Заменит ли Искусственный Интеллект тренеров? ⚽️
Использование в последние годы многочисленных датчиков, GPS-трекеров и алгоритмов компьютерного зрения, следящих за движением мяча и перемещением игроков на поле, позволило накопить большой объем данных. Что, в свою очередь, открывает возможности использовать для их анализа передовые технологии.
Журнал Journal of Artificial Intelligence Research недавно опубликовал результаты исследования компании-разработчика ИИ-решений DeepMind (принадлежит Google) и английского футбольного клуба «Ливерпуль», изучавших возможности использования искусственного интеллекта в мире футбола.
Согласно исследованию, футбольные команды могут использовать нейронные сети для выявления закономерностей, которые не может заметить тренер. Например, на основе данных о конкретных игроках и команде нейросеть может предсказывать, как игроки будут реагировать в разных ситуациях на поле. Такой алгоритм позволит прогнозировать последствия тактических изменений состава или внезапной травмы ключевого игрока. Таким же образом могут быть проанализированы конкретные действия игроков - передача или пропущенный отбор, и как эти действия повлияют на достижение цели. Эти данные будут полезны в послематчевом анализе, чтобы продемонстрировать игрокам, почему они должны были отдать мяч в конкретной ситуации, а не пытаться сделать удар. Модель, обученная на данных о производительности игроков - силе и физической форме - могла бы отслеживать усталость лучше, чем тренеры-люди, и рекомендовать игрокам отдыхать до того, как они получат травмы.
Исследователи также проанализировали более 12 000 пенальти, выполненных по всей Европе за последние несколько сезонов и классифицировали игроков по группам в зависимости от стиля их игры. Затем использовали эту информацию для прогноза шансов на реализацию пенальти. Например, нападающие чаще бьют в нижний левый угол, чем полузащитники, которые применяют более сбалансированный подход к выбору зоны для удара.
DeepMind надеется объединить компьютерное зрение, статистическое обучение и теорию игр, чтобы помочь футбольным командам выявлять закономерности в массивах данных, которые они собирают и которые невозможно было бы увидеть без помощи ИИ.
#euro2020
Использование в последние годы многочисленных датчиков, GPS-трекеров и алгоритмов компьютерного зрения, следящих за движением мяча и перемещением игроков на поле, позволило накопить большой объем данных. Что, в свою очередь, открывает возможности использовать для их анализа передовые технологии.
Журнал Journal of Artificial Intelligence Research недавно опубликовал результаты исследования компании-разработчика ИИ-решений DeepMind (принадлежит Google) и английского футбольного клуба «Ливерпуль», изучавших возможности использования искусственного интеллекта в мире футбола.
Согласно исследованию, футбольные команды могут использовать нейронные сети для выявления закономерностей, которые не может заметить тренер. Например, на основе данных о конкретных игроках и команде нейросеть может предсказывать, как игроки будут реагировать в разных ситуациях на поле. Такой алгоритм позволит прогнозировать последствия тактических изменений состава или внезапной травмы ключевого игрока. Таким же образом могут быть проанализированы конкретные действия игроков - передача или пропущенный отбор, и как эти действия повлияют на достижение цели. Эти данные будут полезны в послематчевом анализе, чтобы продемонстрировать игрокам, почему они должны были отдать мяч в конкретной ситуации, а не пытаться сделать удар. Модель, обученная на данных о производительности игроков - силе и физической форме - могла бы отслеживать усталость лучше, чем тренеры-люди, и рекомендовать игрокам отдыхать до того, как они получат травмы.
Исследователи также проанализировали более 12 000 пенальти, выполненных по всей Европе за последние несколько сезонов и классифицировали игроков по группам в зависимости от стиля их игры. Затем использовали эту информацию для прогноза шансов на реализацию пенальти. Например, нападающие чаще бьют в нижний левый угол, чем полузащитники, которые применяют более сбалансированный подход к выбору зоны для удара.
DeepMind надеется объединить компьютерное зрение, статистическое обучение и теорию игр, чтобы помочь футбольным командам выявлять закономерности в массивах данных, которые они собирают и которые невозможно было бы увидеть без помощи ИИ.
