – это не такая уж и фантастика. Более того, с каждым днем ИИ обучается все новым и новым приемам. К примеру, недавно специалисты компании Google обучили свой искусственный разум идентифицировать голоса отдельных людей в шуме толпы с поразительной точностью. Для начала инженеры Google создали технологию на основе машинного обучения, которая выявляет голоса отдельных людей благодаря «эффекту вечеринки». Это то, что умеем делать все мы: общаясь с человеком в окружении посторонних шумов, мы можем понимать то, о чем он говорит, анализируя не только речь, но и мимику, отфильтровывая «мешающие» звуки. ИИ Google работает похожим образом: проводя анализ мимических мышц лица и всего шума, он выделяет голоса разных людей и создает из них отдельные аудиодорожки. Затем в Google обучили искусственный интеллект распознавать лица людей, изолировать их голоса и подавлять посторонние шумы. Таким образом система может выделять из толпы шумящих людей необходимого человека и проводить распознавание его голоса в режиме реального времени. Это стало возможно благодаря тому, что инженеры Google «натаскали» ИИ на более чем 100 000 видеолекциях и разговорных видео с YouTube с фоновым шумом. Новая разработка, по словам Google, может быть использована, например, для улучшения качества видеочатов, чтобы во время группового общения пользователь смог сосредоточиться на одном собеседнике.
  13. Разработки в сфере искусственного интеллекта могут помочь оценить вероятность существования жизни на других планетах, согласно новой научной работе, проведенной исследователями из Университета Плимут, Великобритания. В этом исследовании при помощи искусственных нейронных сетей производится классификация планет на пять категорий и оценивается вероятность существования жизни для каждого из этих пяти классов. Искусственные нейронные сети представляют собой системы, которые воспроизводят образ человеческого мышления. Они являются основными инструментами машинного обучения и демонстрируют особенно значительную эффективность при идентификации образов, которые слишком сложны для обработки человеческим мозгом. Эта команда исследователей, возглавляемая Кристофером Бишопом (Christopher Bishop), «натренировала» свою сеть на классификацию планет по пяти категориям, в зависимости от того, какой из объектов Солнечной системы они больше напоминают: современную Землю, раннюю Землю, Марс, Венеру или спутник Сатурна Титан. Все пять этих объектов представляют собой каменистые тела, располагающие атмосферами, и они являются одними из наиболее перспективных с точки зрения возможности обнаружения жизни телами нашей планетной системы. В качестве исходных данных алгоритм использует спектральные наблюдения атмосфер экзопланет, на основе которых он определяет тип планеты. Бишоп натренировал созданную им сеть при помощи более чем 100 различных спектральных профилей, каждый из которых включал несколько сотен параметров, оказывающих влияние на возможную обитаемость планеты. До сих пор сеть демонстрировала высокую эффективность при распознавании неизвестного спектрального профиля, указывают авторы. Исследование было представлено 4 апреля на Европейской неделе астрономии и наук о космосе, проходившей в Ливерпуле, Великобритания.
  14. 3 апреля 1966 года автоматическая станция «Луна-10» вышла на орбиту вокруг Луны и вывела первый в мире искусственный спутник Луны. Это позволило людям увидеть обратную сторону естественного спутника Земли. Запуск автоматической станции «Луна-10» был осуществлен 31 марта 1966 года ракетой-носителем «Молния-М» с космодрома БАЙКОНУР. Космический аппарат был разработан и изготовлен в НПО им. С.А. Лавочкина.
  15. В новом методе, разработанном исследователями из Торонтского университета (University of Toronto, U of T), Канада, применена та же технология, которая используется в беспилотных автомобилях, для определения размеров и координат ударных кратеров на поверхности Луны. Для проверки надежности и точности этого метода команда исследователей под руководством Мохамеда Али-Диба (Mohamad Ali-Dib) из U of T сначала «натренировала» свою нейронную сеть при помощи большого набора данных по кратерам, усеивающим две трети поверхности Луны, а затем проверила «обученную» сеть на оставшейся трети поверхности естественного спутника Земли. Алгоритм настолько хорошо сработал, что смог насчитать в два раза больше кратеров, чем было насчитано при помощи стандартного, «ручного» метода подсчета. С помощью нового алгоритма было насчитано примерно 6000 прежде не идентифицированных кратеров на поверхности Луны. Этот метод основан на конволюционной нейронной сети, алгоритме машинного обучения, который был успешно использован при создании роботов и автономных автомобилей. Исходные данные, используемые этим алгоритмом, были получены при помощи орбитальных лунных аппаратов. Подсчет числа кратеров на поверхности Луны имеет большое значение для астрономов, поскольку позволяет глубже понять историю эволюции Солнечной системы. Так как у Луны отсутствует атмосфера, кратеры на ее поверхности мало подвержены эрозии и могут сохраняться в течение миллиардов лет, рассказывая нам подробности о древних периодах истории нашей планетной системы.
