Вполне вероятно, что очень скоро роботы будут жить в домах с людьми, помогая пожилым людям жить самостоятельно. Но для этого им придется научиться выполнять всю маленькую работу, которую люди могли бы выполнять не задумываясь. Многие современные системы искусственного интеллекта обучены выполнять определенные задачи, анализируя тысячи подписанных изображений конкретного действия. Хотя эти методы помогают решать все более сложные задачи, они по-прежнему касаются лишь очень специфических задач и требуют кучу времени и вычислительной мощности для обучения.
Контролирование городской инфраструктуры, включая слежение за состоянием дорожных знаков и выявление требующих ремонта табличек, представляет собой довольно трудоемкий процесс. На данный момент за этим может следить только рабочий персонал, но благодаря сервису Google Street View и специальному искусственному интеллекту, этот процесс можно автоматизировать. Технология уже создана и доказала свое умение точно определять поврежденные дорожные знаки, но остается одна проблема, которая практически сводит пользу технологии на нет.
Недавно нам показали «ремейк» классического шутера 1997 года Quake II, где основная работа по улучшению была сведена к интеграции технологии трассировки лучей, но на этот раз в Сети появилось кое-что поинтереснее. Наконец-то, HD-ремейк, которого мы все ждали! Один из пользователей Reddit, используя набор из нескольких нейронных сетей, смог превратить пикселизованное изображение лица космического пехотинца из классического шутера 1993 года Doom в почти фотореалистическое изображение.
На минуточку представьте себе пробуждение утром через десять лет. Буквально из ниоткуда играет ваша любимая музыка. Шкаф-купе раздвигается, предлагая чистый халат. Робот заранее поставил тапочки у подножья кровати. Пока вы идете к умывальнику, пол ванной теплеет, а в бойлере нагревается небольшое количество воды — как раз, чтобы хватило на бритье и ритуал умывания. На кухне готовится кофе, разогревается завтрак, включается техника, в гараже — просыпается машина. Привет, человек будущего, ты заслужил такие почести. И это не фантастика: все это уже работает, нарастает, набирает массу, как лавина.
Людям довольно легко определить плотность и рельефность предмета, просто взглянув на него. С таким же успехом можно сказать, как выглядит объект, просто касаясь его с закрытыми глазами. Такие умения помогли бы роботам лучше взаимодействовать с предметами но, к сожалению, до сих пор они не были им доступны. Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта МТИ (CSAIL) решили эту проблему, оснастив роботизированную руку KUKA тактильным датчиком GelSight — таким образом, искусственный интеллект смог изучить связь между визуальной и тактильной информацией, и объединить их.
Поддельные видео и фотографии все чаще используются злоумышленниками для обмана людей, и эта проблема очень беспокоит компанию Adobe, которая и является разработчиком популярных графических редакторов. На данный момент она, совместно с учеными из Калифорнийского университета в Беркли, разрабатывает искусственный интеллект для распознавания фальшивых фотографий и отмены всех внесенных в них изменений — в конечном итоге разработчики хотят получить оригинальную картинку. Прототип инструмента для отмены ретуши уже создан, и уже демонстрирует интересные результаты.
Эксперты по компьютерной безопасности уже не первый год предупреждают о потенциальной опасности искусственного интеллекта. За последние годы было придумано множество нейронных сетей, которые за несколько секунд генерируют фотографии несуществующих людей, и они вполне могут использоваться мошенниками для обмана пользователей интернета. Кажется, обеспокоенность экспертов не лишена оснований — информационное агентство Associated Press недавно зафиксировало одно из первых в истории случаев использования искусственно созданной фотографии для шпионажа за высокопоставленными людьми.
С 1 июля этого года в судебную систему города Сан-Франциско (США), пока лишь только в виде эксперимента, планируется внедрить практику использования искусственного интеллекта, чтобы тот помогал прокурорам исключать вероятность расовых предрассудков при предъявлении обвинений подозреваемым, сообщает портал The Verge.
После оглушительного успеха французской арт-группы Obvious, которая в октябре 2018 года продала картину «Портрет Эдмонда Белами» почти за полмиллиона долларов, современное искусство, основанное на технологиях искусственного интеллекта, получило всемирное признание, вдохновив многие команды роботототехников на создание своих синтетических творцов. Например, одной из таких последних разработок является человекоподобный художник Ai-Da, созданный британскими инженерами. Машина использует технологии искусственного интеллекта и создает портреты с натуры, а также концептуальные полотна в стиле абстракционизма.
