Рубрика «искусственный интеллект» - 169

Уважаемые хакеры, где же ваши автономные газонокосилки? - 1

Невозможно установить, когда общество начало ухаживать за своими газонами. Честно говоря, стрижка травы была, и остаётся, необходимостью. Но борьба с сорняками, подравнивание, и прочие излишества – нет. Красивый газон – это символ статуса в современных пригородах по всему миру. Когда к нам прибудут инопланетяне, то они наверняка сразу же заметят, какие аккуратные у нас газоны. И это достижение цивилизации стало возможным с прибытием специальных машин для подстригания травы.

Первыми газонокосилками были представители рогатого скота. Проблема в том, что обслуживать их очень трудно, режут траву они неровно, из-за чего они и не прижились в семьях, борющихся за идеальный газон. Если вспомнить про неприятных запах побочных продуктов их деятельности, становится понятно, почему животные перестали пользоваться популярностью и постепенно переехали на задние дворы. Для поддержания внешнего вида престижного дворика люди начали искать другие средства.
Читать полностью »

Когнитивная эпоха и новые принципы работы IBM - 1

Сейчас мы являемся свидетелями зарождения многообещающей новой технологии, а также новой эры, которой дала начало эта технология. Она радикально отличается от программируемых систем, представленных в ИТ сфере ранее, ставших стандартом на полвека и даже более. Речь идет о технологии, которую обычно называют искусственным интеллектом. ИИ можно считать новым поколением вычислительных технологий, скорее, даже новой эпохой, эрой.

Когнитивные системы, которые помогают поддерживать развитие этой сферы, вскоре помогут радикально усовершенствовать ИИ. Дело в том, что такие системы понимают все формы данных, генерируемых в небывалых ранее масштабах. Мир меняется, и для того, чтобы ему соответствовать, идти в ногу со временем, нужны новые принципы работы, взаимодействия с миром и друг с другом. Об этом сегодня мы и хотели бы поговорить.
Читать полностью »

Google представила облачное API для распознавания объектов на видео - 1
Пример работы Cloud Video Intelligence API
Животное (97,76%)
Дикое животное (92,16%)
Тигр (90,11%)
Сухопутное животное (68,17%)
Бенгальский тигр (64,77%)
Усы (63,30%)
Зоопарк (58,16%)
Ревущие кошки (56,41%)
Кошка (44,12%)

Компания Google объявила о выпуске нового облачного сервиса Cloud Video Intelligence API (сейчас в стадии закрытого бета-тестирования). Это первые на рынке API для обработки видео с распознаванием объектов.

Cloud Video Intelligence API предназначен для обработки видеоконтента. Видеоролики становятся индексируемыми, с поиском по содержимому. Можно отследить все появления искомого объекта, продолжительность этих появлений, оценить их важность. Например, автоматически находить все сцены секса в многолетнем архиве с камер наблюдения. Поиск по видео становится таким же простым, как поиск по текстовым документам.Читать полностью »

Эта заметка — большой комментарий к новости про Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением.
На первый взгляд, звучит и выглядит всё очень круто.
Однако поясню, почему не стоит торопиться с выводами про «переводчики больше не нужны».
aaaaaaaaa
Читать полностью »

Вчера я набросал в статье пару мыслей о нейронных сетях (далее — НС) и имел неосторожность назвать её не совсем аккуратно, что не ускользнуло от прозорливого взгляда почитателей моего таланта, которые обвинили меня в том, что я хитростью и громким заголовком завлёк их почитать свой шедевр. Поэтому дабы компенсировать горечь от неоправдавшихся ожиданий в данной статье я представляю на суд строгой, но справедливой публики размышления о некоторых областях применения НС.

image
Читать полностью »

Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением - 1

Онлайн-переводчик Google Translate теперь использует нейросеть для прямого перевода на русский, вьетнамский и хинди, сообщается в официальном блоге поискового гиганта.