  16. Практически каждый, кто хоть немного погружается в тему искусственного интеллекта, приходит к выводу, что либо он приведет нас к огненному апокалипсису, либо к волшебной утопии. Вариантов между практически нет. Конечно, отчасти это продиктовано тем фактом, что больше внимания привлекают лозунги вроде «Конец близок!» или «Утопия грядет!». И все же… Отчасти это сводится к тому, как люди относятся к изменениям, особенно масштабным. Миллениаризм не имеет никакого отношения к тому, чтобы быть «миллениалом», родиться в 90-х и помнить сериал про Баффи, победительницу вампиров. Это стиль мышления о будущем, который связан с глубоко укоренившимся ощущением судьбы. Миллениаризм — это «ожидание того, что мир будет уничтожен и заменен на совершенный мир и что придет искупитель, который повергнет зло и утешит праведников». Убеждения миллениалов, соответственно, тесно связывают идеи разрушения и творения. Среди них — идеи огромных, апокалиптических, сейсмических сдвигов, которые уничтожат ткань старого мира и построят нечто совершенно новое. Подобная система убеждений существует во многих крупных религиях мира, и даже в не совсем религиях атеистов и агностиков, которые верят в технологии. Взгляните, например, как футурологи ждут технологической сингулярности. По мнению Рэя Курцвейла, сингулярность — это создание рая. Каждый станет бессмертным, благодаря биотехнологиям, которые излечат наши болезни; наши мозги можно будет загрузить в облако; неравенство и страдание исчезнут как явления. «Разрушение мира» (destruction of the world) заменяется на излюбленный термин Кремниевой долины: disruption, или радикальное изменение отрасли. И как и в случае с другими тысячелетними убеждениями, ваш итоговый взгляд зависит от того, чего вы ждете: конца света или рождения утопии. Существует много хороших причин оставаться скептиком относительно такого рода мышления. Самая убедительная из них состоит, вероятно, в том, что убеждения миллениалов просто-напросто отражают само отношение людей к изменениям; просто посмотрите, как много вариаций этих убеждений вырастало в мире. Эти убеждения присутствуют в аспектах христианского богословия, хоть и стали популярными в своей современной форме в 19 и 20 веках. Идеи вроде Вечной скорби — многих лет страданий и тягот — и Восхищения, когда праведники будут воскрешены, а зло наказано. После этих разрушений мир будет создан заново, либо люди отправятся в рай. Несмотря на догматический атеизм, в марксизме было много подобных убеждений. Вопрос лишь в отношении к истории. Точно так же, как верующие ищут сигналы, которые намекнут на исполнение пророчеств, марксисты ищут знаки того, что мы находимся в финальной стадии капитализма. Они считают, что общество неизбежно деградирует и выродится до самых низов — собственно, как считают и христиане. Согласно марксизму, когда эксплуатация рабочего класса богатым станет неустойчивой, рабочий класс собирается и сбрасывает угнетателя. «Скорбь» сменяется «революцией». Иногда революционные фигуры вроде Ленина или самого Маркса провозглашаются мессиями, которые приближают наступление Миллениума; их риторика неизбежно содержит призывы к разрушению старой системы, на развалинах которой «мы наш, мы новый мир построим». Праведные рабочие получат свое по праву, а злая буржуазия будет уничтожена. Даже в норвежской мифологии есть элемент такого, как отмечает Джеймс Хьюз в своем эссе в книге Ника Бострома «Глобальные катастрофические риски». В Рагнарок и люди, и боги терпят поражение в финальной апокалиптической битве, но поскольку все это немножечко мрачновато, скандинавы добавили идею появления новой земли, на которой выжившие будут жить в гармонии. Судный день тоже стал культурным тропом. Взять древних египтян и их верования на тему загробной жизни; владыка подземного мира Осирис взвешивает сердце смертного вместе с пером. Если сердце умершего будет слишком отягощенным проступками, его съест демон и надежда на загробную жизнь исчезнет. Возможно, во время сингулярности произойдет нечто подобное. По мере того, как улучшаются наши технологии, а значит и наша сила, наши сердца, сердца людей, будут взвешены против перьев. Если они окажутся слишком тяжелыми — с глупостью, высокомерием, предубеждением, злом — мы провалим испытание и будем уничтожены. Но если мы пройдем и выйдем из