Рубрика «машинный интеллект»

ИИ не сможет защитить нас от дипфейков, утверждает новый доклад - 1

Новый доклад Data and Society ставит под сомнение автоматизированные решения для распознавания видео, созданных с помощью машинного обучения. Авторы исследования — Бритт Пэрис и Джоан Донован — утверждают, что дипфейки, хотя и кажутся относительно новым явлением, на самом деле являются частью долгой истории манипулирования средствами массовой информации.

Чтобы изменить ситуацию, необходимы как социальные, так и технические усовершенствования. Доверие к ИИ, по их мнению, может на самом деле усугубить ситуацию, сконцентрировав больше данных и мощности в руках частных корпораций.

«Отношения между СМИ и правдой никогда не были стабильными, — говорится в отчете. — В 1850-х годах, когда суды начали принимать фото в качестве доказательства, люди не доверяли новой технологии и предпочитали свидетельские и письменные показания. К 1990-м годам медиа-компании были замешаны в искажении событий и избирательной редактуре вечерних трансляций».
Читать полностью »

В этой лекции руководитель компании «Интеллект и инновации» Егор Токунов рассказывает, как нейросети позволяют влиять на двигательные навыки человека и как они могут помочь в реабилитации больных с двигательными нарушениями.

Под катом — расшифровка и часть слайдов.

Читать полностью »

Возможности умных машин - 1

На нашем канале мы запустили новую рубрику «Охотники за будущим» (вот видео). Так же мы решили эксперементально выпустить расшифровку этого видео, максимально адаптировав её для формата чтения. Добро пожаловать под кат.Читать полностью »

Это перевод статьи дизайнера-программиста Джона Голда, занимающегося системами дизайна в Airbnb, а ранее — сотрудника проекта Grid, который, как и мы, делает раннюю попытку применить нейросети и машинное обучение в дизайне и редизайне веб-элементов.

Инструменты машинного* дизайна - 1

Дизайн – это почти бесконечный процесс выстраивания всевозможных гипотез с дальнейшей попыткой собрать детали воедино.

Получив бриф проекта c набором условий, мы отправляемся прорабатывать все варианты, которые им удовлетворяют. По ходу дерево гипотез растет, мы придумываем различные сценарии (дивергируем), а затем пробуем свести воедино опыт команды дизайнеров, заказчиков и пользователей, чтобы выбрать оптимальный вариант (конвергируем).
Читать полностью »


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