Теги → алгоритмы
Быстрый переход

Instagram понизит видимость потенциально вредного контента

Администрация Instagram сообщила о новых мерах, которые предпринимаются для снижения видимости «потенциально вредного» контента в приложении. Алгоритм, ранжирующий публикации в основной ленте и Stories, теперь станет уменьшать приоритет содержимого, которое «может содержать издевательства, ненависть или призывы к насилию».

Источник изображения: about.instagram.com

Источник изображения: about.instagram.com

Компания отметила, что правила использования сервиса уже содержат запрет на публикацию материалов подобного рода, однако новые меры оправдают себя в спорных или пограничных случаях, а также при размещении контента, который ещё не был удалён модераторами. Система работает в полностью автоматическом режиме и для анализа контента, а также его отнесения к той или иной категории будут рассматриваться многочисленные критерии вплоть до подписей к картинкам. К примеру, если ранее было удалено какое-либо изображение, и сопровождавшая его подпись появилась в новой публикации, то такая публикация сразу будет пессимизирована.

До настоящего момента платформа производила ранжирование содержимого только в общедоступном разделе Explore, однако теперь сервис решил озаботиться тем контентом, который пользователи видят непосредственно в своих лентах, если авторы, на которых они подписаны, публикуют нечто неприемлемое. Нечто подобное Instagram начала практиковать в 2020 году — тогда производилась пессимизация аккаунтов, уличённых модераторами в распространении дезинформации. Новая функция платформы предполагает понижение не аккаунтов в целом, а только отдельных записей.

Администрация сервиса также сообщила, что новый алгоритм учитывает историю жалоб, подаваемых пользователями. Если по каким-либо признакам система решит, что на очередную публикацию пользователь тоже может пожаловаться, её позиция в ленте будет понижена.

Илон Маск сообщил, кого считает создателем биткоина

Глава Tesla и SpaceX Илон Маск (Elon Musk) заявил, что создателем биткоина является математик, ещё в 1998 году представивший алгоритм «bit gold», на основе которого могла быть создана децентрализованная цифровая валюта.

Источник изображения: Pete Linforth / pixabay.com

Источник изображения: Pete Linforth / pixabay.com

Своими соображениями Маск поделился в ходе подкаста Лекса Фридмана (Lex Fridman) — бизнесмен отверг утверждения, что это он является создателем биткоина и скрывается под псевдонимом Сатоши Накамото (Satoshi Nakamoto). По мнению Маска, создателем проекта может являться математик Ник Сабо (Nick Szabo). Ещё в 1998 году учёный представил проект децентрализованной цифровой валюты «bit gold». Проект не был реализован на практике, но сейчас его называют предшественником биткоина. Некоторые исследователи ранее пытались доказать, что под псевдонимом Сатоши Накамото скрывается именно Сабо, однако учёный отверг эти домыслы.

Подозрениями о том, что создателем биткоина является Илон Маск, поделился накануне Сахил Гупта (Sahil Gupta), бывший сотрудник компаний SpaceX и Tesla. В 2017 году он общался с представителем Маска по поводу трудоустройства, и в ходе разговора задал ему вопрос, является ли Маск разработчиком биткоина, на что после 15-секундного молчания получил ответ: «Ну, что я могу сказать?». По мнению Гупты, это является подтверждением того, что Маск является автором проекта. Кроме того, уверен бывший сотрудник компании, у главы Tesla есть необходимые ресурсы, знания и мотивация для разработки технологии криптовалюты.

В рекомендательных алгоритмах TikTok нашли пропаганду нездорового пищевого поведения

Издание Wall Street Journal (WSJ) провело журналистское расследование, посвящённое потенциальной опасности рекомендательных алгоритмов TikTok, обнаружив, что некоторым пользователям предлагаются материалы, пропагандирующие нездоровое пищевое поведение. После того, как издание обратилось к администрации TikTok за комментариями, сервис объявил о намерении изменить эти алгоритмы.