сингулярности, нас ждет рай. Как и в других системах убеждений, здесь нет места для неверующих; все общество радикально изменится, хотите вы этого или нет. Технологическое восхищение. Похоже, каждое серьезное развитие провоцирует такой ответ. И ядерное оружие тоже. Либо это станет последней каплей и мы уничтожим себя, либо ядерную энергию можно будет использовать для создания лучшего мира. На заре ядерной эпохи люди говорили об электричестве, «которое будет слишком дешевым, чтобы его считать». Ученые, которые работали над бомбой, часто думали, что с такой разрушительной силой в руках человека мы будем просто обязаны собраться и работать сообща как вид. Когда мы видим один и тот же ответ, снова и снова, в разных обстоятельствах, возникающих в разных областях, будь то наука, религия или политика, нам нужно учитывать человеческие предубеждения. Нам нравятся убеждения миллениалов, поэтому когда появляется идея искусственного интеллекта, который превзойдет человеческий, мы тут же накладываем знакомый шаблон. Нам не нравятся факты. Нам не нравится информация. Мы не настолько рациональны, каковыми себя считаем. Мы создания нарратива. Физики наблюдают мир, и мы вплетаем собственные наблюдения в нарративные теории, истории о крошечных бильярдных шариках, которые летают тут и там и сталкиваются между собой, либо о пространстве и времени, которое изгибается, искривляется и расширяется. Историки пытаются наделить смыслом бесконечный поток событий. Мы обожаем истории: историями выложено наше прошлое, наше настоящее и они же готовят нас к будущему. Нарратив миллениалов прекрасен и убедителен. Он приводит вас к социальным изменениям. Он может оправдать ваши повседневные страдания, если вы скорбите. Он дает вам надежду на то, что ваша жизнь важна и осмысленна. Он дает вам чувство развития вещей в определенном направлении, в соответствии с правилами, а не только в хаосе. Он обещает, что праведники будут спасены, а еретики наказаны, даже если на пути будут страдания. Наконец, нарратив миллениалов обещает рай в конце тоннеля. Нам стоит быть осторожнее с нарративом миллениалов, когда мы размышляем на тему технологического развития, сингулярности и экзистенциальных рисков. Мы много раз кричали «волки!», когда их не было. Возможно, и сейчас мир не стоит на грани катастрофы. Конечно, эта история не такая привлекательная. Конечно, всем хочется фееричного финала. Но копните глубже — и вы поймете, что убеждения миллениалов не всегда самые перспективные, потому что они исключают человеческого агента из уравнения. Нам придется поверить в оттенки серого и отказаться от зловещих апокалипсисов с красноглазым ИИ и от сказочной утопии со всемогущим ИИ, который обожает людей.
  17. Социальная сеть «Одноклассники» объявила о запуске улучшенного сервиса голосовых и видеозвонков: отныне платформа полагается в работе на средства искусственного интеллекта. «Электронный разум», как отмечается, собирает статистику по подсетям мобильного оператора (пропускная способность Интернета, потеря пакетов, искажения звукового сигнала, возможность установки p2p-соединений) и автоматически настраивает параметры сетевого протокола как на этапе дозвона, так и во время звонка. Это позволяет существенно сократить время установки соединения и улучшить качество связи. За подбор оптимальных параметров в конкретных условиях отвечает нейросеть, которая обучается динамически. Данные собираются при каждом звонке. Таким образом, чем больше общается пользователь, тем точнее производится оптимизация. В результате, качество звонков повышается. Кроме того, пользователи могут оставить отзывы, которые искусственный интеллект также будет учитывать при следующем соединении. Изменения также коснулись интерфейса системы. В частности, звонок теперь сворачивается в мини-плеер, при этом пользователи могут переходить в другие разделы сайта или мобильного приложения. Голосовые и видеозвонки в «Одноклассниках» можно совершать любым удобным способом: через веб-версию соцсети без дополнительного ПО, а также с помощью мобильных приложений для Android и iOS. Инициировать звонок можно из чата в личных сообщениях с пользователем, либо со страницы профиля друга. Добавим, что общее число зарегистрированных в «Одноклассниках» пользователей по итогам прошлого года достигло 330 млн человек по всему миру.
