Рубрика «AI» - 21

image

Nvidia создала AI-систему DIB-R (differentiable interpolation-based renderer), которая построена на основе ML-фреймворка PyTorch. Система способна преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные объекты.

DIB-R обрабатывает картинку, а затем преобразует ее в высокоточную 3D-модель. Учитываются формы, текстура, цвета и освещение объекта. При этом задействована архитектура кодера-декодера, типа нейронной сети, которая преобразует входные данные в вектор, используемый для прогнозирования конкретной информации.

Вся работа занимает менее чем 100 миллисекунд. Читать полностью »

Тестирование AI и стартаперство: интервью с Адамом Карми (Applitools) - 1

Есть популярная фраза «scratch your own itch»: если хочешь создать новый продукт, делай такой, которого тебе самому не хватает. В этом случае лучше всего понимаешь, как сделать его хорошо.

Адам Карми остро ощущал нехватку инструмента для визуального тестирования, который помог бы людям не ломать глаза в поисках поехавшей вёрстки. А в итоге он создал такой инструмент, приспособив для этого AI, и стал одним из сооснователей компании Applitools. Звучит как работа мечты: когда борешься со знакомой тебе болью, то ощущаешь, что меняешь мир к лучшему. Но с какими сложностями сталкивается айтишник, когда от него зависит судьба целой компании?

А поскольку сам инструмент Applitools тоже надо тестировать, Адам узнал многое о тестировании проектов с AI. Уже завтра на Heisenbug он расскажет о том, как это делать, и его доклад попадёт в открытую трансляцию — так что все желающие смогут посмотреть его в прямом эфире. А пока что мы расспросили его на обе темы: и о том, каково создавать компанию, и о вещах, связанных с тестированием и AI.

Читать полностью »

CodeSide. Новая игра для знаменитого соревнования Russian AI Cup - 1

Сообщество участников чемпионатов и команда Mail.ru Group в сотрудничестве с Codeforces.com приглашают вас на самую настоящую бойню, от которой вы получите бессонные ночи и мозоли на руках, поскольку будете участвовать в одном из самых живых и интересных чемпионатов по программированию искусственного интеллекта в мире — Russian AI Cup. Поверьте, что организаторы всего этого безумия продали все свои души ради создания игры, в которую вы захотите играть.

Вам будут нужны только доступ в Интернет, компьютер, голова конечно же, ну и желание ворваться в самую незаурядную тусовку. Возможно, что ещё пригодится кофе. Добро пожаловать!

Каждый год мы ломаем наши головы, чтобы придумать тему следующего соревнования. Так мы делаем уже с далёкого 2012 года. В этой статье я не буду рассказывать про предыдущие соревнования. Полезные ссылки будут в конце статьи.
Читать полностью »

Искусственный интеллект вступил в дебаты с людьми, и убедил, что он не опасен - 1

В Кембридже прошли двухчасовые дебаты по поводу потенциальной опасности искусственного интеллекта. Защитником выступала машина Project Debater, разработанная IBM. Используя свои аргументы и разбивая доводы оппонентов, ей удалось доказать аудитории, что в итоге AI принесёт обществу больше пользы, чем вреда.Читать полностью »

Все началось с увлечения глубоким обучением, нейронными сетями и далее по списку. Я посмотрел пару курсов, поучаствовал в соревновании на Kaggle… "чем бы еще заняться?". Тут мимо как раз по своим делам проползал робот-пылесос (Xiaomi Vacuum Cleaner V1) и подкинул интересную идею…

Превращаем робот-пылесос в универсального солдата - 1

Читать полностью »

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Machine learning».


Оптимизация стратегии игры в Блэкджек методом Монте-Карло - 1

Обучение с подкреплением штурмом взяло мир Искусственного Интеллекта. Начиная от AlphaGo и AlphaStar, все большее число видов деятельности, в которых раньше доминировал человек, теперь завоевано агентами ИИ, работающими на основе обучения с подкреплением. Короче говоря, эти достижения зависят от оптимизации действий агента в определенной среде для достижения максимального вознаграждения. В последних нескольких статьях от GradientCrescent мы рассмотрели различные фундаментальные аспекты обучения с подкреплением, от основ систем с бандитами и подходов, основанных на политике, до оптимизации поведения на основе вознаграждения в Марковских средах. Все эти подходы требовали полных знаний о нашей среде. Динамическое программирование, например, требует, чтобы мы обладали полным распределением вероятностей всех возможных переходов состояний. Однако в действительности мы обнаруживаем, что большинство систем невозможно интерпретировать полностью, и что распределения вероятностей не могут быть получены в явном виде из-за сложности, врожденной неопределенности или ограничений вычислительных возможностей. В качестве аналогии рассмотрим задачу метеоролога – число факторов, участвующих в прогнозировании погоды, может быть настолько велико, что точно вычислить вероятность оказывается невозможным.Читать полностью »