Источник изображения: antonbe / pixabay.com

Источник изображения: antonbe / pixabay.com

Расследование WSJ началось с историй девочек подросткового возраста, которые, как предполагается, из-за TikTok начали проявлять нездоровый интерес к вопросам похудения, очищения организма и потенциально опасных диет. Чтобы подтвердить потенциальную опасность сервиса, журналисты провели эксперимент, создав более 100 учётных записей в TikTok, под которыми с минимальным участием человека «просматривались» различные видео. При этом 12 из этих аккаунтов значились как принадлежащие 13-летним подросткам, и они «смотрели» ролики о похудении, алкоголе и азартных играх. Как только один из ботов прекращал интересоваться видео об азартных играх и переключался на тему снижения веса, алгоритм TikTok, подстраивался под его новые «предпочтения», предлагая материалы по другой теме.

По итогам эксперимента было подсчитано, что всего боты просмотрели 225 000 роликов, из которых 32 700 относились к теме потери веса по описанию или прочим метаданным. При этом 11 615 видео по ключевым словам в описании соответствовали теме расстройств пищевого поведения, а описания 4402 соответствовали теме нормализации таких расстройств. В отдельных случаях ключевые слова приводились в различных вариантах написания, чтобы не попасть под санкции TikTok. Когда WSJ сообщило администрации сервиса о 2960 потенциально опасных видео, 1778 из них были оперативно удалены, причём неясно, кто это сделал: их авторы или платформа. После того, как WSJ в преддверии публикации материала связалось с администрацией TikTok с просьбой дать комментарии, сервис официально объявил о намерении скорректировать работу рекомендательных алгоритмов — вероятно, это был своего рода удар на упреждение.

Платформа отметила, что видео на некоторые тематики не всегда полезно смотреть в больших количествах — в частности, это касается вопросов похудения и физической нагрузки. Сейчас специалисты сервиса пытаются ограничить работу рекомендательного алгоритма по контенту, который не нарушает условий предоставления услуг, но может оказаться опасным при потреблении в чрезмерных объёмах. Кроме того, тестируется инструмент, который позволит пользователям самостоятельно ограничивать работу рекомендаций по определённым ключевым словам или хештегам.

Великобритания может обязать техногигантов раскрывать вред, причиняемый алгоритмами соцсетей

Рассматривающий проект Закона о безопасности в интернете Комитет цифровых технологий, культуры, СМИ и спорта в британском парламенте заявил, что стране следует обязать владеющие соцсетями компании проводить оценку потенциального вреда, причиняемого их алгоритмами, а также раскрывать информацию о таком вреде.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Рекомендация появилась через несколько дней после того, как глава Instagram заявил о намерении вернуть в приложение хронологическую ленту, которая будет соседствовать с лентой публикаций, формируемой на основе рекомендательного алгоритма платформы. Комитет проводит экспертный анализ проекта Закона о безопасности в интернете, который должен вступить в силу весной 2022 года — его целью является защита детей и взрослых от потенциально опасного и незаконного контента, включая пропаганду ненависти и насилия.

Выслушав показания более 50 свидетелей и получив более 200 письменных обращений, комитет пришёл к выводу, что владеющие социальными сетями компании оптимизировали алгоритмы под взаимодействие с пользователями, стимулируя их к публикации комментариев и оригинального контента, но игнорируя этические нормы. Парламентарии предлагают объявить незаконным контент, связанный с членовредительством, а также отправку материалов деликатного характера без согласия получателей. Кроме того, заявлено о необходимости дать новое определение языку ненависти.

Глава комитета Дамиан Коллинз (Damian Collins) добавил также, что общественность должна знать, кто принимает решения во владеющих социальными сетями компаниях, а также причины, побуждающие их принимать эти решения.

В США предложили ограничить рекомендательные алгоритмы соцсетей

Группа американских конгрессменов, представляющих обе крупнейшие партии, разработала законопроект, который предоставит пользователям более широкий контроль над алгоритмами онлайн-сервисов. В случае принятия данного закона платформы должны будут предлагать свои альтернативные версии на основе алгоритма «прозрачного ввода», который формирует рекомендации без использования пользовательских данных.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Согласно данному законопроекту, существующие «непрозрачные» рекомендательные алгоритмы не попадают под запрет, однако возникает требование о некоем переключателе, который деактивирует эту функцию. Кроме того, если платформа формирует рекомендации на основе таких алгоритмов, она обязана уведомлять пользователей, что рекомендации основаны на выводах, сделанных при анализе их персональных данных. Подобное предупреждение может быть однократным, но оно должно быть представлено «чётко и на видном месте».