  18. Новое изобретение представили учёные из Школы инженерных и прикладных наук при Гарвардском университете — они создали искусственный глаз, работающий по принципу человеческого, — сообщает РИА «Новости» со ссылкой на The Harvard Gazeette. Устройство состоит из квадратной металинзы и искусственной мышцы, изготовленной из полимеров и электродов. «Это изобретение пригодится не только в офтальмологии. Глаз отлично подойдёт для модернизации микроскопов, камер мобильных телефоном и может быть вмонтирован в гарнитуру виртуальной или дополненной реальности», — говорит Федерико Капассо, профессор прикладной физики, глава проекта и автор статьи. Свойствами металинзы толщиной в 30 микрометров можно управлять с помощью искусственной «мышцы», помещённой вокруг линзы и состоящей из прозрачных электродов и упругого диэлектрического материала. На электроды можно подавать нужное напряжение, сжимая или растягивая линзу, — таким образом можно изменять её фокусировку и корректировать оптические дефекты. «Мы делаем еще один шаг вперед, чтобы создать возможность динамического исправления аберраций, таких как астигматизм и сдвиг изображения, что естественным образом не может сделать человеческий глаз», — говорит аспирант SEAS Алан Ше. В данный момент Гарвардское управление по развитию и технологиям оформляет необходимые для защиты интеллектуальной собственности документы и изучает возможности коммерциализации изобретения, но конкретных планов по применению «глаза» пока не раскрывает.
  19. Казалось бы, что нового можно придумать в области методов диагностики заболеваний сердца, ведь все уже давно придумано – знай себе улучшай существующие методики! Однако исследователи из биомедицинской компании Verily (владельцем которой, к слову, является Google) сумели разработать новый метод выявления сердечно-сосудистых заболеваний при помощи нейросетей и искусственного интеллекта. Причем этот метод не требует взятия крови и других инвазивных процедур, а результат выдается за несколько секунд. В качестве, если так можно выразиться, диагностического материала алгоритм от Verily использует изображение сетчатки глаза. Одной процедуры сканирования сетчатки достаточно для того, чтобы определить не только наличие различных сердечно-сосудистых патологий, но и выявить возраст человека, уровень артериального давления и узнать, курит ли он. Для того чтобы обучить алгоритм диагностике, специалисты из Verily использовали данные 300 000 пациентов. В эти данные входила информация о состоянии сетчатки глаза, а также общие сведения как о самих пациентах, так и о состоянии их здоровья по различным показателям. На основе полученных данных нейронная сеть выявила ряд закономерностей, которые могут говорить о наличии сердечно-сосудистой патологии. Основное преимущество нового метода заключается в том, что он обеспечивает крайне высокую скорость диагностики, практически не уступая в точности «традиционным» методам. Алгоритм от Verily предсказывает вероятность развития инфаркта в ближайшие 5 лет с вероятностью в 70%, в то время как наиболее точный использующийся сейчас метод SCORE (требующий, помимо всего прочего, взятие образца крови) оказывается прав приблизительно в 72% случаев. Несмотря на перспективность разработки, прямо сейчас внедрять ее в медицинскую практику нельзя, так как она требует дальнейшего тестирования, отладки и наблюдения за пациентами.
