Нейросети уже дошли до такого уровня, что могут обыгрывать в шахматы или го профессиональных игроков. С помощью машинного обучения ученые обучают нейросеть, создают реалистичный симулятор, а затем реальный игрок пытается сразиться с мощью алгоритма на компьютере. Однако пока никому не приходило в голову использовать нейросети в активном спорте — например, при игре в настольный теннис. Причем речь идет не о какой-то там компьютерной симуляции, а настоящей игре с реальным соперником.
Во время пандемии коронавируса социальное дистанцирование оказалось очень эффективной мерой для замедления распространения заболевания. Но в то время, как миллионы людей остаются дома, чтобы совместными усилиями победить опасную инфекцию, многим сотрудникам в пищевой, добывающей, фармацевтической и других промышленностях все еще приходится ходить на работу каждый день. От них зависит, чтобы к вам завтра приехал курьер с продуктами, или ближайшая аптека всегда была открыта на случай, если у вас вдруг заболит зуб. Как же обеспечить безопасность в этих случаях? Помимо ношения масок, есть еще один способ, который поможет контролировать соблюдение дистанции между людьми. И без искусственного интеллекта здесь не обошлось.
Нейросети и машинное обучение можно смело назвать трендом на ближайшие несколько лет, если не больше. Что же такое машинное обучение? Если вкратце, это инструмент, который позволяет программировать системы на автоматическое обучение и совершенствование с приобретением нового опыта. Важным аспектом машинного обучения является такой феномен, как Big Data, или большие данные. Причем этот объем данных растет в геометрической прогрессии. Например, биология сегодня располагает 1 эксабайтом данных о геномах, что равняется 10 байтам в 18 степени.
Главным трендом последних нескольких лет, безусловно, можно назвать нейросети, машинное обучение и все, что с ними связано. И на то есть серьезные причины, ведь в последнее время нейронные сети удивляют своими умениями. Мало того, что нейросеть уже может нарисовать портреты людей по одним только их голосам и «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро, так она еще способна показать, как вы будете выглядеть через 20, 30 и даже 50 лет! Конечно, все это делает не одна нейросеть — в мире существует множество подобных разработок, которыми занимаются специалисты по Data Science.
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