Сотрудник Netflix создал нейросеть для поиска поцелуев в фильмах.

Рамис Ганиев

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.

Читать далее

Искусственный интеллект Adobe учится отменять ретушь на фотографиях.

Рамис Ганиев

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.

Читать далее

Созданная искусственным интеллектом фотография использовалась для шпионажа.

Рамис Ганиев

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.

Читать далее

«Горький урок»: ученый рассказал о том, что 70 лет в области исследования ИИ были потрачены практически зря.

Илья Хель

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.

Читать далее

Нейросеть услышала голоса людей и нарисовала их портреты.

Рамис Ганиев

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.

Читать далее

Нейросеть научили «оживлять» портреты на основе всего одного статичного изображения.

Николай Хижняк

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.

Читать далее

Нейрон поневоле: нейросеть создала изображение, влияющее на мозг напрямую.

Илья Хель

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.

Читать далее

Новый чип может изменить будущее искусственного интеллекта.

Илья Хель

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.

Читать далее

Китай хочет запретить «дипфейки» — поддельные видео, созданные при помощи нейросетей.

Илья Хель

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).

Читать далее

Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо.

Илья Хель

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.

Читать далее