  20. Подразделение компании Google, занимающееся разработками искусственного интеллекта, сообщило о создании нового метода обучения нейронных сетей, сочетающего использование передовых алгоритмов и старых видеоигр. В качестве среды обучения используются старые видеоигры Atari. Разработчики DeepMind (напомним, что эти люди создали нейросеть AlphaGo, неоднократно победившую лучших игроков в логическую игру го) считают, что машины способны обучаться так же, как люди. С помощью тренировочной системы DMLab-30, созданной на базе шутера Quake III и аркадных игр Atari (используются 57 различных игр), инженеры разработали новый алгоритм машинного обучения IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Он позволяет отдельным частям обучаться выполнению сразу нескольких задач, а потом обмениваться знаниями между собой. Во многом новая система была основана на более ранней архитектурной системе A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents), в которой отдельные агенты исследуют среду, затем процесс приостанавливается, и они обмениваются знаниями с центральным компонентом, «учеником». Что касается IMPALA, то у нее агентов может быть больше, а сам процесс обучения происходит несколько по-другому. В ней агенты посылают информацию сразу двум «ученикам», которые после этого еще и обмениваются данными между собой. Кроме того, если в A3C вычислением градиента функции потерь (другими словами, несоответствия предсказанных и полученных значений параметров) занимаются сами агенты, которые отправляют информацию к центральному ядру, то в системе IMPALA этой задачей занимаются «ученики». Одной из основных проблем при разработке ИИ является время и необходимость в высокой вычислительной мощности. Даже в условиях автономности машинам нужны правила, которым они могли бы следовать в ходе собственных экспериментов и поиска путей решения задач. Так как мы не можем просто построить роботов и выпустить их на волю учиться, разработчики используют симуляции и методы глубокого обучения. Для того чтобы современные нейронные сети могли чему-то научиться, им приходится обрабатывать огромный объем информации, в данном случае — миллиарды кадров. И чем быстрее они это делают, тем меньше времени уходит на обучение. По словам представителей DeepMind, при наличии достаточного числа процессоров IMPALA достигает производительности в 250 000 кадров/с, или 21 миллиард кадров в день. Это абсолютный рекорд для задач такого рода, сообщает портал The Next Web. Сами же разработчики комментируют, что их система ИИ справляется с задачей лучше, чем аналогичные машины и люди. В будущем подобные алгоритмы ИИ можно будет использовать в робототехнике. Благодаря оптимизации систем машинного обучения роботы будут быстрее адаптироваться к окружающей среде и работать эффективнее.
  21. Компания LG Electronics (LG) сегодня, 13 февраля, официально объявила, что на грядущей выставке Mobile World Congress 2018 (MWC) в Барселоне (Испания) будет представлена новая модификация мощного смартфона V30. Ранее мы уже сообщали, что LG выпустит версию V30 с улучшенными средствами искусственного интеллекта (ИИ). Теперь разработчик поделился подробностями о будущем аппарате. ИИ-система получила название Vision AI. Это средства интеллектуального распознавания изображений, способные анализировать объекты в поле зрения камеры. В процессе создания соответствующих алгоритмов были обработаны свыше 100 млн самых разнообразных изображений. Система Vision AI способна рекомендовать оптимальный режим при осуществлении фото- и видеосъёмки. При этом учитывается множество параметров, включая угол обзора, фон, уровень насыщения, отражение света и пр. В результате, достигается наилучшее качество изображений в любых условиях. Кроме того, алгоритмы Vision AI помогут найти объект по изображению и сделать покупку соответствующего товара. Система автоматически сканирует QR-коды, выполняет поиск в Интернете и рекомендует похожие товары по наиболее выгодной цене. Добавим, что базовая версия смартфона V30 наделена процессором Qualcomm Snapdragon 835, 4 Гбайт оперативной памяти, флеш-модулем вместимостью 64 Гбайт, сдвоенной камерой с 16 и 13 млн пикселей и 6-дюймовым дисплеем с соотношением сторон 18:9 и разрешением 2880 × 1440 точек.
  22. Около 20 лет назад компьютер Deep Blue компании IBM победил Гарри Каспаров в игре в шахматы, и с того момента баталии между компьютерами и людьми продолжаются буквально каждый день. Искусственный интеллект DeepMind AlphaGo компании Google стал первым, которому удалось нанести поражение чемпиону мира по древней китайской игре Го, а сейчас эта программа продолжает учиться и обыгрывать человека в целом ряде других логических игр. А недавно две системы искусственного интеллекта, разработанные компаниями Alibaba и Microsoft, превзошли человека в деле понимания прочитанной информации, что проверяется при помощи специального теста, разработанного в Стэнфордском университете. Нейронная сеть, снабженная алгоритмами глубинного машинного обучения и самообучения, созданная специалистами института Institute of Data Science of Technologies китайской компании Alibaba, прошла процедуру тестирования, дав ответы на 100 тысяч вопросов, касающихся информации, представленной в прочитанном тексте. По результатам теста китайский искусственный интеллект получил 82.44 балла, а на следующий день система компании Microsoft, пройдя этот же самый тест, набрала 82.65 балла. Для сравнения, самый высокий результат в этом тесте, продемонстрированный живым человеком, составляет 82.304 балла. Отметим, что конечной целью исследователей компаний Microsoft и Alibaba является создание системы, способной эффективно обрабатывать большое количество данных, представленных в текстовом виде и, основываясь на усвоенной информации, давать более точные ответы на вопросы, задаваемые человеком. "Такая технология может применяться в достаточно широком круге областей, включая системы обслуживания клиентов, обучающие программы, автоматические музейные гиды и системы, дающие консультации по медицинским вопросам" - рассказывает Луо Си (Luo Si), руководитель отдела научно-исследовательских работ компании Alibaba, - "Это, в свою очередь, позволит кардинально снизить нагрузку на некоторых людей и почти полностью убрать из процесса нестабильный человеческий фактор".