#euro2020
🔘 Национальная стратегия определяет две реперные точки развития ИИ в России — 2024 и 2030 годы. Предполагается, что к первой дате страна значительно улучшит позиции в этой сфере, а к 2030 году ликвидирует отставание от развитых стран и добьется мирового лидерства в отдельных направлениях, связанных с ИИ. Согласно документу, ключевые приоритеты развития ИИ в России соотносятся с Национальными целями и стратегическими задачами развития РФ на период до 2024 года. Среди приоритетов:
▪️ускорение технологического развития РФ, увеличение количества организаций, осуществляющих технологические инновации, до 50% от общего числа;
▪️обеспечение ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику и социальную сферу;
▪️создание в базовых отраслях экономики высокопроизводительного экспортно ориентированного сектора, развивающегося на основе современных технологий и обеспеченного высококвалифицированными кадрами.
Значительное внимание уделено поддержке научных исследований со стороны государства и частных инвесторов. К 2024 году должна существенно повыситься цитируемость российских ученых в сфере ИИ, а также количество зарегистрированных ими патентов и разработанных прикладных технологических решений. Кроме того, предполагается ревизия существующего нормативного регулирования для упрощения разработки технологий ИИ и внедрения решений на их основе (включая беспилотный транспорт). Документ акцентирует необходимость международного сотрудничества России по вопросам стандартизации и сертификации продуктов, созданных на основе ИИ.
Стратегия подчеркивает значимость подготовки специалистов в области ИИ. Помимо уже упомянутого привлечения кадров из-за рубежа, документ предлагает внедрить образовательные модули, связанные с ИИ, на всех уровнях образования, создать соответствующие программы повышения квалификации и профессиональной переподготовки кадров. Подчеркивается необходимость повышения качества математического и естественно-научного образования, интеграция его с социально-гуманитарным. Согласно Стратегии к 2024 году в России должно значительно вырасти количество специалистов по ИИ, а к 2030-му в российских вузах должны появиться программы мирового уровня, которые позволят восполнить дефицит кадров.
Также уделено внимание разработке и развитию отечественного программного обеспечения с использованием ИИ, созданию открытых библиотек ИИ, повышению доступности и качества данных и аппаратного обеспечения для решения задач в области ИИ.
Стоит отдельно отметить, что военные цели обозначены в документе исключительно в рамках «обеспечения национальной безопасности». Сама же Стратегия имеет явный уклон в сторону коммерческого использования ИИ.
▪️ускорение технологического развития РФ, увеличение количества организаций, осуществляющих технологические инновации, до 50% от общего числа;
▪️обеспечение ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику и социальную сферу;
▪️создание в базовых отраслях экономики высокопроизводительного экспортно ориентированного сектора, развивающегося на основе современных технологий и обеспеченного высококвалифицированными кадрами.
Значительное внимание уделено поддержке научных исследований со стороны государства и частных инвесторов. К 2024 году должна существенно повыситься цитируемость российских ученых в сфере ИИ, а также количество зарегистрированных ими патентов и разработанных прикладных технологических решений. Кроме того, предполагается ревизия существующего нормативного регулирования для упрощения разработки технологий ИИ и внедрения решений на их основе (включая беспилотный транспорт). Документ акцентирует необходимость международного сотрудничества России по вопросам стандартизации и сертификации продуктов, созданных на основе ИИ.
Стратегия подчеркивает значимость подготовки специалистов в области ИИ. Помимо уже упомянутого привлечения кадров из-за рубежа, документ предлагает внедрить образовательные модули, связанные с ИИ, на всех уровнях образования, создать соответствующие программы повышения квалификации и профессиональной переподготовки кадров. Подчеркивается необходимость повышения качества математического и естественно-научного образования, интеграция его с социально-гуманитарным. Согласно Стратегии к 2024 году в России должно значительно вырасти количество специалистов по ИИ, а к 2030-му в российских вузах должны появиться программы мирового уровня, которые позволят восполнить дефицит кадров.
