Порой алгоритмы весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Поэтому ученые постоянно совершенствуют имеющиеся у них алгоритмы и создают новые.
Существует шутка, что лотерея — это налог для людей, которые не умеют считать. Как и в любой шутке, в ней есть определенный смысл, ведь вероятность выиграть в лотерею настолько мала, что покупка лотерейных билетов действительно лишена смысла. Но можно ли сделать выигрыш в лотерею хоть сколь-нибудь реальным, покупкой определенного минимального количества билетов? С одной стороны, чем больше лотерей вы купите, тем выше у вас шансы выиграть. Однако при покупке, например, двух билетов, вероятность выигрыша все равно близка нулю. Но, по мнению ученых Манчестерского университета, повысить свои шансы действительно возможно. Для своих расчетов они использовали Национальную лотерею Великобритании, но смысл от этого не меняется.
Романтические отношения — это очень сложное явление. Пожалуй, на нашей планете нет ни одного человека, которого можно считать экспертом в этом деле. В поисках идеальной пары, некоторые люди пытаются использовать всевозможные списки совместимости знаков зодиака и прочую ересь. Ученые же уверены, что личностные качества людей, вроде возраста и характера, особо значимой роли в романтических отношениях не играют. По их мнению, в этом деле гораздо важнее то, какие взаимоотношения в итоге хотят построить оба человека — если у них поистине одинаковая цель, то в отношениях все будет хорошо. На выдвижение таких выводов ученых подтолкнул искусственный интеллект, который проанализировал данные о более 11 000 любовных пар, собранных в ходе разных научных исследований на тему романтических отношений. Кажется, компьютерный разум во многом прав.
Наш голос является, пожалуй, одним из самых универсальных средств коммуникации. И даже если мы говорим на разных языках, всегда можно воспользоваться универсальными программами для перевода, чтобы понять собеседника. Но как быть, если человек пока еще не умеет говорить, но все же пытается вам что-то сообщить? Да, речь идет о детском плаче. Ведь это не просто бессвязный набор звуков. Это попытка что-то сказать. По крайней мере, именно этой концепции придерживались исследователи из США, разрабатывая новый переводчик детского плача.
Российские специалисты из Центра искусственного интеллекта Samsung AI Center-Moscow в сотрудничестве с инженерами из Сколковского института науки и технологий разработали систему, способную создавать реалистичные анимированные изображения лиц людей на основе всего нескольких статичных кадров человека. Обычно в таком случае требуется использование больших баз данных изображений, однако в представленном разработчиками примере, систему обучили создавать анимированное изображение лица человека всего из восьми статичных кадров, а в некоторых случаях оказалось достаточно и одного. Более подробно о разработке сообщается в статье, опубликованной в онлайн-репозитории ArXiv.org.
Обычно исправительные работы в тюрьмах ассоциируются с физическим трудом, однако заключенные двух исправительных учреждений в Финляндии занимаются совершенно неожиданной для таких мест работой – сортируют и классифицируют информацию, которая используется для обучения алгоритмов искусственного интеллекта по заказу стартапа Vainu, занимающегося разработками ИИ-технологий. Сама компания считает, что подобная практика является отличной возможностью для самих заключенных обучиться новым навыкам, однако сторонние эксперты утверждают, что это очень похоже на экономическую эксплуатацию людей, поскольку за нее платят копейки.
Технологии искусственного интеллекта уже давно используются в системах распознавания лиц и поиске людей при помощи камер видеонаблюдения. Однако это далеко не единственные параметры, по которым можно производить поиск. К примеру, группа исследователей из Индии обучила искусственный интеллект искать нужных людей, исходя из их роста, гендерной принадлежности и одежды, которую они носят.
Как правило, различные системы распознавания речи, лиц, переводчики и прочие используют огромные серверные мощности для своей работы. А для того, чтобы сделать их доступными для каждого, разработчики передают все данные по интернету, что не дает возможности использовать их в офлайне. Однако современные алгоритмы нейросетей помогают добиться действительно потрясающих результатов. Не так давно Microsoft и Google уже сделали свои переводчики на основе нейросетей полностью независящим от сети, а сейчас настало время алгоритмов распознавания голоса.
Группы исследователей часто экспериментируют с видео контентом при помощи нейросетей. Взять к примеру NVIDIA, которая в конце 2017 года обучила нейронную сеть менять погоду и время суток на видео. Очередной проект подобного рода запустили исследователи из Университета Карнеги-Мелона, создавшие нейросеть для наложения мимики одного человека на лицо другого.
Мы все не раз удивлялись возможностям роботов компании Boston Dynamics. Однако последние наработки некоммерческой организации OpenAI, занимающей исследованиями в области технологий искусственного интеллекта, даже на фоне робо-псов Boston Dynamics выглядят как совершенно иной, более продвинутый уровень. OpenAI представила Dactyl – ИИ-систему, обученную управлению роботизированной рукой. Казалось бы, чего тут впечатляющего? Объясняем. Dactyl – это система, позволяющая роботизированной руке манипулировать физическими объектами на уровне, ранее недостижимом ни одной ИИ-системе. В перспективе система будет способна наделить робота физическим параметром ловкости.
По мнению Надиры Азермай, основателя бельгийской компании ScriptBook, занимающейся технологиями искусственного интеллекта, та же кинокомпания Sony Pictures в период с 2015 по 2017 годы смогла бы сэкономить миллионы долларов своих средств, если бы использовала разработанный ими компьютерный алгоритм, а не полагалась на людей, занимающихся одобрением тех или иных киносценариев.