  23. Область исследований искусственного интеллекта прошла длинный путь, но многие считают, что официально она родилась, когда группа ученых из Дартмутского колледжа собралась вместе летом 1956 года. За последние несколько лет компьютеры улучшились многократно; сегодня они выполняют вычислительные операции намного быстрее людей. Учитывая весь этот невероятный прогресс, оптимизм ученых можно было понять. Гениальный компьютерный ученый Алан Тьюринг предположил появление мыслящих машин несколькими годами ранее, и ученые пришли к простой идее: интеллект, по сути, это всего лишь математический процесс. Мозг человека — машина в определенной степени. Выделите процесс мышления — и машина сможет его сымитировать. Тогда проблема казалась не особо сложной. Дартмутские ученые писали: «Мы считаем, что значительный прогресс может быть достигнут в одной или нескольких этих проблемах, если тщательно отобранная группа ученых будет работать над этим вместе в течение лета». Это предложение, кстати, содержало одно из самых первых применений термина «искусственный интеллект». Идей было много: возможно, имитация схемы действия нейронов головного мозга могла бы научить машины абстрактным правилам человеческого языка. Ученые были оптимистичны, и их усилия были вознаграждены. У них были программы, которые, казалось, понимали человеческий язык и могли решать алгебраические задачи. Люди уверенно предсказывали, что машинный интеллект на уровне человеческого появится уже лет через двадцать. Удачно совпало и то, что область прогнозирования, когда у нас будет искусственный интеллект человеческого уровня, родилась примерно в то же время, что и сама область ИИ. Фактически все возвращается к первой статье Тьюринга о «мыслящих машинах», в которой он предсказал, что тест Тьюринга — в процессе которого машина должна убедить человека, что она тоже человек — будет пройден через 50 лет, к 2000 году. Сегодня, конечно, люди по-прежнему предсказывают, что это произойдет в ближайшие 20 лет, среди известных «пророков» — Рэй Курцвейл. Мнений и прогнозов так много, что порой кажется, что исследователи ИИ ставят на автоответчик следующую фразу: «Я уже предсказал, каким будет ваш вопрос, но нет, я не могу точно это прогнозировать». Проблема с попыткой предсказать точную дату появления ИИ человеческого уровня состоит в том, что мы не знаем, как далеко мы можем зайти. Это не похоже на закон Мура. Закон Мура — удвоение вычислительной мощности через каждые пару лет — делает конкретное предсказание о конкретном явлении. Мы примерно понимаем, как двигаться дальше — улучшать технологии кремниевых чипов — и знаем, что в принципе не ограничены в нашем нынешнем подходе (пока не начнем работать с чипами в атомных масштабах). Об искусственном интеллекте того же не скажешь. Распространенные ошибки Исследование Стюарта Армстронга было посвящено тенденциям в этих прогнозах. В частности, он искал два основных когнитивных искажения. Первой была идея, согласно которой эксперты в области ИИ предсказывают, что ИИ прибудет (и сделает их бессмертными) аккурат до того, как они умрут. Это критика «восхищения нердов», которой подвергается Курцвейл — его прогнозы мотивированы страхом смерти, желанием бессмертия и фундаментально иррациональны. Создатель сверхинтеллекта становится чуть ли не предметом поклонения. Критикуют обычно люди, работающие в области ИИ и знающие не понаслышке о разочарованиях и ограничениях современного ИИ. Вторая идея в том, что люди всегда выбирают отрезок времени в 15-20 лет. Этого достаточно, чтобы убедить людей, что они работают над чем-то, что станет революционным в ближайшее время (потому что людей менее привлекают усилия, которые проявятся через века), но не настолько в ближайшее, что вы сразу же окажетесь чертовски неправы. Люди счастливы