«Северсталь» запускает конкурс на Kaggle по использованию компьютерного зрения на производстве https://habr.com/ru/news/t/461705/

Какие ИИ-технологии будут использоваться в городах будущего: https://www.brookings.edu/research/artificial-intelligence-in-americas-digital-city/

Специалисты по информационной безопасности Lookout опубликовали отчет об обнаружении программного обеспечения для слежки за пользователями смартфонов российского производства под названием «Монокль». Разработку связывают с Центром Специальных Технологий, что в Санкт-Петербурге. Эта компания является подрядчиком ГРУ.

«Монокль» — один из самых комплексных и сложных инструментов подобного рода, с которыми исследователям приходилось сталкиваться. ПО, появление которого впервые замечено в марте 2016 года глубоко интегрируется в систему и контролирует все элементы ОС, включая трафик данных. Пока известна Android-совместимая версия «Монокля», однако судя по кускам кода, может существовать и iOS-совместимая вариация.

Вот лишь часть возможностей программного комплекса:

• Получение данных из календаря вашего девайса. Когда и где вы планируете встречи, а так же их описание;
• Сбор данных пользователя, а так же его переписки из стороннего ПО: WhatsApp, Instagram, VK, Skype и imo;
• «Монокль» может получать удаленные команды путем скрытых смс;
• Отправка смс на любые указанные в команде номера;
• Сброс пин-кода пользователя;
• Запись окружающего аудио (с настройками качества);
• Запись звонков;
• Шпионский софт может и сам звонить по нужным ему номерам;
• «Монокль» может делать фото с любой из камер, скриншоты, записывать видео;
• Логирование паролей и вообще любого ввода текста на встроенных и любых сторонних клавиатурах;
• Выполнение любых консольных команд;
• Отслеживание местоположения устройства;
• Удаление и создание файлов в памяти смартфона, влючая системные разделы;
• Контроль питания: перезагрузка и выключение устройства;
• Самоуничтожение: «Монокль» может себя удалять, не оставляя на зараженном устройстве следов собственного присутствия.
• …многое-многое другое!

Программный комплекс найден в достаточно малом количестве приложений, что (судя по косвенным признакам) говорит о точечном использовании «Монокля», направленном против определенных лиц, а не для массового заражения смартфонов по всему миру.

С помощью алгоритма pix2pix, ранее использованного для превращения набросков пользователей в фотореалистичные портреты, удалось создать планы квартир и расставить в них мебель: https://nplus1.ru/news/2019/07/29/archigan?utm_source=Instagram&utm_campaign=Social

Ученые из Гарвардского университета и IBM Research разрабатывают метод идентификации компьютерного контента.

Новая система была обучена противостоять нейронной сети GPT-2, генерирующей фейковые новости после обучения на 45 миллионах текстов, доступных онлайн.

После этапа обучения новый электронный эксперт продемонстрировал, что "насквозь видит" творения GPT-2, а также хорошо работает с продуктами других систем.

https://news.harvard.edu/gazette/story/2019/07/researchers-develop-a-method-to-identify-computer-generated-text/

Минобороны приобрело отечественный ускоритель нейросетей разработки НТЦ «Модуль». Первый образец уже был поставлен заказчику. НТЦ «Модуль» позиционирует себя как единственного производителя отечественных нейропроцессоров.

NM6408 производится на Тайване, стоимость составляет около $70 против $100 за аналогичные зарубежные решения. Этот 21-ядерный чип был спроектирован в топологии 28 нм и реализован как вычислительный ускоритель для серверов. Он обладает пиковой производительностью в 512 ГФЛОПС. Чип ориентирован на обработку больших потоков данных в реальном времени и позволяет, по заверению разработчиков, решать задачи самого широкого спектра — не только нейросетевые.

http://www.cnews.ru/news/top/2019-07-31_minoborony_zakupilo_otechestvennyj_uskoritel

Россиянин с помощью нейросети заменил Арнольда Шварценеггера на его близкого друга Александра (Курицына) Невского в трейлере «Терминатор 2». Получилось странно.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=47&v=KnF5NHM76-o

Что используют «Альфа-банк», «Билайн», Ozon и другие компании для автоматизации работы с документами.