Американские и другие законодатели часто критиковали крупнейшие социальные сети за использование алгоритмов рекомендаций для повышения вовлечённости пользователей, однако конкретных нормативных мер до настоящего момента не предпринималось. Ситуация начала меняться после инцидента 6 января, когда протестующие атаковали Капитолий — группа конгрессменов тогда призвала Facebook, Twitter и YouTube внести существенные изменения в алгоритмы. Новый законопроект поддерживается большим числом законодателей в обеих палатах, но пока неизвестно, будет ли он принят.

Google оптимизировала алгоритмы обработки изображений людей всех рас

Google напомнила об одной исторически сложившейся проблеме, которая позволяла говорить о расовом неравенстве: многие технологии съёмки и последующей автоматической обработки изображений работали неодинаково со снимками людей разных рас. С выходом смартфонов серии Pixel 6 компания попыталась решить эту проблему.

Источник: blog.google

Источник: blog.google

Если алгоритмы обработки изображений не тестируются с участием представителей разных рас, то они могут не срабатывать должным образом, чрезмерно осветляя изображения людей или неестественно обесцвечивая их кожу. Чтобы исправить ситуацию, компания решила не ограничиваться только собственной командой и привлекла к работе известных специалистов с богатым опытом в съёмке людей разных рас и последующей обработке их снимков. При участии этих специалистов Google значительно увеличила число снимков в базе для обучения искусственного интеллекта в приложении камеры. Набор оптимизированных алгоритмов распознавания лиц, съёмки и редактирования изображений получил название Real Tone.

Компания перечислила ключевые изменения, которые получили смартфоны Pixel 6 для съёмки и оптимизации изображения представителей разных рас.

  • В цифровой фотографии получение качественного портрета зависит от способности камеры определять лицо. Для улучшения работы этой функции в исходном наборе изображений было повышено разнообразие лиц и условий освещения.
  • Сторонние консультанты помогли разработчикам принять более правильные решения в передаче нюансов цвета кожи представителей разных рас. В результате улучшилась работа алгоритма автоматической корректировки баланса белого.
  • Оптимизированы алгоритмы выставления автоматической экспозиции. Эксперты помогли инженерам компании установить настройки камеры таким образом, чтобы она показала человека любой расы таким, какой он есть — без неестественного увеличения или уменьшения яркости.
  • Проблемой прежних алгоритмов была неестественная передача цвета кожи в условиях рассеянного освещения. Новый алгоритм уменьшает влияние этого эффекта на конечный результат.
  • Ещё одной сложностью была возникающая при определённых условиях размытость изображений людей с тёмным цветом кожи. Google задействовала новые возможности чипа Tensor, чтобы сделать снимки более резкими за счёт контроля движения даже в условиях низкой освещённости.
Источник: store.google.com

Источник: store.google.com

Первыми отзывы на оптимизированные алгоритмы обработки изображения предоставили собственные сотрудники Google. Они высоко оценили передачу тонов цвета кожи, яркость, глубину и детализацию снимков, назвав Pixel 6 лучшим для съёмки представителей разных рас — даже когда их опрашивали, не уточняя модели телефона, а предлагая только снимки.

В сотрудничестве с экспертами компания оптимизировала не только алгоритмы работы камер в новых смартфонах, но и скорректировала работу существующих программных продуктов. Обновилась функция автоматического улучшения снимков в Google Photos — в ближайшие недели она будет доступна в приложении под Android и iOS. Кроме того, недавно была добавлена автоматическая регулировка освещения в видеосвязи Google Meet.

В «Росатоме» первыми в мире решили важную прикладную задачу с помощью квантовых вычислений

Квантовые алгоритмы далеки от решения универсальных задач, но с определённым классом вычислений они могут справиться лучше суперкомпьютера. Прежде всего, это задачи оптимизации и в «Росатоме» постоянно решали одну из них — нахождение оптимального распределения отработавшего ядерного топлива по контейнерам для последующего безопасного хранения. Впервые в мире квантовый алгоритм помог решить эту задачу, чем отличились российские разработчики.