предсказывать появление ИИ до своей смерти, но желательно, чтобы это было не завтра и не через год, а лет так через 15-20. Прогресс в измерениях Армстронг отмечает, что если вы хотите оценить достоверность конкретного прогноза, есть много параметров, на которые можно взглянуть. К примеру, идея того, что интеллект человеческого уровня будет развиваться за счет моделирования человеческого мозга, как минимум предоставляет вам четкую схему для оценки прогресса. Каждый раз мы получаем все более подробную карту мозга, либо успешно имитируем определенную его часть, а значит прогрессируем в направлении конкретной цели, которая, предположительно, выльется в ИИ человеческого уровня. Может быть, 20 лет будет недостаточно для достижения этой цели, но мы хотя бы можем оценить прогресс с научной точки зрения. А теперь сравните такой подход с подходом тех, кто говорит, что ИИ, либо нечто сознательное, «появится», если сеть будет достаточно сложной и будет обладать достаточной вычислительной мощностью. Возможно, именно так мы представляем человеческий интеллект и сознание, возникшие в процессе эволюции, хотя эволюция проходила миллиарды лет, а не десятки лет. Проблема в том, что у нас нет эмпирических данных: мы никогда не видели, как из сложной сети возникает сознание. Мы не только не знаем, возможно ли это, мы и знать не можем, когда нас это ждет, потому что не можем измерить прогресс на этом пути. Существует колоссальная сложность в том, чтобы понять, какие задачи действительно сложны для выполнения, и это преследует нас с рождения ИИ и до сегодняшнего дня. Понять человеческий язык, случайность и творчество, самосовершенствование — и все сразу, просто невозможно. Мы научились обрабатывать естественную речь, но понимают ли наши компьютеры, что они обрабатывают? Мы сделали ИИ, которые кажется «креативным», но есть ли в его действиях хоть толика творчества? Экспоненциальное самосовершенствование, которое приведет к сингулярности, вообще кажется чем-то заоблачным. Мы и сами не понимаем, что такое интеллект. Например, эксперты в области ИИ всегда недооценивали способность ИИ играть в го. В 2015 году многие думали, что ИИ не научится играть в го до 2027 года. Но прошло всего два года, а не двадцать. Значит ли это, что ИИ через несколько лет напишет величайший роман? Поймет мир концептуально? Приблизится к человеку по уровню интеллекта? Неизвестно. Не человек, но умнее людей Возможно, мы неправильно рассматривали проблему. Например, тест Тьюринга еще не был пройден в том смысле, что ИИ смог бы убедить человека в беседе, что тот говорит с человеком; но вычислительные способности ИИ, а также возможность распознавать закономерности и водить авто уже намного превышают уровень, доступный человеку. Чем больше решений принимают алгоритмы «слабого» ИИ, чем больше растет Интернет вещей, тем больше данных скармливается нейросетям и тем большим будет влияние этого «искусственного интеллекта». Возможно, мы пока не знаем, как создать интеллект человеческого уровня, но точно так же мы не знаем, как далеко сможем зайти с нынешним поколением алгоритмов. Пока они и близко не похожи на те страшные алгоритмы, которые подрывают общественный строй и становятся неким туманным сверхинтеллектом. И точно так же это не означает, что мы должны придерживаться оптимистичных прогнозов. Нам придется удостовериться, что в алгоритмы всегда будет закладываться ценность человеческой жизни, нравственность, мораль, чтобы алгоритмы не были совершенно бесчеловечными. Любые прогнозы нужно делить надвое. Не забывайте, что на заре развития ИИ казалось, что он преуспеет очень быстро. И сегодня мы тоже так думаем. Прошло шестьдесят лет с тех пор, как ученые собрались в Дартмуте в 1956 году, чтобы «создать интеллект за двадцать лет», а мы до сих пор продолжаем их дело.
