В нашем мире грань между смелыми научными фантазиями и реальностью стерта. Фантастические идеи из прошлого стали нашим настоящим. Значит, пришло время для новых прогнозов. Несколько российских писателей-фантастов написали по рассказу — о том, как будет выглядеть цифровой мир будущего. Отличное чтение на выходные!)

https://future.rbc.ru/

Исследователи из Google AI разработали нейросеть, которая воссоздала структуру мозга мухи в 3D.

https://neurohive.io/ru/novosti/nejroset-rekonstruirovala-stroenie-mozga-muhi-v-3d/

Это новость не совсем про ИИ, но про данные, которые для него главное топливо.

Буквально неделю назад опубликована новая работа от Apple, Eli Lilly и Evidation Health об использовании данных с мобильного телефона для мониторинга пациентов с ранним Альцгеймером. Ну строго говоря, там были не только данные с телефона, а еще и специальная приложенька (очень простая кстати). И совмещение данных от приложеньки, телефона (гироскоп, акселерометр и т.д.) и демографических данных пациента показывают достоверность до 90% (площадь под РОК кривой 0.9). Это еще пока не диагностический инструмент, но уже очень неплохой результат, учитывая, что телефон у каждого в кармане всегда.

Здесь подробности: https://www.fiercebiotech.com/medtech/apple-eli-lilly-evidation-present-first-results-from-digital-alzheimer-s-study

Группа ученых представила новый алгоритм на основе машинного обучения, который сможет предсказывать рост вредных мутаций в белках.
В исследовании принимали участие ученые из Сколтеха, Технического университета Мюнхена, Санкт-Петербургского политехнического университета и Индийского технологического института Мадрас (Ченнай, Индия). Технология сможет анализировать атомарные структуры белков и предсказывать болезнетворность встречающихся мутаций.

https://hightech.fm/2019/08/12/mut

В связи с последними событиями, тема распознавания лиц и попытки противостояния этому распознаванию начинает набирать обороты: https://meduza.io/feature/2019/08/12/kak-ustroen-kompyuternyy-deanon-po-litsu-i-kak-mozhno-ego-izbezhat

Исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле и Университета Мэриленда в Колледж-Парке создали нейронную сеть, распознающую эмоциональное состояние человека по походке.

«Эмоции определяют то, как мы видим мир и взаимодействуем с людьми. Декодирование эмоций социальных партнеров помогает нам понимать их поведение и определять стратегию действий по отношению к ним», — поясняет один из разработчиков, аспирант Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл Танмей Рэндхаван.

https://indicator.ru/mathematics/iskusstvennyj-intellekt-raspoznaet-emocii-po-pohodke-12-07-2019.htm

Новое мобильное приложение Tumaini, разработанное для банановых фермеров, по фотографии растения может найти признаки пяти основных заболеваний банана и одного вредителя. При тестировании в Колумбии, Демократической Республике Конго, Индии, Бенине, Китае и Уганде этот инструмент показал свою эффективность на 90%, сообщает Международный центр тропического сельского хозяйства (CIAT). Разработчики считают, что их технология является шагом к созданию глобальной сети, которая позволит бороться с болезнями и вредителями бананов.

https://scientificrussia.ru/articles/iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-zashchitit-banany-ot-boleznej

Исследователи из Сколковского института науки и технологий создали нейронную сеть, которая способна контролировать рост углеродных нанотрубок.

«Искусственные нейронные сети уже изменили нашу жизнь, став ключевым инструментом для решения сложных задач со множеством параметров — от распознавания объектов до медицинской диагностики. Сложный процесс роста углеродных нанотрубок сдерживал развитие электроники на их основе на протяжении 25 лет. Мы полагаем, что наша методика поможет создать эффективное производство углеродных нанотрубок и откроет новые горизонты для их применения», — отметил заведующий Лабораторией наноматериалов профессор Альберт Насибулин.

https://indicator.ru/mathematics/nejroset-kontrolirovat-rost-nanotrubok-12-08-2019.htm

