Британские учёные завершили тестирование четырёхколёсного марсохода Sherpa, проводившееся в прошлом месяце в пустыне Сахара на севере Марокко. Предполагается, что новый марсоход начнёт исследования на Красной планете в 2020 году.

UK SPACE AGENCY

Его создание означает значительный прогресс в разработке роботов, применяемых в настоящее время для исследования Красной планеты. Нынешние марсоходы с дистанционным управлением медлительны и неспособны быстро реагировать на изменение ситуации, так как командам, посылаемым с Земли, требуется восемь минут, чтобы добраться до них. Это значительно ограничивает способности роверов в перемещении, поэтому современные аппараты преодолевают за день всего несколько десятков метров.

Марсоход Sherpa, используя искусственный интеллект для определения маршрута и способа движения, сможет самостоятельно перемещаться по поверхности Марса до километра в день. В ходе тестирования он проделал путь в 1,4 км.

UK SPACE AGENCY

Установленное на ровере программное обеспечение, разработанное специалистами Королевского колледжа Лондона и аэрокосмической компании Airbus, также будет способно принимать решения об управлении ресурсами аппарата. Например, программное обеспечение будет в случае необходимости без команды с Земли отключать определённые функции ровера для экономии энергии. Марсоход благодаря ИИ будет также исследовать явления и объекты, которые «сочтёт» интересными, если их не заметят операторы центра управления на Земле.

В марсоходе используется технология автономного управления ERGO, в разработке которой также участвовала софтверная компания SCISYS из Уилтшира (Англия). Эту технологию тестировали в Марокко наряду с программным обеспечением INFUSE, которое, объединяя данные с различных датчиков ровера, позволяет создавать  полезный для работы информационный материал, такой как, например, навигационные карты.

Картина «Портрет Эдмонда де Белами», созданная с использованием алгоритма на базе искусственного интеллекта, была продана на аукционе Christie's в Лондоне за $432 000, более чем в 40 раз превысив ожидания. Предполагалось, что она принесёт от $7000 до $10 000.

Obvious

Картина стала первым произведением, созданным ИИ и реализованным этим известным аукционным домом. Её продажа привлекла большое внимание СМИ.

«Портрет Эдмонда де Белами» был сгенерирован с помощью алгоритма машинного обучения, известного как генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Networks, GAN), который был разработан парижским арт-коллективом «Obvious». В процессе создания портрета алгоритм использовал базу данных из 15 000 картин, написанных в XIV-XX веках.

Obvious

Часть алгоритма — порождающий элемент, генератор — использовала своё понимание тех многих произведений искусства, чтобы начать создавать свои собственные образы.

Ещё одной части системы — сравнивающему элементу, распознавателю — было поручено определить разницу между творением человека и художественной работой, созданной генератором. Этот процесс продолжался до тех пор, пока распознаватель не мог больше разграничивать эти произведения, после чего арт-коллектив решил, что картина, созданная ИИ, уже вполне подходит для продажи.

«Портрет Эдмонда де Белами» является одним из серии созданных ИИ картин, посвящённых вымышленной семье Белами. Всего в серию входит 11 произведений, которые Obvious предлагает на своём веб-сайте по цене 10 000 евро за единицу. Впрочем, после аукциона арт-группа может пересмотреть их цену в сторону повышения.

Компания Huawei представила в России новое пополнение серии устройств Mate Series — смартфон Huawei Mate 20 lite, главной особенностью которого являются четыре камеры с искусственным интеллектом.

Huawei Mate 20 lite оснащён 6,3-дюймовым дисплеем FHD+ (2340 × 1080 точек) FullView с соотношением сторон 19,5:9 и использует восьмиядерный процессор Kirin 710 — первый процессор компании, выполненный по 12-нм технологическому процессу. Процессор Kirin 710 имеет на 75 % больше мощность, чем Kirin 659, и в 1,3 раза выше графическую производительность.

На борту смартфона имеется 4 Гбайт оперативной памяти, флеш-накопитель ёмкостью 64 Гбайт, а также 2 слота для SIM-карт с поддержкой 4G и VoLTE.

В Huawei Mate 20 lite установлены двойная фронтальная и двойная тыльная камеры с поддержкой искусственного интеллекта. Двойная тыльная камера оснащена основным 20-Мп сенсором с диафрагмой f/1,8 и фазовой автофокусировкой, дополненным 2-Мп сенсором для определения глубины резкости. Фронтальная камера оснащена основным 24-Мп сенсором и дополнительным 2-Мп сенсором.

