Джефф Хокинс — ветеран Силиконовой долины, посвятивший последнее десятилетие изучению загадок человеческого мозга, организовал встречу с компанией DeepMind — одной из ведущих ИИ-лабораторий в мире.
Ученые из DeepMind, принадлежащей материнской компании Google — холдингу Alphabet, хотят создавать машины, способные делать все, что может делать мозг. Хокинс основал небольшую компанию с одной целью — выяснить, как работает мозг, а затем воссоздать его, исходя из полученных знаний.Читать полностью »
У вас бывало, что вы залипаете в какую-то простенькую игру, думая, что с ней вполне бы мог справиться искусственный интеллект? У меня бывало, и я решил попробовать создать такого бота-игрока. Тем более, сейчас много инструментов для компьютерного зрения и машинного обучения, которые позволяют строить модели без глубокого понимания подробностей реализации. «Простые смертные» могут сделать прототип, не строя нейронные сети месяцами с нуля.
Под катом вы найдете процесс создания proof-of-concept бота для игры Clash Royale, в котором я использовал Scala, Python и CV-библиотеки. Используя компьютерное зрение и машинное обучение я попытался создать бота для игры, который взаимодействует как живой игрок.
Читать полностью »
Обнаружение атак является важной задачей в информационной безопасности на протяжении десятилетий. Первые известные примеры реализации IDS относятся к началу 1980-х годов.
Спустя несколько десятилетий сформировалась целая индустрия средств для обнаружения атак. На данный момент существуют различные виды продуктов, такие как IDS, IPS, WAF, брандмауэры, большинство из которых предлагает обнаружение атак на основе правил. Идея использовать техники выявления аномалий для обнаружения атак на основе статистики на производстве не кажется такой реалистичной, как в прошлом. Или всё-таки?..Читать полностью »
2019-й начался со сдержанного оптимизма по поводу полупроводниковой промышленности, несмотря на все чёрные тучи, что сгущаются на горизонте. Такие сегменты рынка, как криптовалюты и виртуальная реальность, не оправдывают ожиданий, рынок смартфонов выглядит насыщенным, цены на DRAM падают, что заставляет урезать расходы. Компании, занимающиеся автоматизацией проектирования электронных устройств, говорят о приостановке продаж в Китае в свете торговой войны между ним и США. На рынке потребительской электронике наблюдается замедление, о чём свидетельствуют последние данные о заработках Apple.
Но на фоне всего этого некоторые моменты заставляют нас испытывать радостное возбуждение. Быстрое внедрение ИИ подпитывает прогресс в таких областях, как автомобильная промышленность и интернет вещей. 5G, ещё одна важная возможность, готовится к серьёзному внедрению. Количество новой разрабатываемой электроники растёт, что порождает восстановление ASIC и появление встроенных FPGA.
Читать полностью »
Китай старается использовать высокие технологии для решения многих проблем. Это и социальное взаимодействие граждан, их послушание закону, соблюдение правил общения в сети и многое другое.
Вообще говоря, управлять жизнью граждан в Китае должны чиновники, но их уж очень много. Официально это около 50 млн человек, по подсчетам общественных организаций — около 65 млн. Лишь немногим меньше, чем население Великобритании. И кто-то ведь должен следить за этой армией. Правительство Китая решило поставить технологии на благо отечества — программная платформа особого рода была создана для оценки деятельности власть имущих.
Читать полностью »
Для любого человека язык жестов сложен для изучения. Дело в том, что используются не только жесты, но и мимика, а также артикуляция, плюс «язык тела». Значение передаваемой информации зависит от всех этих факторов. Существуют программы для изучения языка жестов, но многие из них не слишком удачны, плюс ценник не всегда гуманный. В ближайшее время все может измениться — сейчас разрабатываются методы изучения языка жестов при помощи ИИ.
Речь идет об автоматизации процесса обучения, который полностью интуитивен. Здесь можно. ознакомиться с возможностями инструмента анализа языка жестов (шведско-немецкая группа) с предоставлением всех необходимых деталей. Тем не менее, разработчики надеются на создание ИИ-платформ, которые смогут помочь ускорить процесс обучения в разы.
Читать полностью »
В прошлых статьях уже писали о том, как у нас устроены технологии распознавания текста:
Примерно так же до 2018 года было устроено распознавание японских и китайских символов: в первую очередь с использованием растровых и признаковых классификаторов. Но с распознаванием иероглифов есть свои трудности:
1). Огромное количество классов, которое нужно различать.
2). Более сложное устройство символа в целом.
Сказать однозначно, сколько символов насчитывает китайская письменность, так же сложно, как точно посчитать, сколько слов в русском языке. Но наиболее часто в китайской письменности используются ~10 000 символов. Ими мы и ограничили число классов, используемых при распознавании.
Обе описанные выше проблемы также приводят и к тому, что для достижения высокого качества приходится использовать большое количество признаков и сами эти признаки вычисляются на изображениях символов дольше.
Чтобы эти проблемы не приводили к сильнейшим замедлениям во всей системе распознавания, приходилось использовать множество эвристик, в первую очередь направленных на то, чтобы быстро отсечь значительное количество иероглифов, на которые эта картинка точно не похожа. Это всё равно не до конца помогало, а нам хотелось вывести наши технологии на качественно новый уровень.
Мы стали исследовать применимость свёрточных нейронных сетей, чтобы поднять как качество, так и скорость распознавания иероглифов. Хотелось заменить весь блок распознавания отдельного символа для этих языков с помощью нейронных сетей. В этой статье мы расскажем, как нам в итоге это удалось.
Читать полностью »
Привет. Меня зовут Алексей Рак, я разработчик голосового помощника Алиса в минском офисе Яндекса. Эту позицию я получил, пройдя здесь, в этой же команде, трехмесячную стажировку в прошлом году. О ней я и собираюсь вам рассказать. Если хотите сами попробовать — вот ссылка на стажировку 2019 года.
При создании игр разработчики одержимы желанием создать для игроков интересный и увлекательный игровой процесс: поставить их в новые условия или по-новому взглянуть на знакомые. И иногда для этого необходимо немного сжульничать. Разработчики вносят небольшие изменения в системы геймплея или в определённые базовые функции геймдизайна. Это относится и к неигровым персонажам. Ксеноморф из Alien Isolation имел на спине сенсоры ближнего радиуса действия, и «режиссёр» всегда знал, где находится пользователь, враги в Far Cry становились чуть менее точными, когда воевали с игроком, а демоны из DOOM терпеливо ждали своей очереди, чтобы получить шанс разорвать игрока на клочки. Это может казаться контринтуитивным, но ограничивая поведение персонажей или давая им больше знаний и навыков, чем это необходимо, разработчики в некоторых случаях способны сделать игровой процесс более целостным. И это подводит нас к исследованию Ghost Recon Wildlands компании Ubisoft: выпущенной в 2017 году экшн-игры в открытом мире, в которой игроки методично уничтожают наркокартель Санта-Бланка.
В этой статье я расскажу о трёх управляемых ИИ неигровых персонажах, работающих с игроком в офлайновых миссиях: Холте, Мидасе и Уивере. Эта команда призраков должна иметь возможность отвечать на команды игрока и реагировать на окружающий его мир, в то же время поддерживать создаваемую игрой иллюзию, в то время, как вы тайно уничтожаете вражеские командные посты или идёте в лоб на боевом вертолёте, разнося всё на куски. Это интересная задача дизайна. Игра стала одним из выдающихся современных примеров того, как ИИ жульничает не для того, чтобы выполнять то, чего от него ожидают, а потому что мы, игроки, не можем смириться со своим провалом.
Читать полностью »