Напомним, в сентябре 2016 года компания Google объявила о подключении к своему онлайн-переводчику Google Translate нейронной сети Google Neural Machine Translation (GNMT). Развивалась сеть при помощи глубинного обучения и составления единой базы смыслов слов человеческих языков. По оценкам специалистов компании, это должно было повысить качество прямого перевода с одного языка на другой.
Читать полностью »

image

Дети обожают своих новых роботизированных родственников.

Миллионы американских семей покупают автоматических голосовых ассистентов, чтобы те отключали им свет, заказывали пиццу и выдавали сеансы в кинотеатрах, дети радостно используют гаджеты для того, чтобы разрешать споры за ужином, искать ответы на домашнюю работу и развлекать оставшихся с ночёвкой друзей.

Многие родители удивляются и интересуются тем, как эти бестелесные всезнающие голоса – Amazon Alexa, Google Home, Microsoft Cortana – влияют на поведение их детей, делая их более любознательными, но иногда и менее вежливыми.

Всего за два года технологии перегнали все маркетинговые обещания. Люди с ограниченными возможностями используют голосовых ассистентов для управления домом, заказа продуктов и прослушивания книг. Ухаживающие за престарелыми сёстры говорят, что эти устройства помогают при деменции, напоминая, какой сегодня день или когда принимать лекарства.
Читать полностью »

На Хабре есть большое количество статей о нейронных сетях, в которых присутствует картинка нейрона в виде кружочка с входящими стрелочками, картинка с линиями нейронов и обязательная формула суммы произведения весов на признаки. Эти статьи часто вызывают негодование уважаемой публики своей очевидностью и схожестью с обучением рисования совы. В этой статье я пойду ещё дальше – здесь не будет даже этого. Ни математики, ни сравнений с мозгом. Вы вряд ли научитесь по этой статье чему-то практическому и есть большая вероятность, что всё изложенное покажется Вам слишком очевидным. Цель этой статьи — вопрос: что можете с помощью нейронных сетей сделать Вы. Не Яндекс, не Google, не Facebook, а именно Вы – с Вашим пятилетним стажем работы веб-разработчиком и трехлетним ноутбуком.

image

Читать полностью »

На Хабре есть большое количество статей о нейронных сетях, в которых присутствует картинка нейрона в виде кружочка с входящими стрелочками, картинка с линиями нейронов и обязательная формула суммы произведения весов на признаки. Эти статьи часто вызывают негодование уважаемой публики своей очевидностью и схожестью с обучением рисования совы. В этой статье я пойду ещё дальше – здесь не будет даже этого. Ни математики, ни сравнений с мозгом. Вы вряд ли научитесь по этой статье чему-то практическому и есть большая вероятность, что всё изложенное покажется Вам слишком очевидным. Цель этой статьи — вопрос: что можете с помощью нейронных сетей сделать Вы. Не Яндекс, не Google, не Facebook, а именно Вы – с Вашим пятилетним стажем работы веб-разработчиком и трехлетним ноутбуком.

image

Читать полностью »

imageАвтор материала знакомит нас со своим коллегой Крисом — @Malakhor9000

Крис работает в офисе, где есть целая куча сотрудников, которым нравится «лепить» его лицо фотошопом на самые разные фотки, и постить все это в Slack-канале компании.

Однако постоянно открывать редактор и «копипастить» вырезки лица — дело нудное, особенно когда Крис пытается отвлечь коллег рассказами о своих геройствах в Smite. И вот после многих ночей, проведенных в фотошопе на протяжении нескольких недель, автор материала решительно захотел найти более удобный способ. Так на свет появилась идея написания @Chrisbot. Подробности этой истории ниже.

Изначально, когда я обдумывал идею, я знал, что в проекте будет три главных компонента:

  1. Простая обработка изображения.
  2. Интеграция со Slack.
  3. Распознавание лиц.

image
Читать полностью »


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