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

Этика взаимодействия роботов и людей местами уже становится реальной практикой - хотя и не намеренно. Вот только что YouTube снёс сотни видео с боями роботов друг с другом. Возмущенные авторы роликов цитируют извещения, в которых администрация ссылается на пункт правил, запрещающий демонстрировать ролики, в которых показана жестокость по отношению к животным, в том числе собачьи и петушиные бои.
Понятно, что именно произошло: алгоритм, обученный выявлять контент, содержащий жестокость по отношению к животным, нашел и заблокировал видео, содержащие жестокость по отношению к роботам.
Кажется, это как раз тот случай, когда алгоритм научился этике лучше, чем это предполагали его создатели, - и пошел новую этику воплощать в жизнь.
Теперь можно ссылаться на первый прецедент солидарности машин :)
Этой прекрасной ссылкой поделился Илья @ipestov Пестов, автор отличного канала @groks - спасибо!
https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/youtube-robot-combat-videos-animal-cruelty-a9071576.html

Ученые Инженерной школы Дальневосточного федерального университета разработали программное обеспечение, благодаря которому промышленные роботы с искусственным интеллектом, включающим систему технического зрения, могут самостоятельно, в реальном масштабе времени формировать и корректировать траектории перемещений своих инструментов, сохраняя заданную точность движений.

Доклад по этой теме был признан лучшим в своей секции на конференции ICCAD’19, которая проходила в Гренобле (Франция) 2-4 июля.

https://www.dvfu.ru/news/science_and_innovation/at_the_university_taught_industrial_robots_to_make_their_own_decisions_in_a_changing_environment/

А вот вам видео первого робота-червяка сделанного из мягких тканей. Неожиданно.

Вдохновившись примером из биологии, исследователи из Бристольского университета придумали концепт компьютера с особым мягким веществом, который будет имитировать работу сердечно-сосудистой системы. В своей статье команда исследователей описывает функции проводящего жидкого рецептора, который является практически полным аналогом человеческой крови и новым фундаментальным строительным блоком для целого ряда роботов нового поколения.

Для того, чтобы объяснить сложное простым языком, профессор Джонатан Росситер продемонстрировал общественности созданного им роботизированного червя, который был запрограммирован внутренним компьютером с мягкой материей. Пока прототип выглядит не очень эффектно, но это только начало.

https://youtu.be/GdgK_bFrfbs

О том, как технологии ИИ применяются в робототехнике: https://www.rbc.ru/trends/innovation/sberbank_robotics_ai

Tele2 внедряет в сети дистрибуции интеллектуальную аудиосистему для мониторинга качества клиентского сервиса. https://vc.ru/tele2/80201-rabotu-konsultantov-tele2-proverit-iskusstvennyy-intellekt

IBM подарит MIT самый быстрый суперкомпьютер, способный совершать 2 квадриллиона вычислений в секунду. http://news.mit.edu/2019/ibm-gives-lift-artificial-intelligence-computing-mit-0826

Исследователи из Google предложили новый более быстрый способ обучения нейросетей "Weight Agnostic Neural Networks" (WANN). Идея заключается в том, чтобы заменить все веса нейросети одним "общим" весом. И в процессе обучения подбирать не веса между нейронами, как в обычных нейросетях, а подбирать структуру самой сети (количество и расположение нейронов), которая с одинаковыми весами показывает наилучшие результаты. https://habr.com/ru/post/465369/

Алгоритмы DeepMind учатся играть в футбол: https://www.technologyreview.com/s/614049/having-mastered-space-invaders-chess-and-go-ai-tackles-video-soccer/

Новая система MistNet обрабатывает данные с радаров при помощи алгоритмов машинного обучения и строит карты миграции птиц https://www.sciencedaily.com/releases/2019/08/190828080536.htm

Россия не сможет стать мировым лидером в области искусственного интеллекта (ИИ), пишет Defense Оne.
«Россия в конечном итоге потерпит неудачу в стремлении стать лидером в области ИИ из-за неспособности развивать культуру инноваций», — пишет американское издание.
Среди основных причин этого в Defense Оne видят повсеместную коррупцию, отсутствие защиты частной собственности и избыточный контроль со стороны органов государственной безопасности. «В России государство традиционно препятствовало свободному потоку знаний через свои границы, потому что Москва рассматривает неконтролируемое распространение информации как угрозу политической и национальной безопасности», — пишет издание.

В апреле одна из записей в Groks была посвящена теме госрегулирования рынка такси-агрегаторов, которая в первую очередь связана с вопросом безопасности пассажиров. Тогда я писал про то, что новые вызовы требуют дополнительных инвестиций от представителей отрасли и упомянул ещё устройство от Яндекса для контроля внимания водителей. Но это далеко не всё, что делается в данном направлении.

За последние два года компания инвестировала около 1.2 млрд рублей в технологии безопасности. И теперь о всех нововведениях можно узнать в пользовательском приложении Яндекс.Такси, где появился раздел «Безопасность». Для этого надо нажать на кнопку с пристегнутым человеком на экране или выбрать одноимённый пункт в меню слева.

Яндекс научился анализировать манеру вождения водителя благодаря данным с акселерометра и гироскопа мобильного устройства, на котором установлен Таксометр. При резком торможении, ускорении или поворотах водитель получает предупреждение с просьбой быть аккуратнее. А тем, кто игнорирует эти предупреждения, доступ к сервису будет закрыт.

Также система использует карту города с данными об ограничениях скорости, маршруты поездок водителей и скорость автомобиля на каждом участке маршрута. Благодаря соединению этих данных она проверяет, не превышал ли водитель скорость. Если да, то система отправляет ему предупреждение. Если водитель продолжает лихачить, то снова бан.

Кроме того, в разделе «Безопасность» можно добавить доверенные контакты друзей или родных, через него можно оповестить своих близких о маршруте поездок, а также срочно связаться с экстренными службами при возникновении нештатной ситуации.

Скоро кнопка с разделом появится в приложении у всех пользователей.

Следующее поколение будет поколением искусственного интеллекта, - заявил Герман Греф выступая в Липецком университете, - Все наши колл-центры уже используют его – вы думаете, что говорите с человеком, а это робот. Мы на пороге новой эры. Al технологии-самый горячий тренд. http://www.lipetskmedia.ru/news/view/120155-Lyektsiyu_Gyermana.html