Новости Software → Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
Главная новость

Новая нейросеть NVIDIA воссоздала игру Pac-Man за 4 дня

Новая нейросеть NVIDIA воссоздала игру Pac-Man за 4 дня

Pac-Man появилась на аркадных автоматах 22 мая 1980 года. На разработку игры ушло целых 17 месяцев — ни один проект прежде не требовал столько времени. Ровно 40 лет спустя компания NVIDIA представила нейросеть GameGAN, которая смогла воссоздать всю игру Pac-Man всего за 4 дня.

GameGAN — это игровая генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN), подобная тем, которые используются для создания фотореалистичных изображений несуществующих людей.

Быстрый переход

Помощник «Яндекс.Алиса» научился рисовать картины по просьбе пользователей

Компания «Яндекс» сообщила о расширении возможностей своего интеллектуального голосового ассистента «Алиса»: этот помощник обзавёлся навыками художника.

«Алиса» теперь умеет создавать картины по просьбе пользователей. Как отмечает «Яндекс», на сегодняшний день это единственный голосовой помощник в мире, который способен генерировать изображения на любые темы.

«Алиса» создаёт картины по запросу с помощью двух нейронных сетей. Одна из них была обучена на работах художников ХХ века — она умеет формировать изображения. Другая нейронная сеть определяет, что на них показано. Чтобы научить нейронную сеть сопоставлять смысловую близость изображения и слов, её обучали на поисковых запросах. Таким образом, «Алиса» всегда знает, какую картину предложить пользователю.

Для того чтобы создать новую картину, достаточно обратиться к «Алисе» с простым запросом вроде «Алиса, нарисуй панду» или «Алиса, нарисуй осенний пейзаж». Новая функция доступна в мобильном приложении «Яндекса» и в «Яндекс.Браузере».

«"Алиса" старается не повторяться и создавать каждый раз новое изображение. Его можно скачать, чтобы потом перенести на футболку, напечатать на холсте или, например, сделать фоном в видеоконференции», — отмечает российский IT-гигант. 

Источник:

Apple купила канадский стартап Inductiv для дальнейшего совершенствования Siri

Apple купила Inductiv Inc., канадский стартап в области машинного обучения, с целью дальнейшего совершенствования голосового помощника Siri, а также технологий искусственного интеллекта и Data Science, сообщил редактор Bloomberg Марк Гурман (Mark Gurman).

«В последние недели команда инженеров из Inductiv (Ватерлоо, провинция Онтарио) присоединилась к Apple, чтобы заняться Siri, машинным обучением и Data Science. Apple подтвердила сделку, заявив, что „время от времени покупает небольшие технологические компании и обычно не обсуждает свои цели или планы“», — сообщил Гурман.

Помимо профилей сотрудников в LinkedIn, у стартапа нет присутствия в Интернете, но, согласно публикации, им разработана технология, которая использует ИИ для выявления и исправления ошибок в данных, что важно для машинного обучения и относится к области Data Science.

Ранее Apple наняла специалистов в этой области, в том числе ряд инженеров из консалтинговой компании Silicon Valley Data Science в 2018 году. Предполагается, что Apple продолжает модернизацию технологии, используемой в Siri, других продуктах и сервисах с поддержкой ИИ.

Как отмечает Гурман, в последние годы Apple приобрела целый ряд компаний, занимающихся ИИ и данными, в том числе Tuplejump, Laserlike, Turi и Perceptio. Только в этом году компания купила Voysis для улучшения распознавания речи интеллектуальным ассистентом Siri, стартап в сфере виртуальной реальности NextVR и разработчика популярного погодного приложения Dark Sky.

Источник:

Японский Мойдодыр: Fujitsu создала ИИ для контроля над мытьём рук на рабочем месте

Удивительно, но до эпидемии коронавируса многие даже не подозревали о важности мытья рук. Это тем более недопустимо на рабочих местах, связанных с обслуживанием людей: в больницах, школах, общепите и так далее. Компания Fujitsu предложила автоматизировать контроль над этой процедурой, для чего разработала ИИ со своей моделью обучения.