Компания Amazon научила свою систему распознавания личности Rekognition определять страх на лице у людей. Помимо страха, искусственный интеллект может узнать счастье, грусть, гнев, удивление, отвращение, спокойствие и растерянность.

https://hightech.fm/2019/08/14/fear

Крупнейший американский банк JPMorgan Chase на пять лет подписал контракт со стратапом Persado, который использует искусственный интеллект для написания маркетинговых текстов (ИИ-копирайтинг).

https://bykvu.com/bukvy/124741-bank-jpmorgan-chase-nanyal-kopirajterom-iskusstvennyj-intellekt

Местами странные вопросы, но даже на них даются толковые ответы. Что неудивительно, когда про алгоритмическое создание музыки говорят не только композиторы, но и те, кто обучают алгоритмы - или создают успешно работающие стартапы на тему :) не буду спойлерить, почитайте: там ответы все лаконичные, читается легко.
https://rb.ru/longread/ai-in-music/

Ещё про музыку и ИИ: любопытная работа по определению жанра песен алгоритмом, обученным на разных выборках: только текст и партия соло, только музыка, взаимодействие музыки и слов. Автор исследования — сам музыкант, лучше многих понимает, какие споры подчас вызывает классификация песен. Бывало, популярное произведение исключали из чартов определенного жанра потому, что в итоге критики и публика не могли договориться, относится ли к нему песня.
Прикольный пример - недавний штатовский хит (в определенных кругах), вызвавшая много споров песня Old Town Road: она, по мнению алгоритма, вполне кантри по тексту и солисту, почти рок по музыке, но чистый поп по общему впечатлению. Неудивительно, что люди спорят. Но, при этом, людям непросто так выделить составляющие своих решений.
https://neurosciencenews.com/music-perception-ai-14703/

А вот и статья про компанию Squirrel, меняющей с помощью ИИ образование в Китае. Если бы Андрей Себрант был на конференции OpenTalks.AI, он бы узнал про эту компанию на полгода раньше)))

Как и во многих других местах: пока разные эксперты спорят и выдумывают потенциальные угрозы, китайцы бодро экспериментируют, чтобы получить практическое знание, а не плодить гипотезы. В данном случае речь об использовании ИИ в образовании.
В разработке проекта Squirrel принимают участие не только программисты, но и лучшие учителя страны. Китайские школьники, как и у нас, попадают на следующую ступень обучения по результатам тестов, и подготовка к ним — важнейшее дело; в Китае культ образования, и без него сколь-нибудь успешная карьера невозможна. Родители готовы платить за подготовку детей: платное образование никого не смущает в Китае. Персонализация подготовки с применением ИИ зарекомендовала себя на практике - и все больше школьников год из года возвращаются к использованию сервиса для подготовки к ежегодным тестам.
И вообще очень полезная для ознакомления статья: у нас крайне мало и плохо знают о подготовке и образовании в Китае, а это огромные индустрии и большие деньги.
Спасибо Сергею за наводку @sergedy
https://medium.com/mit-technology-review/china-has-started-a-grand-experiment-in-ai-education-it-could-reshape-how-the-world-learns-c771f5980deb

Будущий генеральный директор SAS рассказал о стратегии компании в сфере ИИ: https://www.computerworld.ru/articles/Iskusstvennyy-intellekt--v-pomosch-iskusstvennomu-intellektu

Компания Salt Security разработала и запатентовала решение для выявления и предотвращения атак на API мобильных, веб- и IoT-приложений, SaaS и микросервисов: http://www.cnews.ru/news/line/2019-08-19_iskusstvennyj_intellekt_podumaet_o_bezopasnosti

Сотрудники ПНИПУ разрабатывают решение на основе алгоритмов компьютерного зрения для автоматизированной сбора мусора: http://pstu.ru/news/2019/08/16/9757/

Яндекс опубликовал исследование на основе анализа 18 млн. запросов пользователей, ищущих забытые фильмы: https://habr.com/ru/news/t/464585/

О том, какие преимущества дает машинное обучение при разработке чатботов: https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/455652/

Чему искусственный интеллект может научиться у животных: https://www.nature.com/articles/s41467-019-11786-6