​​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.

​​Распознавание лиц — она из самых киберпанковых технологий. Какую новость про него ни возьми, все можно описать штампом high tech, low life. Вот последние три новости, которые заинтересовали меня.

1. Китайская компания Tencent ограничила для пользователей из Китая возможность играть в свои игры. Чтобы поиграть в самую популярную в Китае мобильную игру Honour of Kings, пользователь должен авторизоваться через фото. Tencent имеет доступ к государственной базе фотографий граждан Китая. Детям до 18 разрешено играть не больше двух часов в день, детям до 12 — не больше часа. Сразу после введения ограничения молодые китайцы начали искать способы обмануть систему: они авторизуются в игре, фотографируя своих спящих родственников, просят родителей позвонить в поддержку и отключить ограничение или же звонят сами, представляясь взрослыми. (Ранее писал, как подобные ограничения обходят юные пользователи Apple.)

2. Служба безопасности поп-звезды Тейлор Свифт использовала распознавание лиц для того чтобы найти сталкеров — поклонников, которые преследуют певицу. В день концерта на улице работал экран, на котором крутили видео выступлений Свифт. Всех, кто останавливался возле экрана посмотреть на певицу, анализировала умная камера и сравнивала с фотографиями её опасных поклонников.

3. Не так давно Amazon купил производителя умных дверных звонков Ring. Amazon хочет добавить во все камеры Ring распознавание лиц с поиском по государственным базам розыска. По крайней мере, такой патент компания недавно зарегистрировала. Глазок вашей входной двери сделают частью огромной распределенной системы видеонаблюдения. Как вам такое?

А вот это очень любопытно!

​​Как создать убийцу капчи? Нагенерировать 200 000 синтетических капч с помощью GAN. Обучить на них нейросеть для распознавания. Повторить для разных типов капч.

Такой подход позволил исследователям создать программу, распознающую капчи намного эффективнее, чем все предыдущие решения. А ведь сама суть капчи подразумевает, что с ней может справиться только человек: "CAPTCHA — англ. Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart". В связи с чем авторы исследования советуют владельцам сайтов использовать альтернативные техники определения ботов — анализ поведенческих паттернов пользователя, локацию устройства или биометрические данные.

Британцы большие молодцы, когда дело касается машинного интеллекта. Мы же все знаем про DeepMind :). Но не софтом единым, как выясняется. После очередного раунда финансирования (причём от очень серьезных инвесторов типа Microsoft и BMW) стартап Graphcore официально вошёл в список единорогов с оценкой $1,7 млрд. Он специализируется на разработке чипов, которые должны бросить вызов продукции Nvidia и Google. Основатели, далеко не новички в полупроводниковой индустрии, утверждают, что их преимущество в том, что архитектура микропроцессоров разрабатывалась с нуля и под потребности, не привязанные к конкретному методу обработки данных, — в отличие от конкурентов, которые адаптировали уже имевшиеся давние аппаратные решения. В статье есть иллюстрация, демонстрирующая идею использованной архитектуры процессора на основе графов, и она разительно отличается от привычных схем: будем надеяться, не только фантазией художника.
Обещания стартапа очень серьёзны: благодаря новой архитектуре принципиально поднять производительность самых ныне модных и ресурсоемких вычислений и тем самым очередной раз отодвинуть все время предрекаемый конец эры закона Мура. Тут точно есть, за чем следить и чего ждать ;)
https://www.zdnet.com/article/the-ai-chip-unicorn-that-is-about-to-revolutionize-everything-has-computational-graph-at-its-core/

Обнаружена система слежки ФСБ за российскими соцсетями

https://lenta.ru/news/2018/12/20/kvant/

Северный флот получит глобальную автоматизированную систему управления (АСУ). Она объединит разведывательные комплексы, средства связи, радиолокаторы кораблей, наземных станций и авиации. Это позволит создать сплошное поле наблюдения в зоне ответственности объединенного стратегического командования «Север». Данные будут обрабатываться с использованием элементов искусственного интеллекта. Штаб сможет в режиме реального времени применять оружие, в том числе крылатые ракеты и стратегические ракетоносцы, по наземным, воздушным и морским целям.

https://iz.ru/823286/aleksandr-kruglov-aleksei-ramm/kholodnyi-intellekt-voennye-nakroiut-arktiku-sploshnym-polem-nabliudeniia

В будущем автомобили Kia будут распознавать эмоции водителя

http://spb-adlr.ru/articles/news_spb.php?id=70937

ИИ-система, разработанная исследователями из Стэнфорда, составила карту солнечных панелей США.

https://www.popmech.ru/technologies/news-455272-iskusstvennyy-intellekt-sostavil-novuyu-kartu-ssha/

Выбраны два пилотных проекта разработок по направлениям "сквозных" технологий в области цифровой экономики

https://www.ruscable.ru/news/2018/12/20/Vybrany_dva_pilotnyx_proekta_razrabotok_po_napravl/

Исследователям из Испании, Великобритании и Нидерландов удалось воспроизвести самопроизвольный реакционно-диффузионный механизм Тьюринга в рое из 300 небольших килоботов, каждый из которых может общаться только с соседними роботами. Рой оказался способен к устойчивому формированию однотипных форм, а также «залечивать» повреждения. Исследование может помочь в разработке самоорганизующихся роев роботов, устойчивых к внешним воздействиям, рассказывают авторы статьи в Science Robotics.

Как устроена система, которая распознаёт своих и чужих в минской школе

https://vc.ru/future/54113-eto-kak-google-tolko-dlya-videonablyudeniya-kak-ustroena-sistema-kotoraya-raspoznaet-svoih-i-chuzhih-v-minskoy-shkole?from=rss

Исследователи представили алгоритм, который определяет «оскорбительные» материалы для машинного обучения

http://portalinweb.com/issledovateli-predstavili-algoritm-kotoryj-opredelyaet-oskorbitelnye-materialy-dlya-mashinnogo-obucheniya/

Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) создали программу, которая на основе нейронной сети может диагностировать раннюю депрессию по разговору.

https://alev.biz/news/science-news/ai/nejroseti-protiv-depressii/

MIT научили ИИ писать рождественские истории. Но они получились очень странными

https://hi-news.ru/technology/mit-nauchili-ii-pisat-rozhdestvenskie-istorii-no-oni-poluchilis-ochen-strannymi.html

Google Assistant победила в конкурсе самых умных ИИ-помощников

http://www.fainaidea.com/technologii/iskusstvennyj-intellekt/google-assistant-pobedila-v-konkurse-samyh-umnyh-ii-pomoshhnikov-156711.html

Facebook опубликовал открытую систему распознавания речи Wav2letter++

https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=49837