Кадр из м/ф Мойдодыр

Кадр из м/ф Мойдодыр

В соответствии с новыми правилами обеспечения гигиены на рабочих местах, которые в Японии вступят в силу в июне этого года, меры по выполнению гигиенических требований (в частности, по процедуре мытья рук) и по контролю над их исполнением будут значительно усилены. Это будет означать, что каждое мытьё рук будет вестись под наблюдением ответственного лица.

Министерство здравоохранения, труда и социального обеспечения Японии рекомендует людям выполнять 6 шагов, чтобы обеспечить правильное мытье рук и предотвращение пищевых отравлений, а также распространение инфекционных заболеваний (см. картинку ниже). Сегодня работники ведут журнал мытья рук с отметкой о выполненных шагах по этой процедуре. Регламентируется порядок мытья и количество повторов на каждом шаге. За этими действиями должен наблюдать инспектор, что увеличивает производственные затраты. Именно эту работу Fujitsu предлагает перевалить на плечи ИИ.

Компания доработала фирменный алгоритм Actlyzer по поведенческому анализу, чтобы на основе сравнительно небольшой выборки создать модель для отслеживания как всех предложенных Министерством шести шагов по мытью рук, так и для подсчёта количества рекомендованных действий на каждом этапе для каждой руки (сколько раз, что и как тереть). Сложность создания такой модели заключалась в том, что ключевые точки для обычного распознавания жестов ― костяшки и фаланги пальцев ― при мытье рук переплетаются и маскируются пеной моющего средства.

Рекомендазии МОЗ Японии по правильному мытью рук

Рекомендации МОЗ Японии по правильному мытью рук

Как сообщают в компании, задача по распознаванию движений ладоней и пальцев была успешно решена, когда за базу было взято распознавание формы и положения обеих рук. Исследователи сделали переход от общего к частному. Заявленная точность распознавания каждого из шести рекомендованных при мытье рук шагов превысила 95 %, а точность подсчёт повторов действий на каждом этапе оказалась не хуже 90 %. Вероятно, где-то перед лицом занимающегося водными процедурами человека будет загораться зелёный светодиод, если он, по мнению ИИ, правильно выполнит все процедуры или душевая кабинка останется заблокированной. Мы думали, что ИИ поможет нам с прорывом в науке, а вышло так, что ему придётся учить взрослых людей базовым навыкам детского сада.

Источник:

Facebook разработала искусственный интеллект для создания объемных фотографий

Группа исследователей искусственного интеллекта Facebook совместно с американскими и тайваньскими учёными разработала новый метод создания 3D-фотографий. Подобные алгоритмы для придания изображениям объёмного вида уже существуют, но выдаваемые ими результаты портятся артефактами в виде размытия и других искажений. Основанная на машинном обучении технология устраняет практически все эти минусы.

Новая нейронная сеть способна придавать объем двум видам изображений. Во-первых, она поддерживает фотографии формата RGB-D, которые можно снять при помощи двойной камеры iPhone, контроллера Kinect и других устройств с возможностью определения глубины сцены. Во-вторых, она может работать и с обычными 2D-изображениями — главное, предварительно задать параметры глубины.

Способности нейросети были продемонстрированы на примере случайно отобранных фотографий из набора RealEstate10K. Для демонстрации качества обработки 2D-фотографий, были взяты исторические кадры XX века.

Благодаря внедрению технологии Inpainting, разработчики смогли удалить артефакты, которые возникали при создании трёхмерных изображений другими методами. В ходе этого процесса искусственный интеллект обнаруживает недостающие пиксели и воссоздаёт их — как результат, на объёмных фотографиях нет размытия и искажений.

Подробнее о работе новой нейронной сети написано в статье, опубликованной на сервере arXiv. Разработанная технология предъявляет меньше требований к исходным изображениям, чем все остальные. Возможно, в будущем она станет ещё лучше и будет использоваться в виртуальной реальности.

Одной из самых известных технологий подобного рода является Facebook 3D Photos. Она тоже может придать объем любой фотографии — подробнее о ней можно почитать в этом материале.