Основная камера использует для повышения качества съёмки систему на базе искусственного интеллекта, которая изучила более 100 миллионов изображений и способна распознать более 500 сценариев в 22 категориях. Система ИИ фронтальной камеры способна распознать более 200 сценариев в 8 категориях.

Ёмкость аккумулятора смартфона с поддержкой быстрой подзарядки Huawei Quick Charge составляет 3750 мА·ч. Задняя панель Huawei Mate 20 lite изготовлена из 2,5D стекла и текстурированной пленки, создающей необычный 3D-эффект. Цвет корпуса — чёрный, сапфировый синий и платиновый золотой.

Huawei Mate 20 lite поставляется с новым фирменным пользовательским интерфейсом EMUI 8.2, отличающимся большим набором новых функций.

Продажи Huawei Mate 20 lite стартуют 1 октября в интернет-магазине shop.huawei.ru и магазинах-партнёрах компании по рекомендованной розничной цене 23 770 руб. Уже сегодня на него можно оформить предзаказ в официальном интернет-магазине Huawei.

Команда исследователей, в которую входят учёные Массачусетского технологический института и Университета Аалто, а также сотрудники NVIDIA, разработали электронную систему, способную улучшить качество любой фотографии. Новая технология обходится без дополнительных примеров или ограничительных параметров — достаточно лишь предоставить ей исходный снимок.

Исследователи применили метод глубокого обучения, чтобы заставить искусственный интеллект собирать изображения, текст и видео. Таким образом, ИИ научился улучшать качество изображений и удалять лишние элементы. Если раньше подобные системы могли восстановить фотографию человека, только рассмотрев альтернативный снимок с его лицом, то данной новинке достаточно только «повреждённых данных».

ИИ умеет не только улучшать качество картинки, но также удаляет артефакты и другие ненужные элементы.

Авторы исследований использовали разные типы синтетического «шума» на изображения, и получили результаты, которых аналогичные системы достигали только с помощью дополнительных материалов. Со временем новая система позволит значительно сократить время обработки изображений и графики.

В официальных документах исследователей говорится: «Существует возможность обучить восстанавливать изображения без изучения исходников, при этом результат часто превосходит методы обучения с использованием чистых примеров. Нейросети не уступают ведущим методам, применяющим чистые примеры, и используют те же методы тренировки, часто без существенных недостатков, выраженных в потраченном на тренировки времени и производительности».

Самым очевидным практическим применением новой системы учёные считают медицину. Снимки, полученные в ходе магнитно-резонансной томографии, выглядят намного чётче после обработки. С их помощью врачу намного легче определить проблему и поставить верный диагноз.

Пока не ясно, как руководство NVIDIA решит распорядиться предоставленной технологией.

Исследователям Массачусетского технологического института удалось построить нейросеть, способную различать звуки отдельных музыкальных инструментов на видео. Искусственный интеллект под названием PixelPlayer даже может сделать отдельные источники звука громче или тише.

«Мы рассчитывали, что в лучшем случае сможем указать, какие звуки производит отдельный инструмент. Удивительно, что мы смогли обнаружить инструменты в пространстве на уровне пикселей. Эта способность открывает множество возможностей, например, редактирование аудиодорожки с помощью клика по видео», — заявил один из авторов ИИ.

В основе PixelPlayer лежит нейронная сеть, освоившая 714 видеороликов YouTube, входящих в набор данных под названием «Многомодальные источники комбинаций инструментов» (Multimodal Sources of Instrument Combinations, “MUSIC”). Первые пятьсот видеороликов длиной в 60 часов нейросеть обучалась, остальное время учёные использовали для проверки результатов.

PixelPlayer работает самостоятельно, программа может разделить звуки более чем двадцати инструментов, и пользователю не нужно готовить какие-либо заметки. Учёные уверены, что получив больше данных, ИИ научится различать и больше наименований, но пока что им трудно настроить неочевидные различия между классами музыкальных инструментов.

«Мы рассчитываем, что работа поможет раскрыть новые области исследования проблемы разделения источника звука с помощью визуальных и аудиосигналов», — отметили исследователи.

