В университете Беркли создали нейросеть, которая заставляет людей на видео танцевать

Она может превратить в профессиональный танец даже пару движений.

Исследователи из университета Беркли создали алгоритм, который может переносить движения одного человека на другого на видеозаписи. Для примера они использовали танцы: нейросеть смогла заставить танцевать людей, которые сделали пару движений.

Как 20-летний россиянин научил нейросеть самостоятельно вести паблик с мемами

Машине чуждо понятие юмора, но у неё иногда получаются очень смешные картинки.

С мая 2018 года паблик «Абстрактный юмор» начал существовать сам по себе: вместо людей созданием контента в нём занялась нейросеть. Она объединяет смешные картинки из популярных сообществ и публикует их на страницу.

Создателем «Абстрактного юмора» является 20-летний россиянин Артём Чирков, который учится в Канаде. TJ пообщался с программистом о том, как он автоматизировал работу с сообществом, что ждёт нейросети в будущем и узнал о других его проектах.

Первую версию бота Чирков написал в 2015 году на Python, когда только начинал изучать программирование. Алгоритм умел скачивать картинки у популярных сообществ и объединять их, отрезая у одной нижнюю часть, а у другой — верхнюю.

Показал друзьям, им понравилось, и где-то через недельку у нас был бот, который постоянно набивал предложку паблика нарезанными картинками, которые мы отбирали и постили лучшие.

В 2016 году студент доработал систему. Она стала представлять собой несколько скриптов: один был предназначен для поиска и обрезки текста на картинках, второй помогал избежать слишком частого обращения к «ВКонтакте» через API, третий сохранял картинки из пабликов, а четвёртый содержал основной код бота.

Несмотря на нововведения, система не могла учитывать контекст изображений, поэтому отбирать их всё равно приходилось вручную. По словам создателя паблика, из-за «просмотра бессмысленных мемов» модераторы столкнулись с «выгоранием».

Далее...

Нейросеть научилась вести мяч и двигаться по полю в баскетболе

Компьютер перенял навыки реальных людей.

Исследователи из университета Карнеги-Меллон научили нейросеть вести мяч и двигаться по полю во время басктебола. Это может пригодиться в компьютерных играх, где обычно используют готовые анимации — возможно, скоро их сможет генерировать компьютер.

Искусственный интеллект спроектировал «самый аэродинамичный веломобиль»

Инженеры специально не стали ограничивать систему, чтобы она была «свободна от человеческих предрассудков».

Швейцарский стартап Neural Concept обучил ИИ законам физики и аэродинамики, чтобы тот оптимизировал существующие формы веломобиля. Система на основе своих знаний спроектировала «самый аэродинамичный» корпус, который пока существует в виде прототипа и проходит испытания.

Благодаря искусственному интеллекту в Neural Concept хотят побить рекорд в соревновании World Human Powered Speed Challenge, где обычно участвуют веломобили. В 2013 году голландец Себастьян Мейер установил на одном из них рекорд, проехав трассу со скоростью почти 134 километра в час. Перед этим он разгонялся 8 километров.

Nvidia научила ИИ убирать шумы, текст и водяные знаки с фотографий

Система делает это идеально и всего за несколько миллисекунд.

Чтобы исправить изображение, искусственной интеллекту нужно всего лишь «взглянуть» на него дважды. Практическое применение система может найти в медицине, где зачастую необходимо улучшить качество МРТ-снимков.

Новый эксперимент Google позволяет сыграть в ассоциации с искусственным интеллектом

Компания может улучшить восприятие «простого языка» в своём поисковике.

Google выпустила два экспериментальных проекта в области искусственного интеллекта. Они интерактивные и нацелены на обработку простой человеческой речи, а не машинных запросов.

Первый проект под названием Semantris позволяет пользователям сыграть в ассоциации с искусственным интеллектом на время. Система просит придумать ближайшее значение слова, сравнивает его связь с оригиналом и с другими словами из списка. Чем «ближе» попадание, тем больше очков получает пользователь.

В другом эксперименте предлагается «поговорить с книгами» — пообщаться с алгоритмом, который отвечает фразами из произведений. При этом компьютер выдаёт результат не на основе ключевых слов, а на основе контекста фразы.

Основным продуктом Google является поисковый движок, поэтому, как отметило издание The Verge, компания стремится научить его лучше понимать простой человеческий язык. В большинстве экспериментов Google обычно собирает пользовательские данные, чтобы понять, как работает технология, и очередные проекты вряд ли являются исключением.

