Рубрика «искусственный интеллект» - 84

Калифорния ввела два закона против дипфейков - 1

Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом подписал два законопроекта, касающихся дипфейков. Первый делает незаконным размещение любых видео с манипуляциями в политических целях — например, замена лица или речи кандидата для его дискредитации. Другой позволит жителям государства подать в суд на любого, кто использует дипфейк в порнографическом видео.

Дипфейки могут быть забавными, однако некоторые могут принести ощутимый вред. Например, дипфейк-видео со спикером палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси, на котором была изменена её речь. Создавалось впечатление, что политик была пьяна и едва выговаривала свои слова. Видео было опубликовано на Facebook, и компания не согласилась удалить его сразу, заявив, что вместо этого разместит статью-опровержение, в которой будет подчеркиваться факт редактирования речи.
Читать полностью »

Дорогие друзья, мы рады сообщить, что в конце октября состоится Радиофест-2019 — технологические соревнования по радиотехнике. Все официальные нормативные документы, регламент с описанием конкурсных заданий и заявка на участие доступны на сайте тут, здесь же, на просторах Хабра, хочется поговорить о сути соревнований, для чего мы все это затеяли, какие цели мы перед собой ставим и получить первые отзывы сообщества для того, что бы сделать грядущий и последующие Радиофесты лучше.
Читать полностью »

PDDM — Новый Model-Based Reinforcement Learning алгоритм с улучшенным планировщиком - 1

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делится на два больших класса: Model-Free и Model-Based. В первом случае действия оптимизируются напрямую по сигналу награды, а во втором нейросеть является только моделью реальности, а оптимальные действия выбираются с помощью внешнего планировщика. У каждого подхода есть свои достоинства и недостатки.

Разработчики из Berkeley и Google Brain представили Model-Based алгоритм PDDM с улучшенным планировщиком, позволяющий эффективно обучаться сложным движениям с большим числом степеней свободы на небольшом числе примеров. Чтобы научиться вращать мячи в роботизированной руке с реалистичными суставами пальцев с 24 степенями свободы, потребовалось всего 4 часа практики на реальном физическом роботе.

Читать полностью »

Microsoft выпустила ИИ DeepCom, который пишет комментарии для новостных статей - 1

Microsoft создала бота, который может генерировать комментарии под новостными статьями. ИИ, известный как DeepCom, был разработан группой инженеров из Microsoft и Бэйханского университета в Китае.

«Автоматическое создание комментариев к новостям полезно для реальных приложений, но пока не привлекло достаточного внимания со стороны исследовательского сообщества», — сообщали авторы бота в статье, опубликованной на arXiv в конце прошлого месяца.

Генерация комментариев под статьями может заинтересовать реальных читателей, утверждалось в статье. Авторы проекта также считают, что «открытый диалог позволяет людям обсуждать свое мнение и делиться новой информацией. Это хорошо и для издателей, поскольку комментарии также повышают внимание читателей к написанной информации и стимулируют просмотр страниц», приводит слова авторов DeepCom The Register.
Читать полностью »

Выпущенный компанией IO Interactive в 2016 году Hitman вернул франшизу к её корням: созданию богатых и интересных сценариев, в которых Агент 47 должен устранять свои цели, часто импровизированным и непрактичным способом. Для решения этой задачи внутри игры применяется множество систем ИИ, именно их мы и будем изучать. Мы углубимся в структуру систем ИИ, отвечающих в последнем поколении игр Hitman за различные функции: создание реагирующих на ситуацию NPC, телохранителей, системы толп, управляемые искусственным интеллектом анимации и многое другое.