Привет, это Smart Engines. Десант из 28 разработчиков систем распознавания на основе искусственного интеллекта только что вернулся из Амстердама, где мы принимали участие в международной научной конференции по компьютерному зрению ICMV. В статье мы постараемся объяснить, почему мы так много времени уделяем науке и ездим на научные конференции.

Зачем мы ездим на научные конференции? - 1

Сегодня в мире развития науки и высоких технологий произошла катастрофическая подмена понятий: за науку выдается то, что наукой не является ни в каком приближении, учеными называют программистов и инженеров, наукой называют решение простейших инженерных задач. В информационном пространстве роль фундаментальной науки в развитии технологий явно занижена. Многие забывают, что сенсорный экран айфона — это не сам по себе сенсорный экран айфона, а воплощение в жизнь идей фундаментальных исследований полупроводниковых гетероструктур нашего соотечественника нобелевского лауреата Ж.И. Алферова. Карты Google (или Яндекcа) — это не просто карты в мобильнике, а воплощение фундаментальных исследований в области вычислительной геометрии. И кстати фильм “Аватар” — это тоже на 99% вычислительная геометрия. Читать полностью »

Cerebras Systems представила компьютер с самым большим в мире процессором 22×22 сантиметра - 1
Схема компьютера CS-1 показывает, что большая часть отведена для питания и охлаждения гигантского «процессора-на-пластине» Wafer Scale Engine (WSE). Фото: Cerebras Systems

В августе 2019 года компания Cerebras Systems и её производственный партнер TSMC анонсировали крупнейшую микросхему в истории компьютерной техники. С площадью 46 225 мм² и 1,2 триллиона транзисторов микросхема Wafer Scale Engine (WSE) примерно в 56,7 раз больше, чем самый большой GPU (21,1 млрд транзисторов, 815 мм²).

Скептики говорили, что разработать процессор — не самая сложная задача. Но вот как он будет работать в реальном компьютере? Каков процент брака на производстве? Какое потребуется питание и охлаждение? Сколько будет стоить такая машина?

Похоже, инженерам Cerebras Systems и TSMC удалось решить эти проблемы. 18 ноября 2019 года на конференции Supercomputing 2019 они официально представили CS-1 — «самый быстрый в мире компьютер для расчётов в области машинного обучения и искусственного интеллекта».
Читать полностью »

Недавно прошел ID R&D Voice Antispoofing Challenge, главной задачей которого было создать алгоритм, способный отличить человеческий голос (human) от синтезированной записи (spoof). Я — ML Researcher в Dasha AI и много работаю над распознаванием речи, поэтому и решил поучаствовать. Вместе с командой мы заняли первое место. Под катом я расскажу о новых крутых подходах к обработке звука, а также о сложностях и странностях, с которыми нам пришлось столкнуться.

Что ты такое? Как мы spoof от human отличали — да еще и победили - 1

Читать полностью »

Тематика искусственного интеллекта, зародившаяся еще в 60-х годах, сейчас переживает просто сумасшедший бум. Компьютеры обыгрывают шахматистов и поклонников Го, порой точнее врача ставят диагнозы, нейронные сети (на этот раз не имеющие отношения к умам трех инженеров техподдержки) всерьез пытаются решать сложные прикладные задачи, а где-то там на горизонте уже маячит универсальный искусственный интеллект, который когда-нибудь заменит своего прикладного сородича.

ИИ в собственном SOC’у: мечтают ли руководители центров мониторинга кибератак об электроаналитиках - 1

Информационная безопасность тоже не остается за границами хайпа вокруг ИИ (или его эволюции — тут уж каждый решает для себя). Все чаще мы слышим о необходимых подходах, прорабатываемых решениях и даже (иногда робко и неуверенно, а иногда громко и, к сожалению, не очень правдоподобно) о первых практических успехах в данной области. Говорить за все ИБ мы, конечно, не возьмемся, но попробуем разобраться, каковы реальные возможности применения ИИ в профильном для нас направлении SOC (Security Operations Center). Кого заинтересовала тема или просто хочется пофлеймить в комментариях — добро пожаловать под кат.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js