Далее...

В Китае мужчину в розыске задержали на концерте с помощью системы распознавания лиц

Он был уверен, что находится в безопасности среди 70 тысяч человек.

В Китае прямо во время концерта музыканта Джеки Чуна (Jacky Cheung) задержали мужчину, который был в розыске за экономические преступления. Система распознавания лиц идентифицировала его среди 70 тысяч человек, пришедших на мероприятие. Об этом сообщило информационное агентство CGTN.

Сообщается, что мужчина по имени Ао был «шокирован», когда его задержали. Он был в полной уверенности, что его не смогут найти в толпе из более чем 50 тысяч человек. Мужчина вместе с женой проехал 90 километров, чтобы попасть на концерт, и заявил, что никогда бы не поехал на мероприятие, если бы знал о возможностях системы распознавания.

По данным полиции, Ао обвиняют в неком экономическом преступлении, поэтому его и внесли в список розыска. В Китае это может означать любое нарушение закона, связанное с деньгами: от неуплаты налогов до кражи государственной собственности.

Это не первый раз, когда система распознавания лиц в Китае позволила задержать преступников на публичных мероприятиях. В 2017 году полиция арестовала 25 подозреваемых на пивном фестивале, как только камеры распознали их лица.

В Чжэнчжоу полицейских Далее...

Астрономы нашли 6 тысяч новых кратеров на Луне с помощью искусственного интеллекта

Разработки для самоуправляемых автомобилей идеально подошли для научных целей.

Исследователи из канадского Университета Торонто разработали новый способ поиска кратеров на небесных телах. Они натренировали для этого искусственный интеллект и нашли шесть тысяч кратеров на Луне, которые пропустили люди. Об этом учёные рассказали на сайте университета.

Один из разработчиков технологии Мохамед Али-Диб (Mohamad Ali-Dib) отметил, что когда речь заходит о кратерах, обычно учёные вручную ищут, маркируют и подсчитывают их размеры на снимках. На это уходит много времени и ресурсов, поэтому учёные Университета Торонто решили автоматизировать процесс с помощью искусственного интеллекта.

Они использовали те же технологии, на которых работают самоуправляемые машины. Учёные натренировали искусственный интеллект на массиве данных с уже известными кратерами на большей части лунной поверхности и протестировали нейросеть на оставшейся площади. Машина нашла вдвое больше кратеров, чем человек при ручном подсчёте.

По словам Али-Диба, у исследователей впервые получилось создать алгоритм, который может распознавать кратеры с высокой точностью не только на Луне, но и на других небесных телах, например, на планете Меркурий.

Исследование кратеров является важной частью астрономии: узнав размер и местонахождение некоторых кратеров, учёные могут выяснить новые данные о ранних этапах формирования Солнечной системы. Луна удобна для исследователей, так как из-за отсутствия атмосферы на ней на длительное время сохраняются даже мельчайшие кратеры.

Далее...

В американских школах начали использовать искусственный интеллект для выявления опасных учеников в соцсетях

Подростки не знают, что за ними следят в интернете.

Высшая техшкола Шошин Вэлли начала следить за учениками в соцсетях с помощью искусственного интеллекта, чтобы выявлять тех, кто может быть опасен для себя и для общества. Она стала одной из многих школ, внедривших эту технологию в свои системы безопасности. О случае Шошин Вэлли рассказало местное издание WBUR.

Систему отслеживания разработала для школы аналитическая компания Social Sentinel. В разговоре с журналистами гендиректор фирмы Гэри Марголис (Gary Margolis) рассказал, что Social Sentinel работает с лингвистами и психологами, чтобы натренировать свой искусственный интеллект.

Компания использует собственную библиотеку угроз, состоящую из 450 тысяч различных индикаторов, указывающих на то, что ученик может нанести вред себе или окружающим. ИИ маркирует потенциально проблемных учащихся и в теории поможет школе предотвратить происшествие до того, как оно произойдёт.

Мы сделали шаг назад и посмотрели на язык, который использовали стрелки в школах в своих манифестах, опубликованных в соцсетях. И мы попытались выявить паттерны и сходства. Мы можем научить компьютеры как идентифицировать такие нюансы.

По данным WBUR, учащиеся школы «даже не догадывались», что их учебное заведение использует подобные технологии. Марголис заявил журналистам, что компания считает себя не «инструментом наблюдения, мониторинга или расследования», а «системой предупреждения угроз».

Далее...


Авторы