Случалось ли вам встречать на улице человека, который один в один был бы похож на вас? Одежда, лицо, походка, манера общения, повадки полностью идентичны вашим. Как будто вас отсканировали и распечатали на принтере. Звучит немного жутковато, не так ли? А теперь представьте, что вы увидели видео, в котором такой человек что-то рассказывает о себе. В лучшем случае вы постараетесь вспомнить, когда гуляли так, что ничего не помнили, но могли наговорить такое на камеру. Пока все это звучит как простые рассуждения, но технологии уже вплотную приблизились к тому, чтобы создавать таких людей. Они уже есть, но скоро их станет намного больше.
Искусственный интеллект и то, что подразумевают под этим словосочетанием, встречается все чаще в нашем мире. Многие думают, что это история об улучшении качества фотографий, снятых на смартфон, или о защите от хакеров, или о решении других проблем глобального и не очень глобального масштаба. На самом деле понятие очень условное, и можно поспорить с тем, что такое явление вообще существует. Тем не менее, иногда разработчики предлагают что-то, что в очередной раз заставляет порассуждать на эту тему. Иногда это даже не отдельный продукт, а что-то зашитое в отдельное решение. Но так ли это нам нужно?
Десять лет назад многие из нас даже не знали, что такое нейронные сети и искусственный интеллект. Но сегодня они в какой-то мере используются практически в каждом мобильном приложении. В чем особенно силен искусственный интеллект, так это в обработке фотографий — в это трудно поверить, но при помощи него можно превратить пиксельный рисунок в фотореалистичную фотографию. Интересно, что было бы, если компьютер занялся созданием реалистичного портрета на основе эмодзи? У эксперта по искусственному интеллекту Джонатана Флая есть ответ на этот вопрос.
Можно ли помочь глухонемым людям выразить свои мысли, автоматически переводя жесты руками, которые они показывают, в слова? Таким вопросом задался российский десятиклассник Даниил Казанцев из Екатеринбургского лицея. Решение разобраться в этой проблеме привело Даниила к победе в одной из категорий конкурса молодых ученых Google Science Fair 2019. Он разработал систему, которая может интерпретировать язык жестов и заменять сурдопереводчика.
Если раньше нейросети считались чем-то диковинным, то сейчас доступ к таким инструментам есть у многих. Причем эта отрасль развивается невероятными темпами: совсем недавно нейросети учились рисовать картины, и уже сейчас выдают шедевры мирового искусства (и даже способны написать пьесу!). Поэтому вполне логично, что человек решил использовать искусственный интеллект не только для новых открытий, но и также для упрощения повседневных задач.
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
Компьютерное зрение практически идеально распознает объекты на статичных изображениях, и на данный момент проблемы в основном возникают только с видеороликами. Тем не менее разработчики продолжают создавать нейронные сети для распознавания разнообразных действий на видео, и одной из последних и самых интересных проектов является работа сотрудника Netflix Амира Зиая. Используя базу из 100 голливудских фильмов он обучил нейронную сеть распознавать сцены с поцелуями, при этом избегая чрезмерно откровенных сцен.
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.
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.
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.
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.
Видите это изображение? С помощью этого странного изображения нейробиологи Массачусетского технологического института смогли активировать отдельные нейроны мозга. Используя лучшую из доступных модель зрительной нейронной сети мозга, ученые разработали новый способ точного управления отдельными нейронами и их популяциями в середине этой сети. В ходе испытания на животных команда показала, что информация, полученная из вычислительной модели, позволила им создавать изображения, которые сильно активировали определенные нейроны мозга.
Не так давно, ясным утром в Палм-Спрингс, штат Калифорния, Вивьен Се вышла на небольшую сцену, чтобы провести, пожалуй, самую нервную презентацию в своей карьере. Тема была известна ей насквозь. Она должна была рассказать аудитории о чипах, которые разрабатывались в ее лаборатории в MIT и которые обещают принести мощный искусственный интеллект на множество устройств с ограниченным электропитанием. Известно, что большая часть вычислительных задач силами искусственного интеллекта сегодня проводился в огромных дата-центрах. Тем не менее, событие — и аудитория — заставили Се задуматься.
В Сети все больше распространяются ролики, якобы записанные с участием известной личности — однако ей не известные. Поддельные ролики демонстрируют человека в ситуации, которой никогда не существовало, и отличить подделку порой кажется невозможным. Такие ролики создаются с участием нейросетей GAN (генеративно-состязательная сеть) практически из ничего: достаточно фотографии, скачанной в Интернете. Китай решил положить конец распространению таких «дипфейков» (deepfakes).
В попытке «демократизировать ИИ» ученые Массачусетского технологического института нашли способ использовать искусственный интеллект для гораздо более эффективного обучения систем машинного обучения — то есть, нейросетей. Они надеются, что новый алгоритм, позволяющий сэкономить время и средства, позволит ограниченным в ресурсах исследователям и компаниям автоматизировать проектирование нейронных сетей. Другими словами, сокращая время и затраты, они могли бы сделать эту технику ИИ более доступной.
С развитием технологий нейросетей и машинного обучения, расширяется и сфера их применения. Если раньше нейросети использовались исключительно для проведения сложных математических, медицинских, физический, биологических расчетов и прогнозирования, то сейчас эти технологии приобретают широкую популярность в более «приземленной» среде – в сфере развлечений. Делая лишь первые шаги в этом направлении, они уже способны демонстрировать удивительные и порой даже выдающиеся результаты. Сегодня разберем несколько наглядных примеров.
Когда Норберт Винер, отец кибернетики, писал свою книгу «Человеческое использование человеческих существ» в 1950 году, вакуумные трубки все еще были основными электронными строительными блоками, и в работе, по факту, было всего несколько компьютеров. Однако он вообразил будущее, которое мы сейчас наблюдаем, с беспрецедентной точностью, ошибившись лишь в незначительных мелочах.
Искусственный интеллект — самая переломная (во всех смыслах) технология нашего времени. Чипы искусственного интеллекта — самая переломная инфраструктура для искусственного интеллекта. Если исходить из этих двух предпосылок, влияние того, что Graphcore планирует массово выпустить в мир, не поддается описанию. Как будут расширяться границы закона Мура с появлением IPU? Какое аппаратное и программное обеспечение нас ждет? Одно можно сказать наверняка: Nvidia стоит бояться и переживать.
Один из законов Кларка гласит: любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии. И если несколько веков назад самым точным способом узнать будущее было обратиться к шаману или предсказателю судьбы, что ничем иным, кроме как колдовством, назвать было нельзя, то в современном мире на помощь могут прийти технологии. К примеру, ученые из Мичиганского университета (США) создали нейронную сеть-экстрасенса, которая буквально способна предсказывать грядущие события.