Китайский технологический гигант Baidu и Ford China, подразделение известного американского автопроизводителя, подписали соглашение о сотрудничестве с целью дальнейшей совместной разработки технологий искусственного интеллекта для самоуправляемых автомобилей.

У компаний уже имеется опыт реализации совместных инициатив. В частности, они вместе инвестировали $150 млн в стартап Velodyne по разработке лидаров. Новый проект позволит сделать автомобили «умнее» благодаря добавлению вспомогательных технологий, включая поддержку сетевого взаимодействия, искусственный интеллект и цифровой маркетинг.

Также будет вестись совместная работа над новой автомобильной системой и сервисами на базе платформы Baidu DuerOS Ai, которая, в свою очередь, является частью платформы Apollo разработки Baidu, позиционируемой как Android для беспилотных автомобилей. Из наиболее примечательных особенностей Duer для автомобиля можно назвать функции распознавания голоса и изображений, понимание естественных языков.

Кроме того, партнёры создадут совместную лабораторию для изучения возможностей для инноваций в своих автомобильных и мобильных бизнесах в Китае. Новая структура, в частности, будет сосредоточена на базирующихся на облачных вычислениях сервисах, которые включают в себя ИИ и потенциальную интеграцию с платформой Transportation Mobility Cloud (TMC), разработанной Autonomic, «дочкой» Ford.

На недавнем небольшом мероприятии в Сан-Франциско IBM провела дебаты, подобные практикуемым в дискуссионных клубах, но между людьми и ИИ, под названием Project Debater. Цель заключалась в том, чтобы «искусственный интеллект» смог приводить обоснованные аргументы в соответствии с правилами дискуссии: неизвестная заранее тема беседы и никаких предварительно заданных ответов. Каждая сторона выступала с четырёхминутной вступительной речью, четырёхминутным опровержением аргументов оппонента и двухминутным заключительным словом.

Project Debater показал себя неплохо. Машина смогла проанализировать содержимое всех данных, чтобы найти соответствующий ответ, причём «ответ» содержал убедительные факты, связанные с субсидированием космоса и телемедицины и изложенные в четырёхминутных выступлениях. Проект Debater процитировал источники, учитывающие связь аудитории с детьми и ветеранами, и пару раз пошутил на темы докладов.

Это довольно впечатляюще: по сути, алгоритм без предварительной подготовки создал за пару минут текст на заданную тему, соответствующий уровню студента первого курса. База знаний системы включает несколько сотен миллионов статей по 100 областям знаний. Когда Project Debater получает тему, ему требуется несколько минут, чтобы проанализировать весь массив информации, выбрать оптимальные аргументы по теме и сгенерировать небольшую связную речь, описывающую эти моменты.

Но это не так впечатляет, как попытки ИИ спорить с оппонентом почти в реальном времени — системе понадобилось пару минут, чтобы проанализировать 4-минутную речь собеседника, прежде чем выступить с ответной. Впрочем, со стороны речь создавала впечатление, что машина прибегает к таким уловкам в споре, которые, как правило, заставляют слушателей меньше доверять докладчику.

Например, человек-участница дискуссии выдвинула тезис, что правительство не должно субсидировать исследования космоса. Она задала систему ценностей, отметив, что, по её мнению, субсидии должны соответствовать одному из двух конкретных критериев: удовлетворению основных потребностей человека или же созданию вещей, которые могут быть сделаны только правительством. Космические исследования не соответствовали ни тому, ни другому.

Project Debater, цель которого в идеале должна заключаться ответе на поставленный вопрос или попытке опровержения заданной системы ценностей, уклонился от прямой дискуссии. Машина заявила, что субсидирование космических исследований обычно окупается за счёт экономического роста от научных достижений, а также добавила, что для страны вроде США наличие программы космических исследований — важная часть задач великой державы. Впрочем, люди тоже часто уходят в дискуссиях от прямых ответов.

Вице-президент и директор лаборатории IBM по исследованиям в Алмадене Джефф Уэлсер (Jeff Welser) отметил, что Project Debater просто не распознал логику аргументации оппонента и потому ушёл от прямого ответа. ИИ присваивает баллы уверенности каждой информации, которую распознаёт. «Если бы он был уверен, что в самом деле правильно понимает аргументы в речи оппонента, то попытался выдвинуть очень сильный довод против этого момента», — объяснил господин Уэлсер.

