Сотрудник Samsung AI Center Moscow – двукратный чемпион международных соревнований по анализу данных

https://global-ryazan.ru/firmnews/id/4250

Искусственный интеллект распространяется все быстрее.
Ученые оценили успехи ИИ за 2018 год.

https://www.kommersant.ru/doc/3833100?from=four_tech

Как нейросеть пишет песни

https://vk.com/@sysblok-kak-neiroset-pishet-pesni

Оригинал статьи: http://aclweb.org/anthology/N18-1015

Революция искусственного интеллекта будет разрушительной и оставит большое количество людей безработными, но создаст рабочие места для других. Роботы отберут работу. Доклад о бурном развитии ИИ

https://korrespondent.net/tech/science/4044453-roboty-otberut-rabotu-doklad-o-burnom-razvytyy-yy

Нейросеть научилась вставлять сторонние объекты в картины.

Например, лицо Баттлфилда Кибердвача в «Мону Лизу»

https://nplus1.ru/news/2018/12/18/deep-painterly-harmonization

Глава Google считает, что страх перед ИИ «совершенно оправдан»
https://habr.com/post/433236/

Япония усилит свои оборонные способности в киберпространстве и космосе. Об этом говорится в новом 10-летнем плане национальной обороны страны, передает The Japan Times.

http://www.delo-kira.ru/news-voronezh-russia-world/443087-2018-12-18-084600.html

Команда Microsoft победила в первом международном конкурсе по выращиванию огурцов с помощью искусственного интеллекта.

https://meduza.io/feature/2018/12/17/lyudi-snova-ustupili-iskusstvennomu-intellektu-on-luchshe-vyraschivaet-ogurtsy

Разведка США внесла искусственный интеллект и квантовые вычисления в список угроз национальной безопасности

https://www.techcult.ru/technology/6139-razvedka-ssha-vnesla-iskusstvennyj-intellekt-v-spisok-ugroz

Google Assistant научился предсказывать изменение времени вылета

http://modscheats.ru/243883-google-assistant-nauchilsya-predskazyvat-izmenenie-vremeni-vyleta.html

В России рассматривается возможность использования элементов искусственного интеллекта в судебной системе

https://booksik.ru/news/1134/news.html

На русском языке выходит последняя книга Стивена Хокинга "Короткие ответы на серьезные вопросы", которую его коллеги и семья заканчивали уже после смерти ученого. В ней Хокинг рассуждает о самых разных вещах: от искусственного интеллекта до путешествий во времени.

https://tass.ru/nauka/5930512

ИИ распознаёт текстовую капчу за 0,05 секунды с помощью настольного ПК

https://www.zdnet.com/article/new-machine-learning-algorithm-breaks-text-captchas-easier-than-ever/#ftag=RSSbaffb68

Поэзия ошибок «Google Переводчика» — в проекте Neural Machine

https://www.the-village.ru/village/people/zakladka/335197-zvuk-voln-eto-tyen-vetra

Как с помощью компьютерного зрения оценить состояние автомобиля. Опыт Яндекс.Такси

https://habr.com/company/yandex/blog/433386/

Искусственный интеллект научился видеть по-настоящему

https://hi-news.ru/technology/iskusstvennyj-intellekt-nauchilsya-videt-po-nastoyashhemu.html

В Японии представили робота-питомца с искусственным интеллектом

http://ufatime.ru/news/2018/12/19/v-yaponii-predstavili-robota-pitomca-s-iskusstvennym-intellektom/

Google Brain представили сеть Music Transformer для создания гармоничной музыки

https://neurohive.io/ru/novosti/music-transformer/

Искусственный интеллект: вызовы и угрозы России

http://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/iskusstvennyy-intellekt-vyzovy-i-ugrozy-rossii/

​​Нейросеть научили подбирать такие ракурсы объектов, при которых другая нейросеть перестаёт их правильно распознавать.

Даже самые крутые алгоритмы компьютерного зрения находятся на детском уровне развития — они не оперируют понятием объекта, они тупо ищут знакомые картинки.

The upshot is that the state of the art in image recognition is "naive," and some greater understanding of three-dimensional structures seems needed to help them get better.

State of the art neural networks such as Google's Inception are good at "classifying" things in pictures, they conclude, but they are not really recognizing objects, in the true sense of that expression.

Интересный материал @codaru о московской системе видеонаблюдения.

Всего в системе городского видеонаблюдения сейчас 167 тысяч камер, около 120 тысяч из которых расположены на подъездах. В 2019 году к системе будет подключено еще 20-30 тысяч камер, рассчитывают в ДИТ.

ДИТ постепенно интегрирует в городскую систему видеонаблюдения все новые камеры, которые принадлежат банкам, торговым центрам, сетевым ритейлерам, автозаправкам и так далее. Когда владелец камеры «делится» ею с городом, он получает взамен возможность хранить архив в центре обработке данных (ЦОД) ДИТ, доступ ко всем своим камерам с одного устройства, а также доступ ко всем технологиям ДИТ, в том числе распознаванию лиц.

Сейчас в метро работает система интеллектуального видеонаблюдения, которая позволяет распознавать нестандартные ситуации на станциях: «забытый предмет или нестандартную активность — будь то бегущий пассажир, массовое скопление людей или драка».

Камеры с системой распознавания лиц могут работать в двух режимах: в режиме реального времени и поисковом. В первом случае в систему загружается база людей, которые находятся в розыске. Как только человек из этой базы попал под камеры и система его распознала, она подает сигнал тревоги. В поисковом режиме система «запоминает» лица всех людей, которые появлялись в метро за определенный период времени, например, месяц. Затем в нее загружается фото человека, а программа находит все моменты его появления в метро.