Также уделено внимание разработке и развитию отечественного программного обеспечения с использованием ИИ, созданию открытых библиотек ИИ, повышению доступности и качества данных и аппаратного обеспечения для решения задач в области ИИ.
Стоит отдельно отметить, что военные цели обозначены в документе исключительно в рамках «обеспечения национальной безопасности». Сама же Стратегия имеет явный уклон в сторону коммерческого использования ИИ.
Какое место мы занимаем в рейтинге?
В отличие от Китая и США, Россия, на данный момент, не является глобальным лидером в области технологий ИИ. Тем не менее существуют определенные сферы разработки и применения ИИ, где Россия имеет хороший задел и может преуспеть.
Определить место России в гонке технологий ИИ не так просто, поскольку международные рейтинги используют разную методологию. Во многих из них Россия отсутствует в принципе, что объяснимо: вплоть до ноября 2019 года у нас не было официальной стратегии развития ИИ.
К примеру, Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019 от Oxford Insights поместил Россию на 29-е место из 194 по готовности правительства к использованию потенциала ИИ. Однако и признанный лидер Китай занимает в этом рейтинге лишь 20-е место, что объясняется особенностью методологии расчета.
Продолжение 👇
В отличие от Китая и США, Россия, на данный момент, не является глобальным лидером в области технологий ИИ. Тем не менее существуют определенные сферы разработки и применения ИИ, где Россия имеет хороший задел и может преуспеть.
Определить место России в гонке технологий ИИ не так просто, поскольку международные рейтинги используют разную методологию. Во многих из них Россия отсутствует в принципе, что объяснимо: вплоть до ноября 2019 года у нас не было официальной стратегии развития ИИ.
К примеру, Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019 от Oxford Insights поместил Россию на 29-е место из 194 по готовности правительства к использованию потенциала ИИ. Однако и признанный лидер Китай занимает в этом рейтинге лишь 20-е место, что объясняется особенностью методологии расчета.
Продолжение 👇
В другом рейтинге, The Global AI Index, положение России еще хуже — 33-е место из 54. При этом крайне низко оценено коммерческое развитие ИИ в России, что вызывает вопросы, учитывая, что есть такие крупные игроки, как «Яндекс», Mail.ru Group и ПАО «Сбербанк» (рейтинг учитывает преимущественно стартапы). Одновременно Россия занимает 11-е место по показателю регулирования и общественного восприятия ИИ.
Чтобы лучше понять, на каком уровне мы находимся, есть смысл посмотреть на отдельные показатели. Например, по количеству суперкомпьютеров, входящих в топ-500 мощнейших в мире, Россия находится на 15-м месте. В нашем распоряжении всего 3 подобных суперкомпьютера. В Китае их 228, в США — 117, в Японии — 29.
Другой важный индикатор — количество научных публикаций. По этому показателю Россия находится на 31-м месте, что представляется несколько заниженной оценкой. Если брать только 2018 год, положение РФ выглядит чуть лучше — 22-е место.
При этом довольно хорошо обстоят дела с образованием в сфере компьютерных наук, к которым относится и машинное обучение. 16 российских университетов с данной специальностью попали в число 684 лучших вузов. Правда, в первой сотне оказались всего два отечественных университета — ИТМО и МГУ им. М. В. Ломоносова. Даже МФТИ расположился между 101-м и 125-м местами.
Один из ключевых показателей — количество стартапов, занимающихся развитием технологий ИИ. В России их насчитывается 168. Для сравнения, в США 6903 стартапа, в Китае – 1013. Надо отметить, что эти оценки несколько завышены, поскольку в списки включены крупные компании с 20-30-ти летней историей (в российском списке фигурирует ABBYY). Тем не менее они дают возможность оценить развитость рынков венчурных инвестиций.
Отчасти небольшое количество стартапов в сфере ИИ объясняется тем, что в России в этой отрасли доминируют уже устоявшиеся компании. Это отличает нас от других развитых держав. Согласно проекту «Карта искусственного интеллекта России», в России насчитывается 400 компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ.