Источник:

Платформа NVIDIA Isaac Sim 2020.1 ускорит разработку и симуляцию роботов

Во время заочного доклада #GTC20 исполнительный директор и основатель NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) продемонстрировал первую в отрасли платформу для разработки искусственного интеллекта роботов с симуляцией, навигацией и манипуляциями.

На представленном видео показано, как модель робота NVIDIA Kaya толкает жёсткие тела и мягкие пляжные мячи, модель манипулятора управляется с корзинами, лотками и другими предметами и наконец логистический робот #robot занимается транспортировкой поддона с грузом, учитывая внешние препятствия и движения аналогичных роботов. Симуляции автоматизированных действий, произведённые в Isaac SIM 2020.1, затем с тем же успехом выполняются в реальных условиях.

Графические процессоры ускоряют машинное обучение, восприятие и планирование с использованием глубинных нейронных сетей. Моделирование процессов позволяет ускорить разработку, обучение и тестирование алгоритмов роботов.

Isaac SDK включает каркас приложений Isaac Engine, пакеты с высокопроизводительными робототехническими алгоритмами Isaac GEM, эталонные приложения Isaac Apps и мощную платформу моделирования Isaac Sim for Navigation. Эти инструменты и интерфейсы API ускоряют разработку роботов, упрощая внедрение искусственного интеллекта для восприятия пространства и навигации.

Набор инструментов разработчиков оптимизирован для систем NVIDIA Jetson AGX Xavier, представленных в декабре 2018 года и обеспечивающих хорошее сочетание производительности и энергоэффективности автономных машин. JetPack SDK включает в себя NVIDIA CUDA, DeepStream SDK, библиотеки для глубинного обучения, компьютерного зрения, ускоренных вычислений и мультимедиа.

Isaac SDK использует рабочие процессы машинного обучения и непрерывного тестирования при исполнении Isaac Sim на системах NVIDIA DGX, разработанных под требования ИИ и аналитики. Эти полностью интегрированные решения предназначены, чтобы предоставить учёным, работающим с данными, самые мощные инструменты для ИИ и машинного обучения.

Набор инструментов разработчиков и платформа Isaac SIM 2020.1 станут доступны позже в этом месяце.

Источник:

Пентагон обучит боевые ИИ военному коварству, сломав игровой баланс в популярных стратегиях

Для успеха любой коммерческой стратегической игры необходимо соблюсти игровой баланс, иначе игрокам в ней будет некомфортно. Перед военными симуляторами ставится другая задача. В военных играх и в будущих конфликтах необходимо научиться создавать дисбаланс в свою пользу. В этом армии США обещает помочь ИИ, которому готовы скормить FreeCiv, StarCraft II и другие стратегии.

Агентство перспективных исследований МО США (DARPA) сообщило, что в ходе изучения кандидатур на участие в новой программе Gamebreaker выбрало девять исследовательских команд. Программа «Разрушитель игр» будет применена к существующим видеоиграм, «чтобы количественно оценить игровой баланс, определить основные параметры, которые вносят существенный вклад в баланс, и исследовать новые возможности, тактику и модификации правил, которые сильнее всего дестабилизируют игру».

Знание основных факторов баланса военной игры (читай ― ситуации на поле боя) поможет военным США максимально увеличить дисбаланс в свою пользу или минимизировать дестабилизирующие баланс усилия противника для достижения равновесия, если преимущество на его стороне.

«Если мы сможем найти общий метод для оценки, а затем манипулировать балансом в коммерческих видеоиграх, я надеюсь, что тогда мы сможем применить эти алгоритмы ИИ для создания дисбаланса в военных играх, симулируемых в МО США, которые используются для подготовки бойцов к реальной битве», ― сказал подполковник Дан «Животное» Яворсек (Dan "Animal" Javorsek), руководитель программы Gamebreaker в отделе стратегических технологий DARPA.

Многие из современного военного руководства США выросли на играх Atari и Nintendo. Все они понимают, насколько игры важны в обучении командованию и управлению, планированию кампаний и разработке стратегии. «Вместо того чтобы начинать с нуля, Gamebreaker стремится использовать значительные разработки ИИ игровой индустрии в этих областях и использовать их для целей, уникальных для МО США».