«Квантовый алгоритм разработан коллективом Российского квантового центра (РКЦ, входит в Национальную квантовую лабораторию, созданную по инициативе «Росатома») и проекта "КуБорд". Задача была выбрана по двум критериям: она актуальна для атомной отрасли и соответствует тому классу задач, для которых квантовый компьютер может быть полезен», — отметил представитель пресс-службы цифрового блока «Росатома».

Сложность оптимизации быстро растёт по мере увеличения размерности задачи. Применительно к требованиям «Росатома» — это увеличение числа контейнеров и количества отработавших топливных элементов. Решение должно быть экономически оправдано, чтобы не увеличивать число контейнеров сверх необходимого, а наполнение контейнеров отработанными элементами топлива не должно нарушать экологические стандарты. Иначе говоря, есть жёсткое ограничение на максимальную тепловую мощность отработанного топлива в контейнере.

Отметим, разработанный РКЦ и «КуБорд» программный пакет позволяет решать оптимизационные задачи общего назначения. Но первым практическую пользу от него получил «Росатом», поскольку пакет позволил решить конкретную прикладную задачу. В настоящий момент пакет работает на тестовых данных, что даёт возможность верифицировать результаты расчётов до практического внедрения технологии.

Это не единственная задача оптимизации, которую может помочь решить квантовый алгоритм. В атомной и в другой промышленности много задач подобного рода.

Twitter обновила алгоритмы и добавила новые функции для рекламодателей

Сервис микроблогов Twitter анонсировал новые функции для рекламодателей, а также обновил алгоритм, определяющий, какой рекламный контент видят пользователи. Нововведения ориентированы на направление электронной коммерции, которое компания планирует внедрить в обозримом будущем.

Источник: reuters.com

Источник: reuters.com

Компания объявила о планах в кратчайшие сроки увеличить свои продажи, усилив направление рекламного бизнеса, что, согласно намеченной стратегии, позволит ей удвоить годовую выручку к 2023 году. Конечной целью сервиса является реализация возможности продавать товары прямо на платформе, но в качестве подготовительного этапа было принято решение усовершенствовать рекламные алгоритмы — показывать пользователям более релевантные объявления и, таким образом, увеличить вероятность переходов по ним.

Камара Бенджамин (Kamara Benjamin), менеджер по продуктам в Twitter, прокомментировал нововведения: «Эффективная реклама — это очень большие возможности, которые нами относительно неохвачены. В конечном итоге люди смогут устанавливать приложения, посещать сайты и находить продукты, которые отвечают их потребностям».

Объявления с мобильными играми и другими приложениями составляют значительную долю рекламы в социальных сетях, и теперь, согласно Twitter, пользователи платформы смогут инициировать их загрузку, не покидая приложения, хотя до настоящего момента приходилось его закрывать. Сейчас сервис работает над новыми инструментами, которые позволят компаниям с большей вероятностью находить клиентов, действительно заинтересованных в их товарах и услугах.

Рекламные объявления в формате слайд-шоу с несколькими позициями позволят пользователям переходить на разные страницы с разных слайдов, тогда как раньше для всего объявления была только одна ссылка. Это позволило увеличить число кликов на 25 %. Кроме того, новый алгоритм предполагает показ рекламы большему числу пользователей сразу после запуска кампании, что позволяет точнее определить сферу их интересов.

Швейцарцы с помощью ИИ научили дроны автономно летать по незнакомой местности со множеством препятствий

Учёные Цюрихского университета разработали новый подход к автономному управлению полётом беспилотников на высоких скоростях в незнакомых условиях с многочисленными препятствиями, используя исключительно локальные сенсоры и обработку информации мощностями самих дронов. Технология может оказаться полезной в чрезвычайных ситуациях, на строительных площадках и в работе служб безопасности.

Источник: media.uzh.ch

Источник: media.uzh.ch

Когда возникает необходимость произвести разведку на сложной незнакомой местности, например, в лесах, зданиях или пещерах, дроны представляют собой идеальный инструмент. Они быстро передвигаются, обладают высокой манёвренностью и способны переносить полезную нагрузку. Однако в автономном режиме они не смогут найти дорогу без карты, и для раскрытия потенциала беспилотников необходимы операторы.