По данным исследовательской компании Gartner, лидеры среди производителей RPA-систем (robotic process automation, роботизированная автоматизация процессов — vc.ru) — UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, Nice и Pegasystems. Причём эта пятёрка контролирует 47% мирового рынка.

https://vc.ru/services/77067-chto-ispolzuyut-alfa-bank-bilayn-ozon-i-drugie-kompanii-dlya-avtomatizacii-raboty-s-dokumentami

Доктор Сюзанна Гилдерт, основательница и глава стартапа Sanctuary AI разрабатывает роботов, которые выглядят максимально живыми. Она называет их «синтами». Издание PC Mag побеседовало с Гилдерт и узнало, зачем создавать разумных машин и почему изобретательница сделала синта, который выглядит как ее копия.

https://rb.ru/story/synths-interview/

Команда американских исследователей разработала алгоритм, который отсеивает фальшивые новости.
Инструмент на основе искусственного интеллекта был разработан ИТ-специалистами Гарвардского университета и Массачусетского технологического института (MIT) в целях противодействия недостоверной журналистике. Нейросеть, которая распознаёт текст, написанный программой, может положить конец поддельным новостям и ложным обзорам. Алгоритм GLMTR (Giant Language model Test Room) основан на прогнозном моделировании языка, которое позволяют компьютерам и ботам писать копии разных текстов. Программа предполагает, что сгенерированный компьютером текст использует очевидные слова в нужной последовательности. Человек же часто выбирает слова, которые не может предсказать машина, но которые при этом передают актуальное смысловое содержание. GLTR ищет в тексте машинные шаблоны и выделяет наиболее предсказуемую последовательность слов как подозрительную.

Согласно результатам исследований, GLTR улучшил показатели распознавания поддельного текста с 54% до 72%. https://naukatv.ru/news/25682

С каждым годом разработки в сфере искусственного интеллекта становятся все совершеннее — технология распознавания лиц, толковые голосовые помощники и даже искусство, созданное алгоритмами, становятся частью нашей жизни. Но сможет ли ИИ взять последний рубеж человеческих возможностей и научиться испытывать эмоции? Об этом в Популярной механике: https://www.popmech.ru/technologies/493862-smogut-li-roboty-obresti-dushu-emocionalnyy-ii/

На испанском треке Monteblanco состоялась первая гонка с участием беспилотных болидов: https://hi-news.ru/auto/sostoyalas-pervaya-gonka-s-uchastiem-bespilotnyx-gonochnyx-bolidov-no-do-formuly-1-ej-daleko.html

Для ученых, не специализирующихся в ИИ, появляются удобные инструменты, такие как Wolfram Mathematica, позволяющие использовать машинное обучение без предварительной подготовки: https://www.sciencemag.org/news/2019/07/no-coding-required-companies-make-it-easier-ever-scientists-use-artificial-intelligence

Как искусственный интеллект используется в современном маркетинге: https://www.forbes.com/sites/forbesmarketplace/2019/07/31/how-one-ceo-leverages-artificial-intelligence-with-human-brain-power-to-boost-digital-marketing/#232d6933d1e3

Новая профессия "crowdworking" - люди, тренирующие алгоритмы ИИ: https://techxplore.com/news/2019-07-crowdworking-humans-artificial-intelligence.html

Facebook совместно с Калифорнийским Университетом проводят исследования системы чтения слов при помощи имплантированных в головной мозг электродов: https://lifehacker.ru/facebook-upravlenie-siloj-mysli/

Отличное пятничное чтение про ИИ, сознание, этику и … котиков))

Мы боимся искусственного интеллекта в двух формах. Первая форма – это искусственный интеллект, обретший самосознание и волю. Но это фактически древний миф о восстании создания, обретающего свое «я», а с ним независимость, против своего создателя. Рассуждая о своем страхе перед искусственным интеллектом, мы бессознательно живем в пространстве этих культурообразующих мифов.

Вторая форма – это искусственный интеллект, ставший сверхоружием в руках государства, корпорации, диктатора. Индивидуального или коллективного злодея.

https://www.gazeta.ru/comments/2019/07/20_a_12493501.shtml

В Allen Institute for AI опубликовали инициативу Green AI. Green AI фокусируется на оптимизации ресурсов для глубокого обучения. Количество вычислений, которые требуются для обучения нейросетевых моделей, растет в два раза каждые два месяца. Это складывается в рост в 300 тысяч раз с 2012 по 2018 год. Требуемые вычисления оставляют видимый углеродный след на окружающей среде.
https://neurohive.io/ru/novosti/green-ai-kak-obuchat-nejroseti-bez-vreda-okruzhajushhej-srede/

Швейцарский стартап DeepCode разрабатывает систему автоматического код-ревью на базе глубинного обучения: https://habr.com/ru/company/itsumma/news/t/462711/

Разработчики Google DeepMind представили новую технологию, способную предсказывать обострения заболеваний почек. Для контроля состояния почек программа использует результаты анализа крови. Она определяет содержание креатинина — вещества, которое способно вызвать острую почечную недостаточность. https://habr.com/ru/news/t/462561/

На прошедшей в Италии конференции Storytelling Workshop 2019 была представлена нейросеть, способная по краткому изложению фильма предсказывать его успех у зрителей и критиков https://naked-science.ru/article/hi-tech/iskusstvennyy-intellekt-2