«Каждая из отобранных команд предложила две игры, которые они попытаются сломать. ИИ, использовавшийся для взлома первой игры, будет проверен во второй игре. Подход, основанный на двух играх, предназначен для проверки того, что методология ИИ может быть расширена за пределы одной видеоигры и потенциально может быть применена к сложным сценариям военных игр МО США». Ниже приведен список компаний и игр, в которых они будут ломать игровой баланс. О результатах исследования будет доложено в начала следующего года.

  • Aurora Flight Sciences и MIT ― StarCraft II и Google Research Football;
  • BAE, UC Santa Barbara и AIMdyn ― StarCraft II и AFRL Strategem;
  • Blue Wave AI Labs ― SpringRTS: 1944 и OpenRA;
  • EpiSci ― miniRTS и StarCraft II;
  • Heron Systems ― DeepRTS и StarCraft II;
  • Lockheed-Martin и с Cycorp ― Multi-agent Particle Environment и SpringRTS: 1944;
  • Northrop-Grumman, Hazard Software и Matrix Games ― Command: Modern Operations и TORCS;
  • Университет Пердью ― microRTS и StarCraft II;
  • Radiance Technologies и BreakAway Games ― FreeCiv и Zero-K.

Источник:

Система распознавания лиц Clearview AI стала недоступна для всех, кроме полиции

Разработчик системы распознавания лиц Clearview AI отныне будет предоставлять свои услуги только полиции и другим правоохранительным органам. Возможность распознавать лица людей при помощи базы данных из миллиардов собранных из социальных сетей фотографий была отобрана у многих банков, магазинов и других клиентов компании. Также Clearview AI аннулировала аккаунты всех организаций, зарегистрированных в американском штате Иллинойс.

Решение было принято в ходе начатого в январе 2020 года судебного разбирательства. Тогда житель штата Иллинойс Дэвид Мутник (David Mutnick) обвинил компанию в нарушении прав человека. Созданная ею технология распознавания лиц может распознать любого человека, найдя его фотографию в Facebook, Twitter и других социальных сетях.

Компания всегда уверяла, что ее технология помогает полиции ловить опасных преступников и распознавать их жертв. Однако, в ходе многочисленных утечек данных выяснилось, что технологией пользуются и сторонние организации вроде Bank of America и торговой сети Walmart. Используя систему, они вполне могли искать должников и выполнять другие задачи, способствующие развитию их бизнеса.

«Мы аннулируем учётные записи каждого клиента, который не был связан ни с правоохранительными органами, ни с каким-либо другим федеральным, региональным или местным правительственным отделом. Также мы отключаем все учётные записи, принадлежащие любому лицу, находящемуся в Иллинойсе», — говорится в сообщении Clearview AI.

Решение об отключении аккаунтов жителей Иллинойса связано с тем, что в этом штате действует так называемый «Закон о конфиденциальности биометрической информации». Он запрещает компаниям использовать биометрические данные людей, вроде очертаний их лиц, без их согласия. По данным BuzzFeed, в штате Иллинойс с компанией Clearview AI сотрудничало не менее 105 компаний, но многие из них были хоть как-то связаны с правоохранительными органами. Тем не менее, аккаунты этих организаций тоже будут деактивированы.

В базе данных Clearview AI числится более 3 млрд фотографий

В базе данных Clearview AI числится более 3 млрд фотографий

Также компания пообещала сделать так, чтобы созданный ею искусственный интеллект не собирал из социальных сетей фотографии жителей Иллинойса. Система будет просто игнорировать контент с метаданными, в которых упоминается этот штат. Также Clearview AI намерена предоставить людям из любых стран возможность отказаться от упоминания в ее системе.

Компания Clearview AI подвергается большой критике со стороны общества. Чтобы хоть как-то повысить свою репутацию, ей как минимум необходимо усилить защиту хранимой у неё информации. На данный момент компания не может сохранить не то что чужие, но даже собственные данные. В апреле 2020 года специалист по компьютерной безопасности Моссаб Хуссейн (Mossab Hussein) обнаружил, что исходный код технологии распознавания лиц находится в открытом доступе и ее мог «украсть» любой желающий.