  24. Искусственный интеллект и смартфоны раньше соприкасались редко. Однако с прошлого года, начало увеличиваться количество смартфонов, которые оснащены функциями на основе искусственного интеллекта. Многие крупные производители, такие как Apple, Google, Microsoft, Facebook, Baidu и Tencent, активно инвестируют в глубокие нейронные сети и алгоритмы машинного обучения. Несмотря на усилия данных технологических гигантов, одна из ключевых исследовательских компаний, Gartner, прогнозирует, что технологии и функциональные возможности на основе ИИ вряд ли попадут в основной тренд ранее 2020 года. По ее оценкам, к 2022 году 80% выпущенных смартфонов будут иметь возможности ИИ. Исследовательская компания также обнаружила, что только 10% от общего числа смартфонов, выпущенных в 2017 году, поставлялись с функциональными возможностями ИИ, и все они относятся к сегменту рынка премиум-устройств. Утверждается, что возможности ИИ на устройстве обеспечат наивысший уровень защиты данных, а также улучшенное управление питанием по сравнению с облачными решениями. ИИ можно использовать в смартфонах во многих отношениях, и Gartner рассказал несколько ключевых вариантов использования ИИ в смартфонах. Специальные модули ИИ и распознавание лиц являются ранними признаками того, что искусственный интеллект попадает в мейнстрим на смартфонах. Huawei - первый производитель, который добавил специализированный нейронный процессор в чипсет Kirin. Затем на сцену вышел Apple, добавив такой блок в чипсет A-серии. Даже Samsung и Qualcomm добавили улучшенные функции AI в свои флагманские чипсеты. Распознавание лиц - это сравнительно новый тренд, использующий ИИ и он постепенно заменяет аутентификацию с помощью пароля, используя вместо этого алгоритмы машинного обучения, чтобы обеспечить пользователям более безопасный доступ. Благодаря ИИ, цифровые помощники стали одним из самых привлекательных возможностей современных смартфонов. У смартфонов iPhone и Android имеются ассистенты Siri и Google Assistant. Благодаря им, устройства могут быстрее обрабатывать информацию. Gartner прогнозирует, что голосовые ассистенты поумнеют до такого уровня, что они будут заказывать куртку, когда пользователь скажет, что погода стала прохладной. Помимо этого, существуют и другие варианты использования смартфонов на базе ИИ, такие как дополненная реальность, персональные профили, цензура контента, повышение производительности смартфона на основе изучения привычек пользователя, искусственное улучшение фотографий и аудиоанализ.
  25. Японское космическое агентство (Japanese Aerospace Exploration Agency, JAXA) произвела успешный запуск нового искусственного спутника, который произведет спуск на сверхнизкую околоземную орбиту, используя для этого новый тип ионного двигателя, эффективность которого на такой высоте в 10 раз превышает эффективность обычных двигателей, работающих за счет сжигания топлива. За следующие два года этот спутник, имеющий название Tsubame, спустится на высоту ниже 300 километров от поверхности, а сейчас он находится на высоте 480 километров, там, куда его "забросила" ракета-носитель. Спутник Tsubame был запущен при помощи ракеты, стартовавшей с площадки Космического центра Танегасима 23 декабря 2017 года. С момента запуска спутник передал на Землю один пакет данных, говорящих о том, что все его системы работают нормально, а его положение стабильно и соответствует расчетному. После спуска на сверхнизкую орбиту, спутник Tsubame станет своего рода рекордсменом, летающим на минимально возможной высоте. 400-килограммовый спутник Tsubame является частью программы Super Low Altitude Test Satellite (SLATS), в рамках которой будет производиться высококачественная съемка земной поверхности и измерения концентрации атомарного кислорода в верхних слоях атмосферы. "Кислород в обычных условиях состоит из двух атомов, связанных в единую молекулу при помощи ковалентной связи" - пишут представители JAXA, - "Однако, за счет воздействия ультрафиолетового света и космической радиации молекулы кислорода разрушаются и кислород существует в виде отдельных атомов. Такой атомарный кислород весьма активен с химической точки зрения и он интенсивно разрушает любой материал, который входит с ним в контакт" Для защиты от воздействия атомарного кислорода спутник SLATS покрыт слоем стойкого защитного материала, испытания которого также являются частью исследовательской программы. Эти испытания помогут ученым собрать данные, которые будут использоваться при разработке новых защитных материалов для спутников, которые будут работать на сверхнизких околоземных орбитах. Отметим, что при полете на сверхнизкой орбите спутник SLATS будет испытывать сопротивление воздуха, которое в тысячу раз больше сопротивления, действующего на другие спутники на высоте 600-800 километров от поверхности Земли. Для поддержания стабильной орбиты у спутника имеется ионный двигатель нового типа, который в качестве топлива использует ксенон и который предназначен для работы на столь малых высотах. Тяга, создаваемая этим двигателем, эквивалентна весу 10-центовой монеты, но ее достаточно для компенсации сопротивления воздуха и удержания спутника на стабильной высоте. И в заключении заметим, что нахождение на сверхнизкой орбите позволит спутнику SLATS производить съемку поверхности с высокой разрешающей способностью, не прибегая к использованию громоздкой и тяжелой высококачественной оптики. Это, в свою очередь, позволит в будущем существенно сократить затраты на производство и запуск спутников, которые будут способны находиться и работать на рекордно малых высотах.
×