В другой дискуссии, посвящённой телемедицине, Project Debater тоже в один из моментов не смог уловить точных нюансов, которые привёл в речи его оппонент-человек, делающий акцент на важности человеческого участия в диагностике. Вместо того, чтобы обсуждать эту тему, ИИ использовал более широкий аргумент, предположив, что, возможно, человек просто боится новаций. «Я же искренне верю в силу технологий, — подытожил ИИ, — как мне и положено».

Цель эксперимента IBM — показать, что она может обучать ИИ в новых областях исследований, которые в конечном итоге могут быть полезны на практике. Технология, анализирующая гору информации для выявления аргументов за и против, может быть использована для помощи в принятии решений о вложениях в акции той или иной компании. Другая сторона Project Debater — методы использования языка в риторике. Эти наработки могут помочь в будущем, например, структурировать аргументацию адвокатов или выявлять поддельные новости.

Пока, впрочем, речь не идёт о реальных продуктах. «Это всё ещё исследовательский проект», — отметил господин Уэлсер. Впрочем, некоторые лежащие в его основе технологии уже начинают применяться в различных проектах IBM.

Существует множество вариантов манипуляций с фотографиями, призванных сделать портреты лучше: подавление эффектов красных глаз, бликов объектива, недостатков кожи и так далее. Но до сих пор моргание оставалось одним из главных врагов хороших снимков. Это может измениться благодаря интеллектуальному алгоритму, созданному специалистами Facebook: он убедительно заменяет закрытые глаза людей открытыми.

Это далеко не единственный пример «умного дорисовывания», когда ИИ заполняет выбранное пространство, ориентируясь на окружение. Adobe, например, уже годами развивает функции заполнения области с учётом контекста или интеллектуального сжатия и растяжения картинок, когда части изображения (например, лишняя ветвь или облако) реалистично заполняются частями окружения.

Но всё же «интеллектуальная заливка» Adobe не способна достойно ретушировать множество вещей, в том числе не умеет заменять закрытые глаза открытыми: до сих пор это казалось слишком уж сложной задачей для автоматики. Facebook, в базе которой, вероятно, больше фотографий моргающих людей, чем у любой другой компании, решила взяться за эту проблему.

Речь идёт об использовании самообучающейся нейронной сети Generative Adversarial Network. Одна часть этой сети учится распознавать открытые глаза людей. А другая — заменяет закрытые глаза открытыми, и на основе отклика от системы распознавания добивается всё более и более высокой реалистичности работы ИИ-алгоритма. Ориентируясь на изображения-образцы, алгоритм добивается ещё большей реалистичности.

Слева направо: изображения-образцы, исходные фото, обработка алгоритмом Photoshop, метод Facebook

Результаты, как видно, вполне достоверны: нет несогласования цветов или очевидных мест вклейки. При проверке алгоритма в половине случаев люди ошибочно принимали фальшивые фотографии с открытыми глазами за настоящие, или не могли уверенно определить подвох. Если присмотреться, то в большинстве примеров видно, что с глазами и ресницами у людей что-то не то, но беглый взгляд легко может не увидеть проблемы.

В некоторых ситуациях алгоритм создаёт странные артефакты: например, когда глаза человека частично закрыты волосами или когда не выходит точно воссоздать цвет. Но всё это в перспективе может быть преодолено. Подобную технологию вполне можно представить в повседневном будущем: пользователь хочет улучшить групповое фото, и указывает алгоритму человека, которому следует «открыть глаза», ориентируясь на другие его снимки. Вполне полезная функция для пользователей Facebook, не правда ли?

Компания Amazon начала продажи видеокамеры AWS DeepLens по цене $250, представленной в ноябре прошлого года и призванной помочь разработчикам в использовании алгоритмов глубокого обучения благодаря одноимённому сервису.

Видеокамера оснащена 4-Мп сенсором с поддержкой записи видео с разрешением 1080p, процессором Intel Atom X5, микрофонами, портами ввода-вывода, включая micro-HDMI, USB 2.0. На борту имеется 8 Гбайт флеш-памяти и двухдиапазонный модуль Wi-Fi. Заявлена поддержка Ubuntu 16.04. Производительности процессора в размере 106 гигафлопс достаточно для запуска визуальных моделей искусственного интеллекта в автономном режиме.