Сергей Карелов, основатель и главный технический директор компании Witology, председатель Лиги независимых IT-экспертов определил место России в Cambrian AI Index1 как 14-е из 14 возможных. По оценке эксперта, уровень развития России приблизительно равен уровню Франции и Финляндии, однако для РФ характерна недостаточно развитая ИКТ-инфраструктура.
Чтобы лучше понять, на каком уровне мы находимся, есть смысл посмотреть на отдельные показатели. Например, по количеству суперкомпьютеров, входящих в топ-500 мощнейших в мире, Россия находится на 15-м месте. В нашем распоряжении всего 3 подобных суперкомпьютера. В Китае их 228, в США — 117, в Японии — 29.
Другой важный индикатор — количество научных публикаций. По этому показателю Россия находится на 31-м месте, что представляется несколько заниженной оценкой. Если брать только 2018 год, положение РФ выглядит чуть лучше — 22-е место.
При этом довольно хорошо обстоят дела с образованием в сфере компьютерных наук, к которым относится и машинное обучение. 16 российских университетов с данной специальностью попали в число 684 лучших вузов. Правда, в первой сотне оказались всего два отечественных университета — ИТМО и МГУ им. М. В. Ломоносова. Даже МФТИ расположился между 101-м и 125-м местами.
Один из ключевых показателей — количество стартапов, занимающихся развитием технологий ИИ. В России их насчитывается 168. Для сравнения, в США 6903 стартапа, в Китае – 1013. Надо отметить, что эти оценки несколько завышены, поскольку в списки включены крупные компании с 20-30-ти летней историей (в российском списке фигурирует ABBYY). Тем не менее они дают возможность оценить развитость рынков венчурных инвестиций.
Отчасти небольшое количество стартапов в сфере ИИ объясняется тем, что в России в этой отрасли доминируют уже устоявшиеся компании. Это отличает нас от других развитых держав. Согласно проекту «Карта искусственного интеллекта России», в России насчитывается 400 компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ.
Сергей Карелов, основатель и главный технический директор компании Witology, председатель Лиги независимых IT-экспертов определил место России в Cambrian AI Index1 как 14-е из 14 возможных. По оценке эксперта, уровень развития России приблизительно равен уровню Франции и Финляндии, однако для РФ характерна недостаточно развитая ИКТ-инфраструктура.
В США обеспокоились возможностью использования Россией и Китаем дронов и систем вооружения на основе ИИ. Об этом в статье для The National Interest пишет обозреватель Крис Осборн.
Автор ссылается на слова генерал-лейтенанта Майкла Гроена, который считает, что в случае создания Россией «военного искусственного интеллекта» США и их союзники не смогут дать эквивалентный ответ.
Гроен считает, что такое оружие не будет руководствоваться этическими или гуманитарными соображениями для начала атаки, тогда как в США это решение будут принимать люди.
На данный момент Министерство обороны США рассматривает возможность создания систем ИИ, способного использовать нелетальное оружие или оборонительный тип вооружения против приближающихся противокорабельных ракет, минометов и дронов. По мнению генерал-лейтенанта, создание таких систем поможет внести этические принципы в применение оружия на основе ИИ.
Автор ссылается на слова генерал-лейтенанта Майкла Гроена, который считает, что в случае создания Россией «военного искусственного интеллекта» США и их союзники не смогут дать эквивалентный ответ.
Гроен считает, что такое оружие не будет руководствоваться этическими или гуманитарными соображениями для начала атаки, тогда как в США это решение будут принимать люди.
На данный момент Министерство обороны США рассматривает возможность создания систем ИИ, способного использовать нелетальное оружие или оборонительный тип вооружения против приближающихся противокорабельных ракет, минометов и дронов. По мнению генерал-лейтенанта, создание таких систем поможет внести этические принципы в применение оружия на основе ИИ.
👁 В силу закрытого характера данных о военных разработках, достаточно трудно оценить уровень использования в них технологий ИИ. Тем не менее некоторые выводы можно сделать на основании публичных заявлений официальных лиц, которые неоднократно подчеркивали, что в арсенале Вооруженных сил РФ имеется целая линейка вооружения, основанного на ИИ.
