Новый AI-сервис для анимации: Move AI создаёт AAA-анимацию из обычных видео

Стартап позволяет преобразовывать 2D-видео в 3D-анимацию с полноценным скульптингом. Используя передовые технологии ИИ, компьютерного зрения, биомеханики и физики, технология дарит анимированным персонажам реалистичные движения, захватывая мелкую моторику.

Основные особенности:
🔸 Бесплатный доступ на 30 проектов;
🔸 Однокамерные и многокамерный захват изображения:
🔸 Съёмка и анимация до 8 человек одновременно;
🔸 Отслеживание движений рук, пальцев и волос;
🔸 Доступ к 3D анимации и скульптингу.

👉 Ссылка на нейросеть

Google представила новый инструмент для совместной работы с AI-ассистентом — NotebookLM

Ещё на майской выставке I/O 2023 Google анонсировала Project Tailwind, к релизу сервис получит название NotebookLM.

Инструмент призван выполнять функции блокнота с AI-ассистентом и полной интеграцией с Google Docs, в качестве языковой модели будет использована недавно представленная Gemini Pro.

Функционал NotebookLM:

🔹Объединение заметок;
🔹 Экспорт в Google Docs;
🔹AI-генерация идей.
🔹Создание краткого изложения;
🔹Автоматическое структурирование заметок;


Microsoft добавили счётчик символов в блокнот, чем ответит Google? AI-блокнотом. 🤣

Исследователи утверждают, что ИИ не понимает естественный язык и причина оказалась очень проста 💡
#теория_AI

Исследователи из Обернского университета и Adobe Research обнаружили, что многие системы искусственного интеллекта, разработанные для обработки естественного языка (NLP), не могут распознать изменения в порядке слов в предложении. Это создает вызовы в обучении таких систем и поднимает вопросы о том, насколько они в реальности понимают речь.

Интересно, что даже при перемешивании слов в предложении, изменяющем его значение или делающем его бессмысленным, NLP-системы не реагируют. Тесты с использованием различных предложений и их переформулировок показали, что системы не способны различить смысловые изменения, что подчеркивает ограничения текущих моделей.

Исследование также поднимает вопросы о том, насколько существующие тесты, такие как GLUE, действительно способны оценивать понимание языка. Несмотря на технологический прогресс, создание ИИ, способного рассуждать так же, как люди, остается невыполнимой сложной задачей.

Текст исследования

Tesla показала человекоподобного робота Optimus второго поколения — робот умеет перекладывать мелкие предметы и танцевать. 🕺🤖

Grok оказался не таким уж нейтральным AI-ассистентом 😏

ChatGPT имеет встроенную цензуру и защищает от нежелательного контента, а как с цензурой у Grok? Илон Маск рекламировал свой AI как альтернативу GPT, только с юмором и вызывающим стилем общения. Сейчас первые пользователи успели попробовать Грока и он оказался совсем другим. 👀

В ходе общения с Grok, удалось выяснить, что он весьма прогрессивных взглядов. ☝️ Он поддерживает Байдена на выборах, делает акцент на социальной справедливости, изменении климата, и даже обсуждает традиционные ценности и вопросы гендерной идентичности. Откровения Grok вызвало споры и даже привлекло внимание Маска. Он, в свою очередь, признал проблему и пообещал сделать его более "нейтральным". 🙅‍♂️

Кстати, если хотите, чтобы мы рассказали о способах обхода цензуры в ChatGPT, то поставьте 🔥

​​Как AI из 60-х опередил ChatGPT в тесте Тьюринга

Небольшая исследовательская группа Ars Technica недавно протестировала 25 персонализированных AI от OpenAI в тесте Тьюринга. Тест придуман известным математиком и учёным Аланом Тюрингом в 1950-х годах. Суть заключается в том, что реальный человек-эксперт ведёт текстовую беседу с двумя участниками — один из них AI, а другой человек. Эксперт должен понять, кто есть кто и если решает, что оба участника — люди, значит машина прошла тест.

Последняя модель GPT-4 успешно проходит тест в 43% случаев. В то время как GPT-3 всего в 5%. Удивительно, что AI-бот ELIZA, созданная на основе шаблонов и строгих правил в 1966г. успешно проходит тест в 27%, почти вдвое превосходя GPT-3.

Почему так произошло? 🤔
Дело в том, что GPT-3.5 не предназначен для симуляции человеческого общения, как GPT-4. Данная модель запрограммирована давать ответы очень формально, не высказывая и не отстаивая своё мнение. Таким образом он легко раскрывался экспертом из-за своих ответов.