Решение предложила группа учёных Цюрихского университета под руководством Давида Скарамуццы (Davide Scaramuzza). Они обучили автономные квадрокоптеры летать по ранее неразведанной местности в лесах, зданиях, поездах или среди руин — при этом дроны достигают скорости до 40 км/ч, не врезаясь в деревья, стены и другие препятствия. Результат достигается только за счёт бортовых камер и компьютеров.

В основе решения лежат алгоритмы искусственного интеллекта. Нейросеть обучилась управлению дроном, наблюдая за работой «симулированного эксперта» — алгоритма, который управлял виртуальным дроном в смоделированной среде, наполненной большим числом различных препятствий. Алгоритм располагал полной информацией о состоянии квадрокоптера и показаниях его сенсоров, а также имел достаточный запас времени и вычислительной мощности для построения оптимальной траектории.

Источник: media.uzh.ch

Источник: media.uzh.ch

Вне симуляции этот «эксперт» применяться не мог, однако его данные использовались для обучения искусственного интеллекта. Это решение имеет значительные преимущества перед существующими системами, которые сначала на основе сенсоров составляют карту окружающей местности, а затем строят траекторию по этим данным — два лишних шага занимают слишком много времени и делают невозможным полёт на высоких скоростях. После обучения система была протестирована в реальном мире, где она успешно смогла управлять машиной в различных условиях, избегая столкновений на скорости до 40 км/ч.

Авторы проекта уточняют, что сфера практического применения результатов их работы не ограничивается квадрокоптерами. Этот же подход может быть полезен для повышения производительности систем автопилота на автотранспорте; более того, данные принципы можно использовать для обучения систем искусственного интеллекта в любых областях, где сбор данных затруднён или вообще невозможен — например, на других планетах.

В перспективе авторы проекта собираются усовершенствовать систему пилотирования на основе её работы в реальных условиях, а сенсоры повышенной мощности, способные быстрее собирать большие объёмы данных, позволят дронам безопасно летать на скоростях выше 40 км/ч.

Робот-тренер научит сотрудников Сбера общаться с должниками

Сбер создал робота-тренера для своих сотрудников, занимающихся взысканием просроченной задолженности. Он представляет собой алгоритм, выступающий в роли клиента. Банк планирует использовать его в качестве тренажёра, который поможет работникам совершенствовать навыки общения с должниками.

The Asian Banker

The Asian Banker

О новой разработке Сбера на форуме «Лидеры цифрового развития» рассказал директор дивизиона «Розничное взыскание и урегулирование» Денис Кузнецов. Он отметил, что в сфере взыскания с каждым годом увеличивается роль роботизированных коммуникаций. В 2017 году была запущена первая модификация «робота-коллектора», а в 2018 году на модификацию на базе искусственного интеллекта уже приходилось 7 % диалогов с клиентами. В 2020 году этот показатель составил 77 %, а в 2021 года он, согласно прогнозам, превысит 85 %.

За это время расширились возможности алгоритма, который научился подстраиваться под скорость и громкость речи клиента, если клиент говорит быстро или просит робота говорить быстрее. Робот может воспользоваться историей общения с клиентом, чтобы напомнить ему об обещании закрыть задолженность. Алгоритм также может предупреждать клиентов о предстоящем платеже и отвечать на уточняющие вопросы о сумме и дате. Кроме того, по словам представителя банка, в октябре робот начнёт отправлять по запросу клиента SMS в момент диалога. Это позволит клиентам получать дополнительную информацию в ходе разговора. Всё этом может использоваться и в отношении представителей малого бизнеса.

Кузнецов также сообщил, что клиенты спокойно относятся к общению с роботом, не испытывая дискомфорта. Более того, согласно замерам индекса удовлетворённости клиентов телефонными переговорами по взысканию задолженности, в последние два года робот получает более высокие оценки, чем оператор.

