В этом выпуске читайте:
Компания Google официально признала, что её подрядчики систематически прослушивают аудиофайлы, записанные умными колонками Google Home и приложением для смартфонов Google Assistant.
Первые сообщения об этом появились бельгийской прессе. Журналисты издания VRT NWS прослушали более тысячи записей, а значительная часть из них сделана случайно, то есть без команды пользователя.
Читать полностью »
На протяжении десятилетий покер был сложной и важной проблемой в области искусственного интеллекта. Игра включает в себя скрытую информацию — вы не знаете карты ваших оппонентов — поэтому успех требует применения нескольких стратегий. Каждый игрок корректирует поведение исходя из своего представления о том, что ожидает противник, и исходя из накопленной статистики (если речь об онлайн-покере со вспомогательным статистическим ПО). Ценность действия в игре с неполной информацией зависит от вероятности, с которой оно выбрано, и от вероятности, с которой выбраны другие действия.
Такие нюансы сделали покер устойчивым к методам обучения ИИ, которые добились успеха в других играх. Казалось, компьютеры никогда не смогут успешно играть в покер против людей. Но теперь ясно, что все ошибались.
В последние годы новые методы смогли победить лучших людей в хэдзапе (бот Libratus). А сейчас достигнута ключевая веха: бот Pluribus, разработанный в университете Карнеги — Меллона и Facebook, победил элитных игроков за столом с шестью игроками (научная статья опубликована в Science). Что характерно, самообучение программы проводилось на одном 64-ядерном сервере с 512 ГБ памяти. Это не какие-то корпоративные проекты, где нейросеть обучается на десятках тысяч процессорных ядер. Обучение программы вроде Pluribus может повторить практически любой исследователь.
Читать полностью »
Компания DeepMind приняла решение запустить свой ИИ AlphaStar на сервера Battle.net для того, чтобы машина получила возможность сражаться с геймерами-людьми. Поединки будут проводиться в рейтинговом режиме StarCraft II, причем противники ИИ не будут знать, кто перед ними — искусственный интеллект станет играть анонимно.
Подбор соперников будет производиться в случайном порядке, что позволит проводить соревнования в реалистичных условиях. К сожалению, общее количество игр, которое планируется провести, а также их частот разработчики не раскрывают. При этом известно, что и победу, и поражение пользователям будут засчитывать так же, как это делается в обычных играх на MMR.
Читать полностью »
Сервис GitHub начал удалять страницы, содержащие код программы DeepNude — приложения на основе искусственного интеллекта, которое «раздевает» женщин на фотографиях.
Фрагменты кода были сгенерированы из копии приложения DeepNude, которое вышло в продажу в прошлом месяце. Материал был помещен в удаленный на текущий момент репозиторий GitHub. Как пишет издание The Verge со ссылкой на Motherboard, представители GitHub пояснили, что приложение нарушает правила в отношении «сексуально непристойного контента». С GitHub были удалены несколько репозиториев, включая тот, что был официально создан разработчиком DeepNude.
Читать полностью »
Продолжаем постигать современную магию (компьютерное зрение). Часть 2 не значит, что нужно сначала читать часть 1. Часть 2 значит, что теперь всё серьёзно — мы хотим понять всю мощь нейросетей в зрении. Детектирование, трекинг, сегментация, оценка позы, распознавание действий… Самые модные и крутые архитектуры, сотни слоёв и десятки гениальных идей уже ждут вас под катом!
Думаю, многие читали статью о том, выживают ли команды после хакатона.
Как писали в комментах к этой статье, статистика удручающая. Поэтому хотелось бы рассказать о себе, дабы подправить статистику и дать несколько практических советов по тому, как не сдуться после хакатона. Если хотя бы одна команда, прочтя статью, не бросит развивать свою классную идею после хакатона, воспользуется моими советами и создаст компанию — эту статью можно будет считать успешной :)
Предупреждение! В данной статье не будет технических подробностей реализации приложения. В начале я расскажу нашу историю (TL;DR), а полезные советы, которые мы вывели для себя в ходе развития, приведены в конце.
Меня зовут Даня, я основал emovi — сервис для подбора фильма по эмодзи, который за последние несколько дней вирально вырос на 600%. Сейчас приложение имеет 50 тысяч скачиваний и попало в топ-2 App Store и Google Play. В команде я занимаюсь продакт-менеджментом и дизайном, а раньше Android-разработкой. Учусь в МФТИ.
Читать полностью »
Многие виды растений и сельхозкультур до сих пор собираются только вручную.
Инженеры из Кембриджского университета (Великобритания) создали рабочий прототип роботизированного сборщика урожая, способного самостоятельно распознавать готовые к срезанию неповрежденные кочаны салата, а также аккуратно их обрабатывать и собирать.
Читать полностью »
Facebook как один из мировых лидеров в разработке технологий искусственного интеллекта нашёл прикладное применение для этих программ: фильтрация общения людей. Передовые инновации внедряют в социальной сети Instagram (см. пресс-релиз Instagram, а также репортаж в Time с комментарием Йоава Шапиры, ведущего разработчика нейросетевых классификаторов травли).
Самая интересная из новых функций — что «грубого человека» можно заблокировать так, что он даже этого не заметит. Пользователь продолжит хамить, но его опубликованные сообщения будут видны только ему одному. Это идеальный вариант, чтобы не блокировать грубияна и не обострять ситуацию. Впрочем, конкретно эта функция не связана с системой ИИ.
Читать полностью »
Какое-то время назад мы нашли свои старые материалы, по которым обучали первые потоки на наших курсах машинного обучения в Школе Данных и сравнили их с теперешними. Мы удивились, сколько всего мы добавили и поменяли за 5 лет обучения. Осознав, почему мы это сделали и как, на самом деле, поменялся подход к решению задач Data Science, мы решили написать вот эту публикацию.Читать полностью »
