26−27 июня многие СМИ, и англоязычные, и русскоязычные, рассказывали о приложении DeepNude. Оно «раздевает» женщин на фотографиях. Работает лучше всего с фото, где человек и так почти обнажён (в нижнем белье или купальнике), а что делать с мужчинами — не знает вовсе.

Вчера создатели DeepNude объявили, что закрывают сервис, хотя тот проработал всего несколько дней:

Мы думали, что у нас будет несколько продаж каждый месяц, которые мы будем контролировать вручную. <…> Мы сильно недооценили запрос. Несмотря на принятые меры безопасности (водяные знаки), если его используют 500 тысяч человек, вероятность того, что люди будут злоупотреблять им, слишком высока. Мы не хотим зарабатывать деньги таким образом. <…> Мир ещё не готов к DeepNude.

https://tproger.ru/news/deepnude-closed/

Роботы-охранники. Что это и зачем они нужны?

https://hi-news.ru/technology/roboty-oxranniki-chto-eto-i-zachem-oni-nuzhny.html

Еще один обозреватель снова о том, почему не стоит ждать появления ИИ повсеместно прямо завтра.
https://www.if24.ru/ai-revolyutsiya-otkladyvaetsya/

Мы все привязаны к нашим телефонам и компьютерам и зачастую это становится проблемой. Писатель и психолог Лео Бабаута объясняет, как ограничить использование технологий и при этом ничего не потерять:
https://ideanomics.ru/articles/16871

Согласно проекту Дорожной карты по по развитию технологий «Больших данных», подготовленной «Национальным центром информатизации» (НЦИ, «дочка» госкорпорации «Ростех») российские разработки по большим данным находятся практически на одном уровне готовности с зарубежными. Неплохой обзор систем хранения данных:
http://www.cnews.ru/news/top/2019-06-28_bolshie_dannye_prinesut_rossijskoj_ekonomike

Исследовательская компания Oxford Economics заявила, что к 2030 году роботы могут «занять» около 20 млн нынешних рабочих мест в промышленном производстве, что составляет 8,5% всего мирового рынка труда в этом секторе. Эксперты опасаются, что резкий рост автоматизации может больше всего ударить по странам с менее развитой экономикой, вызвав увеличение безработицы.

Ключевая мысль здесь в том, что не везде будет сокращение рабочих мест, а в первую очередь в странах с низкоквалифицированной рабочей силой.

https://www.kommersant.ru/doc/4012568

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai #роботы #robots

Сегодня на международном уровне еще нет единых стандартов ответственного поведения для цифровых компаний, в т.ч. занимающихся искусственным интеллектом. ОЭСР в 2019 г. приняла Рекомендацию по развитию искусственного интеллекта (ИИ). О том, как Россия могла бы включиться в это регулирование:
https://oecd-russia.org/analytics/iskusstvennyj-intellekt-liderstvo-zhazhdet-aktivnoj-pozitsii.html

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai

“ИИ создал модель Вселенной и ученые не понимают как.”

Вот такие броские заголовки заставляют дилетантов потом пересказывать всякую чепуху. Рассказываем, что на самом деле:

Физики из университета Карнеги-Меллон и Нью-Йоркского центра вычислительной астрофизики сделали нейросетевую модель вселенной для анализа ее гравитационной структуры. Эта модель была обучена на данных, полученных расчетами обычной модели, базирующейся на уравнениях. Понятно, что обученная нейросетевая модель намного быстрее отрабатывает новые входные данные, чем классическая. Оказалось, что она также работает с приемлемой точностью за пределами обученного диапазона, что вообщем не сильно большая новость для нейронок.

Естественно, никакого “понимания” у нейросети нет. Это просто оптимизационная вычислительная модель, которая из входных параметров генерирует выходное распределение.

Русская статья:
https://m.hightech.plus/2019/06/27/ii-sozdal-sverhtochnuyu-model-vselennoi-i-uchenie-ne-znayut-kak

Статья на английском:
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190626133800.htm

Исходная статья:
https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai

Душа машины.

Достаточно интересный диалог на Радио Свобода о душе и личности машины с Оксаной Мороз, культурологом и Дарьей Радченко, цифровым антропологом.