«Роботизация взыскания преследует сразу несколько целей. Во-первых, помогает нам унифицировать все коммуникации с клиентами, выполняя их по единому стандарту качества. Во-вторых, позволяет нам снижать расходы. В-третьих, избавляет сотрудников от рутинных операций, которые теперь можно доверить роботу, занявшись более сложными и интересными задачами. В совокупности всё это позволяет нам работать быстрее и эффективнее», — сообщил Денис Кузнецов.

Китайский алгоритм машинного зрения впервые превзошёл людей в распознавании образов

Новые данные по соревнованию Visual Question Answering (VQA) Challenge 2021 по распознаванию образов машинными алгоритмами выявили несомненного лидера — компанию Alibaba и её модель AliceMind. Китайский алгоритм превзошёл не только алгоритм Microsoft, но также оказался сообразительнее человека. Точность работы алгоритма составила 81,26 %, а точность человека — 80,83 %.

Источник изображения: Shutterstock

Источник изображения: Shutterstock

В соревнованиях VQA Challenge 2021 использовалось свыше 250 тысяч изображений, после изучения которых требовалось ответить на 1,1 млн текстовых вопросов об увиденном. Машинный алгоритм компании Alibaba справился с заданием лучше всех и лучше людей. Пока разница между машиной и человеком не очень большая, но со временем разрыв будет расти. К тому же, что критически важно, алгоритм может работать круглосуточно с одинаковой погрешностью, тогда как человек быстро снизит концентрацию внимания уже после пары–тройки часов работы.

В компании Alibaba считают, что алгоритм не вытеснит человеческий труд, но сможет убрать из него рутину. Например, компьютерное зрение сможет проводить первичный медицинский анализ, не отвлекая врачей от их главной обязанности — ставить точный диагноз. Также алгоритм распознавания поможет развить автоматическое вождение транспорта и улучшить поиск на тех же сайтах электронной коммерции, что уже сегодня реализуется в том или ином объёме.

Facebook вынудила AlgorithmWatch прекратить исследование алгоритмов формирования ленты Instagram

Специалисты из некоммерческой организации AlgorithmWatch были вынуждены закрыть проект по исследованию алгоритмов Instagram после того, как представители Facebook пригрозили им юридическими последствиями. Проект AlgorithmWatch был запущен в марте прошлого года. В рамках исследовательской программы был выпущен браузерный плагин, который помогал пользователям собирать информацию об особенностях формирования ленты Instagram, в частности, о критериях, по которым фото и видео оказываются выше в ленте.

Источник: theverge.com

Источник: theverge.com

Исследователи регулярно публиковали информацию о своих находках. Например, стало известно, что фотографии с обнажёнными частями тела и открытыми лицами ранжируются выше, чем скриншоты с текстом. Facebook оспаривал используемые исследователями методы, однако в первый год существования проекта не предпринимала никаких действий.

В мае 2021 года представители Facebook попросили о встрече с руководителями проекта и обвинили их в нарушении условий использования сервиса. Кроме того, исследователей обвинили в нарушении действующего в Евросоюзе Общего регламента по защите персональных данных (GDPR), поскольку в рамках проекта собирались данные пользователей, которые не давали согласия на участие в исследовании.

«Мы собирали только данные, связанные с контентом, который Facebook показывал пользователям, установившим плагин. Иными словами, пользователи плагина имели доступ только к своим собственным лентам, а информацией они делились с нами только для исследовательских целей», — заявили в свою защиту авторы AlgorithmWatch.

Facebook также прокомментировала данный инцидент. Представитель сервиса подтвердил факт встречи, однако отверг обвинения в угрозе судебным преследованием и заявил, что компания была открыта к поиску возможностей продолжить исследования, сохранив при этом конфиденциальность всех пользователей.

Администрация Facebook с большой осторожностью относится к исследовательским программам после скандала с Cambridge Analytica, которая также изначально вела научную работу, однако впоследствии её результаты использовались для коммерческих и политических манипуляций. Примечательно, что подобные аргументы сервис приводил, когда предпринял меры репрессивного характера в отношении исследователей Ad Observatory из Нью-Йоркского университета. Однако впоследствии и эти меры были раскритикованы Федеральной торговой комиссией США.