1 марта 2018 года в Послании Президента РФ Федеральному Собранию Владимир Путин заявил, что в России разработан глубоководный беспилотный аппарат, способный двигаться с практически неограниченной дальностью и нести ядерный боеприпас. Такие автономные устройства, получившие название «Посейдон», поступят на вооружение ВМФ до 2027 года.
Продолжение 👇
1 марта 2018 года в Послании Президента РФ Федеральному Собранию Владимир Путин заявил, что в России разработан глубоководный беспилотный аппарат, способный двигаться с практически неограниченной дальностью и нести ядерный боеприпас. Такие автономные устройства, получившие название «Посейдон», поступят на вооружение ВМФ до 2027 года.
Продолжение 👇
В марте 2018 года министр обороны РФ Сергей Шойгу призвал военных и гражданских ученых объединить усилия для разработки технологий ИИ, «развитие которых необходимо для парирования возможных угроз в области технологической и экономической безопасности России». Оценить вложения в развитие ИИ военного применения сложно, но можно сделать приблизительный обзор структур, связанных с Минобороны.
Например, представители гос. корпорации «Ростех» заявляли, что целый ряд ее дочерних компаний разрабатывают вооружения с использованием ИИ (Калашников, Техмаш, НПО Высокоточные комплексы, АО ЦНИИточмаш). Элементы ИИ уже несколько лет используются в реактивных системах залпового огня, производимых «Техмашем».
На итоговой коллегии Минобороны в декабре 2019 года, Путин заявил, что: «Действовавшие ранее образцы вооружения и техники в Воздушно‑космических силах, ВМФ, в других видах войск последовательно заменяются на современные, в том числе основанные на цифровых технологиях и ИИ. Активно внедряются, осваиваются в ходе боевой учебы роботизированные комплексы и беспилотные аппараты, что в разы повышает возможности частей и подразделений».
Новые образцы военной техники активно тестируются в ходе сирийской кампании. Еще в 2016 году Минобороны заявляло об использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для контроля за соблюдением перемирия. В последующие годы в сирийском небе были замечены не только серийные модели БПЛА, такие как «Орлан-10» и «Форпост», но и опытные образцы, например средневысотный БПЛА большой продолжительности полета «Орион», потенциально способный нести вооружение. Автономные летательные аппараты — одно из наиболее перспективных направлений для военного использования ИИ.
Точное количество БПЛА в арсенале российской армии на данный момент неизвестно, однако в 2018 году генерал-майор Александр Новиков оценил его более чем в 1,9 тыс. единиц. А в августе 2019-го Минобороны России опубликовало видео первого полета тяжелого ударного БПЛА С-70 «Охотник», способного нести вооружение и поражать цели в воздухе и на земле.
В апреле 2020 года Минобороны объявило о проведении закрытого конкурса на выполнение научно-исследовательской работы «по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с ИИ» (шифр «Каштан»). Изначальная цена контракта составила 387 млн 751 тыс. руб. А в IV квартале 2020 года в Анапе завершилось строительство военного технополиса «Эра», специализирующегося на робототехнике, ИИ, информационной безопасности и суперкомпьютерах.
Резюмируя, отметим, что военное направление является одним из наиболее сильных с точки зрения развития технологий ИИ в России. Достижения российской армии в этой сфере признает и западное экспертное сообщество.
Например, представители гос. корпорации «Ростех» заявляли, что целый ряд ее дочерних компаний разрабатывают вооружения с использованием ИИ (Калашников, Техмаш, НПО Высокоточные комплексы, АО ЦНИИточмаш). Элементы ИИ уже несколько лет используются в реактивных системах залпового огня, производимых «Техмашем».
На итоговой коллегии Минобороны в декабре 2019 года, Путин заявил, что: «Действовавшие ранее образцы вооружения и техники в Воздушно‑космических силах, ВМФ, в других видах войск последовательно заменяются на современные, в том числе основанные на цифровых технологиях и ИИ. Активно внедряются, осваиваются в ходе боевой учебы роботизированные комплексы и беспилотные аппараты, что в разы повышает возможности частей и подразделений».