Важно понимать, что языковые модели получают второй шанс в нашей истории. Благодаря OpenAI мы видим расцвет AI-сервисов и сложно сказать, что ждёт нас через 5 или даже 10 лет. Возможно к этому времени тест Тьюринга для AI будет слишком простым. ☺️

История развития AI: Как разрабатывали AI в СССР и России?
#теория_AI

Мы уже рассказывали про первые шаги в развитии AI и про GAN в отдельном посте. Мы специально не затрагивали развитие сферы на советском и постсоветском пространстве, чтобы вынести всё в этот пост. Приятного прочтения и спасибо, что поддерживаете нас вашими реакциями. 😉🔥

1950-60-е годы: Первые Шаги

Исследования для созданием AI в СССР начали проводить с середины 20-го века. Первые из них были посвящены кибернетике и созданию машин, способных имитировать человеческое мышление. Несмотря на тотальный характер индустриального развития и особенности социалистической системы, СССР проявил интерес к новым направлениям в науке. Благодаря чему в 1958 г был создан Институт кибернетики в Киеве. Он и стал одним из первых центров развития AI в стране, где и начались разработки ЭС и ИИ, но об этом позже.

Одним из ключевых достижений советской кибернетики было создание первого в мире компьютера, способного обрабатывать информацию в режиме реального времени. Этот компьютер, разработанный в 1950-х годах, назывался "Стрела".

Интересно: В этот промежуток времени создавались прототипы не AI, а экспертных систем, способных частично заменить человека и разрешать проблемные ситуации. Их начали использовать в медицине и производстве. 🏭

1970-80-е годы: Исследования в Области Экспертных Систем

В СССР продолжилось развитие исследований, но главный акцент всё-таки ставился на применение в различных секторах оборонной промышленности. В этот период появились первые экспертные системы, способные принимать решения. В условиях холодной войны внимание уделялось в военный комплекс, включая создание военных роботов, которые не получили широкое распространение. В эти годы в СССР заинтересовались темой нейросетей и их применением в распознавании образов и обработке информации. Тогда же и начали эксперименты над созданием первых нейросетей. В первую очередь исследования касались моделей для обработки изображений.

Интересно: В 1970 г. в СССР вышел толковый словарь по искусственному интеллекту, что указывает на явный интерес людей к этой теме.

Затишье в сфере AI: 1990-е и начало 2000-х годов

С распадом СССР в этот период исследования в области AI значительно замедлились, многие учёные иммигрировали, а учебные коллективы были расформированы. Однако часть проектов, связанных с робототехникой и машинным переводом продолжали развиваться. И уже в начале 2000-х годов появились первые коммерческие проекты, связанные с AI. Одним из известнейших станет полноценный конкурент Google в Европе, поисковая система Яндекс и система голосового помощника Алиса, которая развивается и до наших дней. 😌

Ренессанс интереса к AI: Середина 2010-х годов по настоящее время

Россия переняла большую часть исследований СССР и по сегодняшний день активно ведутся научные исследования в области машинного обучения, создания нейросетей и смежных с ними сфер. Зарождаются первые стартапы в области AI и появляются множество молодых компаний, которые работают над созданием нейросетей. Вместе с ростом интереса, появляется заинтересованность правительства в разработке, создаются целые кафедры и направления в университетах, а вместе с ними появляется и гос. поддержка.

Самые известные AI-разработки современного периода:

🔸 Голосовой помощник "Алиса" от Яндекса. Изначально разрабатывалась в качестве альтернативы Siri и Alexa.
🔸Нейросеть "Kandinsky" от Сбера, способна создавать высококачественные изображения и является полноценным российским аналогом Midjourney.
🔸 «НейроСтаниславский» , разработанные студентами НИТУ «МИСиС». Построенный на базе ruGpt-3, нейросеть обучена на произведениях русских классиков и способна генерировать пьесы.

Вывод: В целом, история развития искусственного интеллекта в России отражает стремление страны к технологическому лидерству и интеграции в мировое сообщество в области передовых технологий. Мы уже сейчас видим первые глобальные результаты в этом направлении, в будущем их может быть ещё больше.

​​Китайская компания WeRide тестирует автобусы с автопилотом в Сингапуре

WeRide, известная китайская компания по производству автономных транспортных средств, получила лицензию от Управления наземного транспорта Сингапура для проведения более масштабных испытаний своих робоавтобусов на дорогах общего пользования.

Компания сместила акцент на автономные автобусы, работающие на низких скоростях и на фиксированных маршрутах, используя компьютерное зрение, о котором мы рассказывали вот тут. Полученная лицензия позволяет тестировать автобусы на дорогах в определенных районах Сингапура, при этом удалённые операторы сохраняют полный контроль над машинами.

Компания WeRide, стоимость которой оценивается в 5,1 миллиарда долларов, стала частью волны китайских IT компаний, распространяющих влияние на Сингапур. Организация рассматривает город как региональный центр для расширения своего Азиатско-Тихоокеанского рынка. WeRide недавно завершила инвестиционный раунд и подала заявку на проведение IPO в США в марте 2023 года.

Google представила Imagen 2, генеративную AI для создания изображений и логотипов 👀

AI был разработан с использовании технологий Google DeepMind и флагманских исследований ИИ-лаборатории Google. По сравнению с первым поколением, значительно улучшило качество получаемых изображений. Кроме того появился инструментарий для редактирования и полноценный текстовый помощник.

Google позиционирует Imagen 2 как решение для бизнеса, с помощью которого можно создать логотип, добавить текст на картинку или придумать визуальное наполнение без дизайнера. Пока что политика использования изображений в коммерческом направлении не ясна, но Google планирует вернуться к этому вопросу к релизу. 🤔