На сегодняшний день основными методами создания реалистичной анимации виртуальных существ являются скелетная анимация и небезызвестный Motion Capture (mocap). Однако специалисты постоянно находятся в поиске новых не менее качественных, но более дешевых способов. И, вполне возможно, в этом могут помочь нейросети. Одну из них недавно обучили распознавать движения людей и переносить их на виртуальных персонажей. Подойдет для этого любое видео. Даже видео с YouTube.
В 2017 году основатель Tesla и SpaceX Илон Маск загорелся идеей создать интерфейс для прямого обмена информацией между мозгом человека и компьютером. Для этого он открыл компанию Neuralink, но есть огромная вероятность, что на воплощение задумки Илона в реальность потребуются десятки лет. Хорошо, что подобными идеями горит не только он, но и исследователи из Вашингтонского университета. В сентябре 2018 года они придумали систему для создания «телепатической» связи между тремя людьми.
Как и в других проектах по созданию искусственных изображений, данная технология основана на генеративно-состязательной нейросети. Напомним, что она состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Первая создает изображения, а вторая оценивает их схожесть с образцами идеального результата.
Большие данные (или big data) в последнее время все чаще находят применение в самых разных областях. Проще говоря, big data – это огромный массив неструктурированных данных, который можно использовать для тех или иных целей. Их обработкой занимаются особые программы на основе искусственного интеллекта и очень часто на выходе можно получить крайне важные результаты. И недавно российское медицинское сообщество совместно с разработчиками ИИ-систем приступили к запуску масштабного проекта по созданию национального оператора биомедицинских данных. В будущем он поможет специалистам ставить более верные и точные диагнозы и улучшить выявление и лечение заболеваний.
Границы между реальным миром и миром цифровым продолжают ломаться, и важность последнего в нашей персональной и профессиональной жизни продолжает расти. Некоторые описывают плавление виртуальных и реальных миров как часть четвертой промышленной революции. Полное влияние этой революции на нас как отдельных людей, наши компании, общества и сообщества остается неизвестным.
В 2018 году команда, состоящая из самообучаемых ИИ-игроков, потерпела феерическое поражение против профессиональных киберспортсменов. Шоу-матч, проходивший в рамках чемпионата мира по игре Dota 2 The International показал, что командное стратегическое мышление пока по-прежнему позволяет человеку одерживать верх над машиной.
В октябре аукционный дом «Кристис» впервые выставит в продажу произведения искусства, созданные искусственным интеллектом. Машинное обучение все глубже проникает в культуру, поэтому юристы начинают задаваться вопросом: кому принадлежат авторские права на созданные алгоритмами произведения, и то получит деньги за продажу?
Уже достаточно давно существует технология распознавания речи. Как и функция распознавания изображения. Так почему бы их не совместить, улучшив сразу обе? Видимо, именно так и подумали эксперты из Массачусетского технического университета (MIT), разработав алгоритм, способный определить отдельные объекты на изображении, основываясь лишь на речевом описании.
За исключением некоторых острых состояний, большинство болезней начинаются с едва заметных признаков, которые все больше прогрессируют со временем. Касается эти и когнитивных расстройств наподобие деменции. И для быстрой и своевременной диагностики японские ученые создали ИИ, который заподозрит признаки болезни всего за несколько минут.
Искусственный интеллект уже неоднократно использовали для помощи в диагностике различных состояний. Но для того, чтобы ИИ начал проводить диагностику, его нужно этому научить. Раньше для этого использовались реальные медицинские случаи, но все может измениться благодаря стараниям компании Nvidia: для процесса обучения других ИИ диагностике рака мозга по снимкам МРТ, искусственный разум от Nvidia самостоятельно генерирует МРТ-снимки. Причем, такой подход показал довольно неплохие результаты.
Сегодня открывается все больше магазинов, где товары не нужно оплачивать на кассе, все построено на самообслуживании и в торговом зале нет ни единого продавца. Однако это может привлечь в такие магазины воришек. Конечно, никто не отменял систему видеонаблюдения, но ее значительно улучшили, обучив ИИ вычислять преступника до того, как тот совершит кражу.
В последнее время различные устройства, приложения и сервисы все чаше используют для своей работы нейросети на основе искусственного интеллекта. Кажется, что разработать такие вещи крайне сложно, но оказывается, для этого даже есть специальный конструктор, который недавно приобрела компания Microsoft для использования в своих будущих продуктах.
Искусственный интеллект на основе нейросетей уже используется во многих областях нашей жизни и его обучают все новым и новым трюкам. К примеру, недавно специалисты, работающие над улучшением Facebook и Instagram, представили искусственный интеллект Rosetta, который может понимать мемы. Причем, это свойство далеко не такое бесполезное, как может показаться на первый взгляд.
Искусственный интеллект применяется уже во многих сферах начиная мелкими расчетами и заканчивая разработками в сфере медицины и исследования космоса. И недавно группа исследователей из Массачусетского технологического института обучила ИИ разрабатывать новые рецепты для приготовления пиццы. И этот ИИ хотят «нанять» на работу в одну из пиццерий Бостона.
Команда ученых под руководством Мьюнг-Джея Ли из Intelligent Devices and Systems Research Group в DGIST разработала искусственное синаптическое устройство, имитирующее функцию нервных клеток (нейронов) и синапсов, ответственных за память в мозгу человека. Синапсы — это точки встречи аксонов и дендритов, которые позволяют нейронам в мозге человека посылать и принимать нервные сигналы; известно, что в человеческом мозге сотни триллионов синапсов.
На страницах нашего портала мы уже писали о том, что Пентагон инициировал работу над созданием центра управления военного ИИ. Однако не так давно поступила новая информация. В содружестве с DARPA, военное ведомство планирует оснастить искусственным интеллектом некоторые образцы военной техники.
Даже несмотря на то, что современные роботы весьма неплохо умеют обращаться с разного рода объектами, предварительно в их программу нужно заложить данные об этих самых объектах. И если роботу попадется что-то, с чем он не умеет обращаться – это ведет машину в ступор. Однако группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) создала алгоритм, который обучит роботов взаимодействовать с предметами, с которыми они ни разу до этого не сталкивались.
Ученым удалось выстроить отдельные атомы элемента рубидий в разнообразные трехмерные фигуры, включая Эйфелеву башню. Для этого они использовал лазер, чтобы удерживать атомы, и метод похожий на голографию, чтобы закодировать сложное расположение. Подвижные лазерные «пинцеты» сдвигали атомы, которые оказывались в неправильном положении. О своей работе ученые из Institut d’Optique Graduate School в Палесо, Франция, рассказали в журнале Nature.
Универсальный искусственный интеллект сможет сделать современный мир более привлекательным местом для жизни, заявляют исследователи. Он сможет лечить нас от рака, в целом улучшит здравоохранение по всему миру и освободит нас от ежедневных рутинных задач, на которые мы тратим большую частью своей жизни. Именно эти аспекты были главной темой для разговора среди инженеров, инвесторов, исследователей и политиков, собравшихся на недавней совместной мультиконференции по вопросам разработки искусственного интеллекта человеческого уровня.
Трансплантология, пожалуй — это одна из тех дисциплин, которая, являясь крайне важной отраслью медицины, в силу множества факторов не может сделать качественный рывок вперед. И даже при наличии здорового донорского органа, успех, к сожалению, не гарантирован из-за реакции отторжения трансплантата и массы других проблем. Но выход из ситуации есть и его может предоставить искусственный интеллект.