Источник:

Нейросеть научилась превращать портреты людей в фотографии животных

Бельгийский программист Ксандер Стинбрюгге (Xander Steenbrugge) разработал нейросеть «Humanimals», которая превращает людей на фото в животных. Новый эксперимент исследователя стал частью его крупного проекта «Neural Synesthesia», в рамках которого он создаёт произведения искусства совместно с искусственным интеллектом.

В рамках нового эксперимента программист совместил две нейронные сети, выложенные в открытый доступ. Первая генеративная модель называется StarGAN v2, основана на 15 тысячах HD-изображениях животных и способна превращать одних зверей в других. Вторая модель известна как StyleGAN v2 и плавно придаёт лицу одного человека очертания другого лица.

Обе нейронные сети являются генеративно-состязательными и состоят из двух частей. Первая генерирует образцы, а вторая отфильтровывает те, которые не соответствуют заданным требованиям и пропускает «правильные». Обычно генеративно-состязательные нейросети используются для создания портретов и улучшения качества фотографий.

«В большинстве научных работ нейронная сеть имеет одну намеченную цель «А». Но поскольку методы машинного обучения очень гибки, на самом деле он может достигать целей «B», «C» и «D» с одной и той же моделью, но с разными алгоритмами. Вот тут-то и начинается настоящее веселье»,объяснил Ксандер Стинбрюгге журналистам издания Motherboard.

Практического применения новой нейронной сети нет, но она в очередной раз доказывает, что компьютеры тоже могут заниматься творчеством. В рамках проекта «Neural Synesthesia» Ксандер уже создавал произведения искусства. Например, ранее он научил нейронную сеть создавать плавные переходы между картинами и скрестил полученный результат с музыкой. Результат работы можно посмотреть на видео ниже.

Разработкой подобных нейронных сетей занимаются в России. В 2019 году сотрудники Центра искусственного интеллекта Samsung создали модель, которая буквально «оживляет» портреты известных людей. Посмотреть, как бы выглядел говорящий Ф. М. Достоевский, можно здесь.

Источник:

От рока до хип-хопа: искусственный интеллект OpenAI научился создавать музыку с вокалом

Исследовательская компания OpenAI представила Jukebox — искусственный интеллект, сочиняющий музыку с осмысленными текстами и вокалом. Зарубежные журналисты сообщают, что это самый впечатляющий ИИ для написания музыки, который они видели.

Система Jukebox обучалась на основе множества отрывков из песен самых разных жанров, от классического рока до хип-хопа. Подобно тому, как другие нейронные сети способны имитировать стили рисования знаменитых художников, новый проект OpenAI может создавать музыкальные композиции как у исполнителей, на треках которых он обучался. Например, он может сочинить музыку в стиле кантри-певца Джонни Кэша, рэпера Drake и даже российской поп-группы «Тату».

«Мы показываем, что наши модели искусственного интеллекта могут создавать песни на основе самых разных музыкальных жанров, таких как рок, хип-хоп и джаз. Они могут создать мелодию, ритм и тембры для самых разных инструментов, а также стили и голоса певцов, которые будут звучать вместе с музыкой», — объяснили представители OpenAI.

Компания обучает искусственный интеллект сочинению музыки далеко не первый год. Ранее она уже демонстрировала возможности системы MuseNet, которая самостоятельно сочиняла полноценные MIDI-композиции. Но искусственный интеллект, способный создавать песни разных жанров с вокальными партиями, это для неё что-то новое.

На данный момент музыка OpenAI впечатляет, но далека по качеству от идеала. Искусственному интеллекту пока явно не хватает мастерства, чтобы воссоздать полную структуру музыки с куплетами и повторяющимися припевами.

На создание одной минуты музыкального трека искусственному интеллекту Jukebox требуется около 9 часов. Так что компания пока не может создать приложение, где музыкальные композиции сможет создавать каждый. Зато разработчики опубликовали результаты работы Jukebox. Послушать их можно на специальном сайте.

Источник:

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