Нейронные сети

Нейронные сети (искусственная нейронная сеть) — это система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, эти процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи, поскольку нейронные сети обучаются в процессе работы.

Эта нейросеть знает, как вы будете выглядеть через 50 лет. Как она работает?

Не секрет, что сейчас нейросети чаще всего используются в фотографии. Мы уже видели, как они способны работать с анимацией на обычном компьютере, а картины, написанные искусственным интеллектом, уходят с молотка дороже произведений именитых художников. Неудивительно, что именно нейросети легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play.

Илон Маск после того, как колонизировал Марс

Читать далее

«Из нейросетей и палок»: как необычного робота научили ходить

Сегодня роботами самых причудливых форм очень сложно удивить. Однако группе ученых из Японии, кажется, это удалось. Они соорудили странных роботов из палок и… других подручных материалов. Более того, благодаря весьма продвинутой системе искусственного интеллекта, построенной на основе нейросетей, робот научился ходить. И как бы странно это ни звучало, но у такого подхода весьма перспективное будущее.

Читать далее

Нейронные сети научили превращать пиксельные изображения в фотореалистичные

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.

Читать далее

Что чище для экологии: обучение модели ИИ или пять автомобилей?

06.06.2019, Илья Хель1

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.

Читать далее

#видео | Как «умирают» искусственные нейронные сети

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.

Читать далее

Состязательные атаки: почему нейросеть легко обмануть?

21.05.2019, Илья Хель3

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?

Читать далее

Мечтают ли нейроны об электроовцах? Создатель первых нейросетей рассказал об их эволюции и будущем

19.05.2019, Илья Хель13

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.

Читать далее

Новый голосовой переводчик Google сохраняет интонацию и голос исходного языка

Google представила новую экспериментальную нейросеть Translatotron, способную напрямую переводить речь на другой язык, не используя ее текстовое представление, и сохранять голосовые данные и темп речи говорящего, сообщается в блоге компании. Система с долгой краткосрочной памятью способна принимать голосовой ввод и обрабатывать его как спектрограмму, а затем генерировать на этой основе новую спектограмму на целевом языке. При определенных условиях это позволит увеличить не только скорость перевода, но и его точность. С более полным описанием новой разработки можно ознакомиться в статье, опубликованной в онлайн-репозитории научных статей arXiv.org.

Читать далее

Искусственный интеллект сочиняет музыку в стиле death metal в прямом эфире

20.04.2019, Рамис Ганиев18
Death Metal

Исследовательский дуэт Dadabots, основанный бостонскими программистами Си Джей Карром и Заком Зуковски, занимается весьма необычным делом — обучает искусственный интеллект сочинению «тяжелой» музыки. В 2017 году разработчики представили black metal альбом «Coditany of Timeness», а теперь показали публике результат работы алгоритма, сочиняющего музыку в стиле death metal. По их словам, алгоритм создает довольно приличную для этого жанра музыку которая не требует исправлений, поэтому они решили дать ему волю сочинять треки в прямом эфире на YouTube.

Читать далее

Нейросеть Facebook позволила управлять движениями людей, снятых на видео

19.04.2019, Рамис Ганиев10
Нейросеть Facebook

Нейронные сети уже умеют создавать лица несуществующих людей и даже улучшать качество видео. Технология продолжает развиваться, причем крайне стремительно — это казалось невозможным, но отныне снятыми на видео людьми можно управлять при помощи клавиатуры компьютера. Это стало возможным благодаря труду команды разработчиков Facebook AI Research, которые обучили нейронную сеть распознавать движущегося человека на видео, менять фоновое изображение и контролировать его движения. Это надо видеть — благо, разработчики поделились подробным видеороликом.

Читать далее