Новые образцы военной техники активно тестируются в ходе сирийской кампании. Еще в 2016 году Минобороны заявляло об использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для контроля за соблюдением перемирия. В последующие годы в сирийском небе были замечены не только серийные модели БПЛА, такие как «Орлан-10» и «Форпост», но и опытные образцы, например средневысотный БПЛА большой продолжительности полета «Орион», потенциально способный нести вооружение. Автономные летательные аппараты — одно из наиболее перспективных направлений для военного использования ИИ.
Точное количество БПЛА в арсенале российской армии на данный момент неизвестно, однако в 2018 году генерал-майор Александр Новиков оценил его более чем в 1,9 тыс. единиц. А в августе 2019-го Минобороны России опубликовало видео первого полета тяжелого ударного БПЛА С-70 «Охотник», способного нести вооружение и поражать цели в воздухе и на земле.
В апреле 2020 года Минобороны объявило о проведении закрытого конкурса на выполнение научно-исследовательской работы «по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с ИИ» (шифр «Каштан»). Изначальная цена контракта составила 387 млн 751 тыс. руб. А в IV квартале 2020 года в Анапе завершилось строительство военного технополиса «Эра», специализирующегося на робототехнике, ИИ, информационной безопасности и суперкомпьютерах.
Резюмируя, отметим, что военное направление является одним из наиболее сильных с точки зрения развития технологий ИИ в России. Достижения российской армии в этой сфере признает и западное экспертное сообщество.
Forwarded from ForkLog AI
🧠 Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали нейроинтерфейс, который позволил парализованному мужчине говорить с окружающим миром.
Они имплантировали сетку электродов в сенсомоторную кору головного мозга пациента, чтобы снимать с него импульсы и обрабатывать их алгоритмами глубокого обучения для дальнейшей расшифровки.
⏱ Они отметили, что испытуемый смог составлять короткие предложения с точностью до 93% и скоростью более 18 слов в минуту.
Данные для обучения алгоритма собрали во время 48 сеансов, которые длились 22 часа. Ученые записали сигналы мозга, когда пациент пытался произнести 50 мигающих на экране слов. Затем они обучили модель обнаруживать и классифицировать их по шаблонам в записанной корковой активности.
https://forklog.com/paralizovannyj-muzhchina-nachal-govorit-blagodarya-nejrotehnologiyam-i-iskusstvennomu-intellektu/
#исследование
Они имплантировали сетку электродов в сенсомоторную кору головного мозга пациента, чтобы снимать с него импульсы и обрабатывать их алгоритмами глубокого обучения для дальнейшей расшифровки.
⏱ Они отметили, что испытуемый смог составлять короткие предложения с точностью до 93% и скоростью более 18 слов в минуту.
Данные для обучения алгоритма собрали во время 48 сеансов, которые длились 22 часа. Ученые записали сигналы мозга, когда пациент пытался произнести 50 мигающих на экране слов. Затем они обучили модель обнаруживать и классифицировать их по шаблонам в записанной корковой активности.
https://forklog.com/paralizovannyj-muzhchina-nachal-govorit-blagodarya-nejrotehnologiyam-i-iskusstvennomu-intellektu/
#исследование
ForkLog
Парализованный мужчина начал говорить благодаря нейротехнологиям и искусственному интеллекту
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали нейроинтерфейс, который позволил парализованному мужчине говорить. Для расшифровки электрических импульсов коры головного мозга они использовали искусственный интеллект. По словам ученых…
Искусственный интеллект дорисовал картину Рембрандта «Ночной дозор» 😍
Впервые за 300 лет знаменитая картина «Выступление стрелковой роты капитана Франса Баннинга Кока и лейтенанта Виллема ван Рёйтенбюрга» снова демонстрируется в первоначальном размере.
Рембрандт закончил работу над большим полотном в 1642 году. Картина, которая сейчас считается одним из величайших шедевров Золотого века Голландии, в 1715 году была обрезана со всех четырёх сторон во время переезда в новый зал, где иначе не помещалась. Хотя полоски не были найдены, есть копия, сделанная Герритом Люнденсом примерно в 1655 году. Ее использовали, чтобы воссоздать недостающие части с сохранением стиля Рембрандта.