“…Вопрос в том, чувствуем ли мы сейчас себя личностями с учетом того, что мы все уже сейчас в определенном смысле киборгизируемся, выносим целый ряд когнитивных функций за пределы собственного организма. Сейчас перед нами на столике на троих лежит два смартфона — это наш выносной мозг, выносная память, выносной калькулятор, коммуникативный инструмент, зрение. И так мы можем перечислить огромное число функций, которые еще 20 лет назад были полностью интреризированы, мы не выносили их наружу…”

https://www.svoboda.org/a/30022242.html

Июньский обзор состояния отрасли LegalTech от ассоциации IPChain:

https://ipchain.ru/docs/legal_review_june.pdf

Вы еще не слышали о множестве разработок о распознавании лица и эмоций водителя в автомобиле? Тогда этот обзор для Вас:

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai

https://secretmag.ru/trends/emocii-ne-spryatat-kak-avtomobili-budut-kontrolirovat-lyudei.htm

Одна из основных проблем, стоящих на пути развития ИИ https://www.c4isrnet.com/artificial-intelligence/2019/07/01/a-new-problem-for-artificial-intelligence-data-is-not-sexy/

Алгоритм глубокого обучения для моделирования структур в космосе. https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116

“ИИ создал модель Вселенной и ученые не понимают как.”

Вот такие броские заголовки заставляют дилетантов потом пересказывать всякую чепуху. Рассказываем, что на самом деле:

Физики из университета Карнеги-Меллон и Нью-Йоркского центра вычислительной астрофизики сделали нейросетевую модель вселенной для анализа ее гравитационной структуры. Эта модель была обучена на данных, полученных расчетами обычной модели, базирующейся на уравнениях. Понятно, что обученная нейросетевая модель намного быстрее отрабатывает новые входные данные, чем классическая. Оказалось, что она также работает с приемлемой точностью за пределами обученного диапазона, что вообщем не сильно большая новость для нейронок.

Естественно, никакого “понимания” у нейросети нет. Это просто оптимизационная вычислительная модель, которая из входных параметров генерирует выходное распределение.

Русская статья:
https://m.hightech.plus/2019/06/27/ii-sozdal-sverhtochnuyu-model-vselennoi-i-uchenie-ne-znayut-kak

Статья на английском:
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190626133800.htm

Исходная статья:
https://www.pnas.org/content/early/2019/06/21/1821458116

#искусственныйинтеллект #ии #artificialintelligence #ai

Команда из MIT и IBM создала систему GANpaint Studio на основе генеративно-состязательной сети, способную автоматически генерировать реалистичные фотографии и изменять объекты на них: http://news.mit.edu/2019/teaching-artificial-intelligence-to-create-more-common-sense-visuals-0701

Предиктивные модели на основе нейросетей, использующиеся для предсказания курсов криптовалют: http://theconversation.com/the-answer-to-forecasting-bitcoin-may-lie-in-artificial-intelligence-119152

США и Сингапур ведут переговоры по вопросу сотрудничества в сфере ИИ https://thediplomat.com/2019/07/whats-in-the-new-us-singapore-artificial-intelligence-defense-partnership/

Красивая инфографика, иллюстрирующая этические аспекты применения ИИ https://www.digitalinformationworld.com/2019/07/infographic-can-ai-think-ethically.html

Роскосмос заявил о намерении исследовать Луну при помощи роботов и искусственного интеллекта. https://habr.com/ru/news/t/458480/

И ещё про машинное обучение, на этот раз в спортивной теле- и видеожурналистике. Машину обучили распознавать яркие эмоции на лицах тенисистов и болельщиков, а также и момент удара ракеткой по мячу. В результате обученный алгоритм сможет на очередном Уимблдоне вырезать для репортажей, анонсов и рекламы самые яркие моменты: мелочь, но очень хорошо демонстрирует классику вытеснения ручного труда. Если вдуматься, операция поиска в видео интересных моментов вполне рутинна, и людям ее приходилось делать лишь потому, что они хорошо понимали, что происходит в кадре. Как только этому пониманию обучили алгоритм, нужды тратить человеческое время на просмотр не стало.
https://www.anglenews.com/ai-wimbledon-robot-examines-players-facial-expressions-to-decide-best-bits-of-tennis/

Очередной ожидаемо впечатляющий китайский прогноз. В 2019 резко сократились инвестиции в ИИ-стартапы; это направление переходит в режим ожидания результатов от обильного финансирования прошлых лет (15.7 млрд долларов только в 2018).
Эксперты ожидают не столько новых экзотических информационных сервисов, сколько глубокой интеграции софта с использованием машинного обучения в традиционные индустрии: Across the next decade, AI will witness broad and deep commercialization to reshape traditional industries and beyond.
Сильный эффект ожидают в здравоохранении, и с учетом того, что в Китае нет особой паники по поводу персональных данных — у них может получиться раньше чем у многих.
Краткая аннотация обзора по ссылке, а полный текст с комментариями китайских экспертов в прилагаемом файле, чтоб вам не возиться с регистрацией для его получения.
https://www.chinamoneynetwork.com/next-10-years-predictions-from-10-experts-on-chinas-artificial-intelligence-future