Apple собирается искать запрещённые фото на iPhone пользователей

Как сообщило издание 9to5mac.com, компания Apple планирует в скором времени анонсировать систему сканирования фотографий, сохранённых в памяти смартфона. Система предназначена для обнаружения изображений жестокого обращения с детьми. В основе решения лежит алгоритм хеширования.

Источник: 9to5mac.com

Источник: 9to5mac.com

С целью сохранности личных данных сканирование изображений будет производится локально, то есть средствами самого пользовательского устройства, без передачи данных в облако. В процессе сканирования система сравнивает фото на телефоне с данными известных Apple изображений незаконного содержания. При возникновении совпадений с образцами система предположительно будет обращаться к администратору, который проведёт дальнейшую работу.

В основе решения лежат алгоритмы хеширования, которые уже используются в облачном хранилище iCloud при выгрузке фото. В общих чертах подобным образом работает система машинного обучения, которая позволяет Apple Photo распознавать объекты. Впрочем, Мэтью Грин (Matthew Green), эксперт по вопросам криптографии и безопасности, отозвался о вероятном нововведении с долей скептицизма. Он отметил, что хеширующие алгоритмы несовершенны, они могут приводить к ложным положительным срабатываниям. А если подобная функция внедряется по настоянию властей, то, уверен эксперт, она сможет использоваться не только для обнаружения фактов жестокого обращения с детьми, но и в других целях. Например, для борьбы с инакомыслящими.

Кроме того, фотографии в iCloud не защищены сквозным шифрованием. На серверах Apple они действительно хранятся в зашифрованном виде, однако ключи для расшифровки данных есть у самой Apple. А значит, при необходимости они могут появиться и у правоохранительных органов. Появление подобной системы «локального досмотра» может также означать, что в перспективе данные на серверах Apple всё-таки получат сквозное шифрование, в противном случае, заключил господин Грин, компания вообще не стала бы вкладываться в подобное решение.

«Яндекс» опубликовал крупнейший массив данных для обучения беспилотных автомобилей

«Яндекс» опубликовал набор данных для беспилотных автомобилей, предназначенный для исследований в области машинного обучения и автономного транспорта, который является самым большим в мире открытым всем желающим массивом подобных данных. В нём содержатся данные о более 1600 часов движения, включая 600 тыс. размеченных фрагментов поездок на дорогах России, Израиля и США при различных метеоусловиях — в хорошую погоду, в снег и в дождь.

habr.com

habr.com

Данные были опубликованы для конкурса Shifts Challenge, который «Яндекс» проведёт в рамках международной конференции NeurIPS 2021 совместно с учёными из Оксфорда и Кембриджа. Главной целью конкурса является привлечь внимание к проблеме «сдвига данных» в машинном обучении.

«Если вы привыкли водить машину в небольшом городе, то в Москве вы не сразу адаптируетесь к трафику и, скорее всего, поначалу будете более осторожны на дороге. Это и есть сдвиг данных. Вы можете оценить его масштаб и скорректировать свои действия. Машинно обученные модели должны уметь делать то же самое — оценивать величину сдвига и эффективно действовать в новых условиях. От того, насколько хорошо алгоритм может работать при сдвиге данных, будет зависеть широта его применения», — рассказал старший исследователь Yandex Research Андрей Малинин.

Сдвиг данных встречается в случае, когда модели машинного обучения сталкиваются с незнакомыми ситуациями и неизвестными данными, то есть — с неопределённостью. Для будущего конкурса «Яндекс» выбрал три области: предсказание траектории движения транспорта и пешеходов на дороге, прогнозирование погоды и машинный перевод текстов.

Чтобы победить, участникам конкурса будет необходимо создать устойчивые к сдвигу модели. То есть модель машинного перевода, прошедшая обучение на художественной литературе, должна будет также качественно переводить и твиты, и ролики на YouTube.

Конкурс также обеспечит учёным доступ к уникальным данным, позволяющим оценить качество работы моделей машинного обучения в реальных условиях. Исследователи «Яндекса» вместе с командами Яндекс.Погоды, Яндекс.Переводчика и беспилотных технологий предоставили для участников конкурса данные сервисов, решающих практические задачи и часто сталкивающихся со сдвигом. Столь разнородные данные помогут ускорить разработку алгоритмов, которые будут гораздо быстрее адаптироваться к новым условиям.