Для реставрации сама картина и копия были сфотографированы, после чего специалисты подогнали размеры и скорректировали работу Люнденса, чтобы точнее совместить фигуры и другие объекты. Далее ПО ИИ постаралось воспроизвести стиль и цвета Рембрандта, а люди оценивали степень сходства.
Впервые за 300 лет знаменитая картина «Выступление стрелковой роты капитана Франса Баннинга Кока и лейтенанта Виллема ван Рёйтенбюрга» снова демонстрируется в первоначальном размере.
Рембрандт закончил работу над большим полотном в 1642 году. Картина, которая сейчас считается одним из величайших шедевров Золотого века Голландии, в 1715 году была обрезана со всех четырёх сторон во время переезда в новый зал, где иначе не помещалась. Хотя полоски не были найдены, есть копия, сделанная Герритом Люнденсом примерно в 1655 году. Ее использовали, чтобы воссоздать недостающие части с сохранением стиля Рембрандта.
Для реставрации сама картина и копия были сфотографированы, после чего специалисты подогнали размеры и скорректировали работу Люнденса, чтобы точнее совместить фигуры и другие объекты. Далее ПО ИИ постаралось воспроизвести стиль и цвета Рембрандта, а люди оценивали степень сходства.
Forwarded from СМИ «Территория смыслов»
16 июля — форум «Территория смыслов»
🔹12:30 — «Искусственный интеллект и естественный язык:
как машины учатся понимать людей и общаться с ними»
Панельная дискуссия с Сергеем Марковым
(Руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices)
Трансляция: https://youtu.be/uxwPJDbbSF8
🔹15:30 — «Твой ход»
Панельная дискуссия с Григорием Гуровым
(Заместитель руководителя Федерального агентства по делам молодежи)
Трансляция: https://youtu.be/OG9-SfrrwNg
❗️17:00 — «Система просвещения для нового мира: вызовы и решения»
Панельная дискуссия с Александром Бугаевым
(Первый заместитель Министра просвещения РФ)
Трансляция: https://youtu.be/YJalcGB5zLs
🔹12:30 — «Искусственный интеллект и естественный язык:
как машины учатся понимать людей и общаться с ними»
Панельная дискуссия с Сергеем Марковым
(Руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices)
Трансляция: https://youtu.be/uxwPJDbbSF8
🔹15:30 — «Твой ход»
Панельная дискуссия с Григорием Гуровым
(Заместитель руководителя Федерального агентства по делам молодежи)
Трансляция: https://youtu.be/OG9-SfrrwNg
❗️17:00 — «Система просвещения для нового мира: вызовы и решения»
Панельная дискуссия с Александром Бугаевым
(Первый заместитель Министра просвещения РФ)
Трансляция: https://youtu.be/YJalcGB5zLs
🎨 ИИ находит широкое применение в разных отраслях. Нейросети способны писать музыку, причем самых разных жанров — и классику, и этнику, и «ненаписанный альбом» Летова.
Созданный специалистами «Яндекса» ИИ в соавторстве с Сергеем Лукьяненко выдал рассказ «в стиле Гоголя». Нарисовать картинку для ИИ вовсе проще простого.
Но является ли все это творчеством? Однозначно нет, считает философ Александр Мишура. «Роботы могут создавать такие произведения искусства, которые даже эксперт не отличит от созданного человеком. Но важным условием творчества является создание новых эстетических норм. Программа может следовать тем или иным нормам, которые в нее заложил разработчик, но не сможет сама создать новый жанр или направление».
ИИ может быть прилежным подражателем, но не способен быть творцом. Чтобы создавать что-то новое, мало знать правила: нужно знать время и место, когда нарисованный тобой черный квадрат станет новым эталоном искусства.
Созданный специалистами «Яндекса» ИИ в соавторстве с Сергеем Лукьяненко выдал рассказ «в стиле Гоголя». Нарисовать картинку для ИИ вовсе проще простого.