Весьма интересное обсуждение я нашел на /r/Futurology: люди пытаются раздвинуть границы постижимого и понять, что бы они хотели попросить у искусственного сверхинтеллекта, либо что хотели бы от него вообще, если бы он был возможен. Что он будет делать? Если теория множественных вселенных верна, и они действительно бесконечны, и если по ним можно перемещаться, что будет делать сверхинтеллект — бесконечно усиливать себя или создавать все больше сверхинтеллектов?
Область искусственного интеллекта часто сравнивают с нефтедобывающей промышленностью: после добычи и переработки данные, как и нефть, могут стать очень прибыльным товаром. Однако теперь становится очевидно, что эта метафора расширяется. Как и ископаемое топливо, процесс глубокого обучения оказывает огромное воздействие на окружающую среду. В новой работе ученые из Массачусетского университета в Амхерсте провели оценку жизненного цикла обучения нескольких распространенных крупных моделей искусственного интеллекта.
Вы видели, как погибает искусственная нейронная сеть? Довольно странное зрелище. Энтузиаст, называющая себя «девушкой, играющей с ИИ», поделилась с изданием Vice видео с результатом своего проекта под названием «Что я увидела перед тьмой». Программистка создала нейронную сеть и поручила ей нарисовать изображение некой несуществующей в настоящем мире девушки, а затем начала отключать у сети один за одним ее искусственные нейроны, попутно записывая получающийся результат.
Самый большой урок, который можно извлечь из 70 лет исследований ИИ, заключается в том, что общие методы, использующие вычисления, в конечном итоге оказываются наиболее эффективными — и с большим отрывом. Конечной причиной этого является закон Мура. Или, скорее, его обобщение: продолжающееся, экспоненциальное удешевление вычислительных процессоров. Об этом «горьком уроке» рассказал Ричард Саттон, канадский компьютерный ученый. Далее — от первого лица.
Искусственный интеллект DeepMind продолжает удивлять — после одержания победы над человеком в настольной игре го и стратегии в реальном времени StarCraft II, он продемонстрировал свою мощь в шутере Quake III Arena. Соревнование между профессиональными киберспортсменами и компьютером проводилось в режиме «захват флага», где командам требуется захватить вражеский флаг и донести до своей базы. После обучения в 450 тысячах тренировочных раундов, искусственный интеллект начал побеждать реальных людей.
У человека есть удивительное и крайне полезное умение — он может на ощупь найти в темноте свои очки, смартфон и другие нужные ему предметы. Многие инженеры очень хотят оснастить таким навыком своих роботов, но для обучения искусственного интеллекта им не хватает данных о форме предметов и их массе. Исследователи из Массачусетского технологического института придумали, как быстро и недорого собрать нужную информацию — они разработали перчатку STAG, которая собирает данные о тактильных ощущениях человека.
В последнее время нейронные сети удивляют своими умениями — могли бы вы десять лет назад поверить в то, что компьютер сможет «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро? Готовьтесь удивляться дальше, потому что исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть Speech2Face, которая способна рисовать портреты людей, просто послушав их голоса. Технология пока далека от идеала, но ее способность определять пол, национальность и возраст человека впечатляет.
В последние годы, по мере того, как системы глубокого обучения становятся все более распространенными, ученые продемонстрировали, как состязательные образцы могут повлиять на что угодно — от простого классификатора изображений до систем диагностики рака — и даже создать угрожающую жизни ситуацию. Несмотря на всю их опасность, впрочем, состязательные примеры изучены плохо. И ученые обеспокоились: можно ли решить эту проблему?
Джеффри Хинтон — один из создателей концепции глубокого обучения, призер премии Тьюринга 2019 года и инженер Google. На прошлой неделе, во время конференции разработчиков I/O, Wired взял у него интервью и обсудил его увлечение мозгом и возможностью смоделировать компьютер на основе нейронной структуры мозга. Долгое время эти идеи считались дурацкими. Интересная и увлекательная беседа о сознании, будущих планах Хинтона и о том, можно ли научить компьютеры видеть сны.
Уже никого не удивишь тем, что искусственному интеллекту доверяют написание картин и создание музыкальных произведений, но руководство винокуренного завода Mackmyra в Швеции нашло ему, пожалуй, весьма необычное применение. Они решили задействовать компьютерный алгоритм для разработки… нового сорта виски! А помогут им в этом финские разработчики из Fourkind и даже Microsoft.
Во время ближнего боя в воздухе, пилотам истребителей приходится быстро принимать решения в условиях резко меняющихся перегрузок. По мнению исследователей из Управления перспективных проектов DARPA, принадлежащего Министерству обороны США, эту проблему можно решить при помощи искусственного интеллекта. В связи с этим, министерство объявило конкурс на разработку системы ближнего боя, которая сможет брать управление самолетом на себя и предоставлять пилотам возможность принимать более масштабные тактические решения.