Все представленные в наборе данные обезличены. Датасет по беспилотным автомобилям содержит высокоточные карты маршрутов и треки всех окружающих машин и пешеходов (их положение, скорость, ускорение и пр.), но не имеет видео, где можно распознать номера машин или лица прохожих.

Используя эти данные, исследователи должны будут обучить алгоритмы, после чего проверить качество их работы в условиях сдвига. Для создателей лучших алгоритмов организаторы конкурса приготовили денежные призы. Более подробно о конкурсе можно узнать в блоге компании на Хабре.

Новый алгоритм автопилотирования дронов оказался эффективнее человека

Группа учёных Цюрихского университета разработала алгоритм автоматического управления беспилотными летательными аппаратами, который обеспечивает дронам максимальную скорость и эффективность, недостижимую при управлении живыми операторами.

Источник: scitechdaily.com

Источник: scitechdaily.com

Чтобы приносить практическую пользу, небольшие беспилотники должны действовать очень быстро. Учитывая ограниченный ресурс батарей, им необходимо завершать возложенные на них задачи с минимальными временными затратами вне зависимости от рода миссии: поиск пострадавших на местах катастроф, обследование зданий или даже доставка товаров. В классическом варианте дроны перемещаются от одной ключевой точки до следующей: окна, помещения, точки на местности — и им при этом следует выбирать оптимальную траекторию, оптимальное ускорение или, напротив, замедление.

Обычно для оптимального выполнения поставленной задачи привлекают операторов, поскольку живой человек на практике оказывается эффективнее любой системы автоматической навигации. Изменить ситуацию решила команда учёных Цюрихского университета, разработавшая алгоритм автопилотирования для дронов с четырьмя винтами. Технология уже показала себя эффективнее управления живыми операторами. «Новизна алгоритма в том, что он впервые строит оптимальные по времени траектории, полностью учитывая ограничения дронов», — прокомментировал работу глава группы Давид Скарамуцца (Davide Scaramuzza). Предыдущие системы допускали упрощения либо в технической части самого дрона, либо в траектории его движения, поэтому оптимальными они не были.

Для проверки работоспособности новой системы было проведено небольшое состязание, в рамках которого дрон должен был пролететь по установленному маршруту. В первом случае машиной управлял человек, во втором был задействован алгоритм автопилотирования. Для контроля использовались внешние камеры, которые транслировали точное положение дронов как человеку, так и компьютеру с запущенным на нем алгоритмом. Для чистоты эксперимента человеку позволили сделать несколько пробных пролётов. Победителем вышел алгоритм, он показал меньшее время и большую эффективность. Сюрпризом это не стало, потому что компьютер может повторять одну оптимальную последовательность действий неограниченное число раз. А человек не может.

Перед выводом технологии на рынок предстоит проделать немало работы. В частности, системе пока необходимы серьёзные компьютерные ресурсы, просчёт траектории занимает порядка одного часа. И внешние камеры, которые используются системой, потребуется заменить на камеры, установленные на самом дроне.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Thermaltake представила множество новинок на 2022 Thermaltake Expo: корпуса, БП, охлаждение, память и периферия 8 мин.
Электромобили Lotus будут использовать твердотельные аккумуляторы Britishvolt 12 мин.
Игровой ноутбук Lenovo Legion Y7000P 2022 получит видеокарту GeForce RTX 3050 Ti 25 мин.
В Млечном Пути обнаружен объект, который излучает радиоимпульсы каждые 18 минут — учёные пока не знают, что это такое 38 мин.
Представлен стандарт HBM3: стеки до 64 Гбайт со скоростью 819 Гбайт/с и выше 44 мин.
США запретили работу американской «дочки» China Unicom 51 мин.
Apple заявила о большом потенциале метавселенной и инвестициях в сферу — акции компании тут же взлетели 2 ч.
Газпромбанк инвестировал десятки миллионов рублей в квантовую спутниковую связь 2 ч.
В прошлом году в России сильно упало число операторов связи 3 ч.
Объём мирового рынка носимых устройств в 2021 году превысил 300 млн штук и продолжит расти в 2022 году 3 ч.