Но является ли все это творчеством? Однозначно нет, считает философ Александр Мишура. «Роботы могут создавать такие произведения искусства, которые даже эксперт не отличит от созданного человеком. Но важным условием творчества является создание новых эстетических норм. Программа может следовать тем или иным нормам, которые в нее заложил разработчик, но не сможет сама создать новый жанр или направление».
ИИ может быть прилежным подражателем, но не способен быть творцом. Чтобы создавать что-то новое, мало знать правила: нужно знать время и место, когда нарисованный тобой черный квадрат станет новым эталоном искусства.
Искусственный интеллект на «Территории смыслов» 🙌
16 июля в Солнечногорске в рамках второй смены Всероссийского молодежного образовательного форума «Территория смыслов» состоялась лекция Сергея Маркова, руководителя Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices на тему «Искусственный интеллект и естественный язык: как машины учатся понимать людей и общаться с ними».
Спикер рассказал, как технологии ИИ используются в области естественного языка и литературного творчества, какие результаты показали первые эксперименты с генерацией текста на заре эры ИИ и каких успехов удалось достичь благодаря гигантским нейросетевым генеративным моделям.
По словам спикера, технологии искусственного интеллекта претендуют на то, чтобы изменить очень многие отрасли человеческой деятельности. ИИ-технологии ежегодно совершенствуются и все точнее справляются с решением поставленных задач. Например, с рубежа 2016-2017 гг. машины способны распознавать образы, лучше, чем люди. Такая же картина наблюдается в распознавании речи, но пока только для английского языка. В ближайшие пару лет машины превзойдут человека в такой деятельности, как ответ на вопрос по картинке. А через 5-6 лет машинный перевод с разных языков будет на уровне профессиональных переводчиков.
В конце лекции Сергей продемонстрировал работу виртуального помощника Джой, созданного SberDevices на основе генеративной модели искусственного интеллекта.
👁 Посмотреть лецию 👇
https://youtu.be/uxwPJDbbSF8
16 июля в Солнечногорске в рамках второй смены Всероссийского молодежного образовательного форума «Территория смыслов» состоялась лекция Сергея Маркова, руководителя Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices на тему «Искусственный интеллект и естественный язык: как машины учатся понимать людей и общаться с ними».
Спикер рассказал, как технологии ИИ используются в области естественного языка и литературного творчества, какие результаты показали первые эксперименты с генерацией текста на заре эры ИИ и каких успехов удалось достичь благодаря гигантским нейросетевым генеративным моделям.
По словам спикера, технологии искусственного интеллекта претендуют на то, чтобы изменить очень многие отрасли человеческой деятельности. ИИ-технологии ежегодно совершенствуются и все точнее справляются с решением поставленных задач. Например, с рубежа 2016-2017 гг. машины способны распознавать образы, лучше, чем люди. Такая же картина наблюдается в распознавании речи, но пока только для английского языка. В ближайшие пару лет машины превзойдут человека в такой деятельности, как ответ на вопрос по картинке. А через 5-6 лет машинный перевод с разных языков будет на уровне профессиональных переводчиков.
В конце лекции Сергей продемонстрировал работу виртуального помощника Джой, созданного SberDevices на основе генеративной модели искусственного интеллекта.
👁 Посмотреть лецию 👇
https://youtu.be/uxwPJDbbSF8
YouTube
Искусственный интеллект и естественный язык: как машины учатся понимать людей и общаться с ними
Панельная дискуссия «Искусственный интеллект и естественный язык: как машины учатся понимать людей и общаться с ними»
Спикер: Сергей Марков, руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices
#ТСнавсегда #РоссияСтранаВозможностей…
Спикер: Сергей Марков, руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices
#ТСнавсегда #РоссияСтранаВозможностей…
Forwarded from Раньше всех. Ну почти.
❗️Порядка 50% домашних заданий школьников будет проверять искусственный интеллект (ИИ), технологию планируется внедрить до 2030 года, сообщается в паспорте стратегии цифровой трансформации образования, подготовленном Минпросвещения России.