Как работает ИИ в игре Hitman (2016) - 1

Об игре Hitman

Перед игроками в Hitman стоит задача убийства жестоких и беспринципных личностей, о смерти которых никто особо жалеть не будет. Но в каждом из случаев смысл больше заключается в уникальных историях, которые игрок может создавать самостоятельно, уничтожая цели сложным или забавным образом. Hitman пронизан системами, позволяющими игроку экспериментировать, импровизировать и реагировать на изменения в разворачивающейся вокруг более крупной картине. Переоденьтесь барменом и отравите жертву напитком, сломайте ей шею, притворившись массажистом, испугайте цель, изобразив чумного доктора или даже завоюйте доверие звукозаписывающей команды, сыграв на барабанах. Игра предоставляет пользователям широкий набор интересных и часто заранее обговоренных способов проникновения или же скрывает от них информацию в более сложных и длительных сценариях.Читать полностью »

Суперкомпьтер помогает разрабатывать алгоритмы для проектирования нейросетей, которые будут обнаруживать рак - 1

Суперкомпьютер Summit Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL), самый быстрый в мире, используется для разработки алгоритмов, которые могут помочь исследователям автоматически проектировать нейронные сети для исследований рака. Это позволит врачам быстрее распознавать характер опухолей.

По оценкам Всемирной организации здравоохранения, к 2025 году число диагностированных новых случаев рака достигнет 21,5 млн в год (сегодня — 18 млн). Сотрудники Ок-Риджской национальной лаборатории и Университета штата Нью-Йорк в Стони Брук считают, что это означает, что врачам придется исследовать около 200 миллионов анализов в год.

Нейронные сети могут помочь облегчить их нагрузки, чтобы врачи могли больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Было проведено несколько исследований, описывающих, как можно обучить модели компьютерного зрения диагностировать раковые клетки на снимках. Тем не менее, как пишет The Register, их создание и обучение требует много времени и денег.
Читать полностью »

Tesla купила стартап DeepScale и восстанавливает поредевшую за лето команду разработчиков автопилота - 1
Пример работы системы обнаружения объектов DeepScale.

По данным издания CNBC, Tesla приобрела стартап DeepScale — разработчика систем машинного зрения на базе процессоров с низким энергопотреблением. Причем Форрест Иандола (Forrest Iandola), генеральный директор DeepScale, перешел на работу в Tesla на должность ведущего специалиста по машинному обучению. В компании таким образом заполняют кадровый пробел, образовавшийся из-за ухода группы инженеров и руководителя отдела по системам автопилотирования.
Читать полностью »

Нет времени объяснять, вот главные постулаты сегодняшнего перевода:

  • чат-боты не имеют предельных издержек и продают в 4 раза больше, чем люди;
  • вероятность продажи падает на 79%, если люди понимают, что говорят с роботом;
  • потребители воспринимают роботов как менее компетентных и эмпатичных.

Под катом – подробности исследования и инсайты от ученых. Приятного чтения!

Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 1

Читать полностью »

Привет! На связи команда инноваций Х5 Retail Group #x5lab. Новые технологии в ритейле – прорывные кассы самообслуживания, мониторинги очередей, роботы на распределительных центрах, терминалы лояльности и многое другое – это к нам. Но сегодня мы хотим рассказать не об этом, а о нашей экспедиции в Китай, где, следуя старой китайской пословице «не бойся, что не знаешь — бойся, что не учишься», мы решили немного поучиться и понять, как там «у них».

Как накормить миллионы китайцев за полчаса - 1
Читать полностью »

Хотим в общих чертах рассказать про первые достижения с deep learning в анимации персонажей для нашей программы Cascadeur.

Во время работы над Shadow Fight 3 у нас накопилось много боевой анимации — около 1100 движений средней длительностью около 4 секунд. Нам давно казалось, что это может быть хорошим датасетом для обучения какой-нибудь нейронной сети.

Однажды мы заметили, что когда аниматоры делают первые наброски идей на бумаге, то им достаточно нарисовать буквально палочного человечка, чтобы представить себе позу персонажа. Мы подумали, что раз опытный аниматор может хорошо выставить позу по простому рисунку, то вполне возможно, что и нейронная сеть справится. Из этого наблюдения родилась простая идея: давайте из каждой позы мы возьмем только 6 ключевых точек — запястья, щиколотки, таз и основание шеи. Если нейронная сеть знает только позиции этих точек, то сможет ли она предсказать остальную позу — позиции 37 остальных точек персонажа?
Читать полностью »


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