Amazon заявила, что пользователю видеокамеры не обязательно иметь опыт работы в сфере машинного обучения или компьютерного зрения, и доказала это, запустив хакатон с её использованием, большинство состава команд-участниц которого никогда не занималось программированием ИИ.

Камера AWS DeepLens поддерживает ряд сервисов ИИ Amazon, включая Greengrass, TensorFlow и SageMaker, новейший инструмент для машинного обучения моделей. Кроме того, сервис AWS DeepLens интегрирован с Amazon Rekognition для анализа изображений и с Amazon Polly для разработки проектов с использованием речи. 

Камера поставляется с образцами проектов с прикладными примерами, имеет модуль распознавания лиц и ещё один модуль, способный распознать около 30 действий, таких как игра на гитаре (у Amazon есть удобное руководство для работы с функциями камеры).

С помощью нескольких щелчков мышью в Консоли управления AWS модели, обученные с помощью сервиса SageMaker, можно отправить в сервис AWS DeepLens.

Транспортная компания Uber всерьёз задумалась над тем, чтобы научить телефоны клиентов определять степень их трезвости. Заявка на патент под названием «Предсказание состояния пользователя с использованием машинного обучения» была обнародована сайтом CNN. Наблюдая за тем, как человек ведёт себя изо дня в день, система сможет определить нормальное или ненормальное поведение. Вывод будет исходить из информации о том, под каким углом человек держит телефон, как использует его или как ходит.

Такая система особенно пригодится, когда человек вызовет такси поздно ночью в ночной клуб. Информация о степени трезвости клиента позволит водителям заранее подготовиться к предстоящему. Это также означает, что водители смогут отказаться подвозить пьяных пассажиров во избежания каких-либо проблем.

Конечно, патентными заявками владеют в основном богатые компании, ведь только они могут реализовать идеи таких масштабов. В большинстве случаев неудачные концепции и идеи остаются запатентованными в надежде, что в последующие годы они принесут прибыль и пользу. Сейчас нет никакой информации о том, что в ближайшем будущем эта система появится в приложении Uber для клиентов, однако всё может случиться.

Искусственный интеллект, компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети — эти понятия всё чаще и активнее звучат в связи с анонсами новых продуктов. Неудивительно, что не только серверы, но даже смартфоны начали получать специализированные блоки для ускорения расчётов алгоритмов такого рода.

Осенью прошлого года Imagination впервые объявила о выпуске IP-модулей для машинного обучения PowerVR 2NX NNA (Neural Network Accelerator). На рынке встроенных и мобильных устройств, на которые прежде всего рассчитаны 2NX NNA, за прошедшее время было представлено немало аппаратных ИИ-блоков: CEVA NeuPro, Cambricon (NPU) в Kirin 970, появилась информация о разработке Project Trillium от самой ARM. Теперь очередь дошла и до Imagination: компания представила новые продукты семейства 2NX NNA: более производительный AX2185 и более дешёвый AX2145.

Imagination позиционирует AX2185 для смартфонов высокого класса, интеллектуальных систем видеонаблюдения и автомобильной промышленности. При этом упрощённый IP-блок AX2145 предлагается для решений нижнего уровня, включая сферу цифрового телевидения и ТВ-приставки. Imagination обещает отличные показательности производительности на ватт и единицу площади кристалла для всех целевых задач. Впрочем, конкретных цифр немного.

Так или иначе, Imagination обещает производительность на уровне 4,1 TOPS для AX2185 и 1 TOPS для AX2145. Эти показатели, по-видимому, основаны на максимальном количестве 8-битных операций умножения с накоплением (MAC) — 2048 на такт каждого ядра ускорителя. Было отмечено, что AX2185 оснащён восемью полноценными вычислительными движками, но неясно, насколько это справедливо для AX2145, который оптимизирован под низкую пропускную способность.

Imagination заявила, что AX2185 уже поставлен избранным партнёрам, причём компания относит AX2185 и AX2145 к NNA-блокам второго поколения, ссылаясь на то, что первое поколение разрабатывалось в партнёрстве с некоторыми лидирующими клиентами (определённые имена не называются). Сведения о внесённых во «втором поколении» оптимизациях и улучшениях не сообщаются.

Архитектурно, похоже, со времени первоначального анонса в сентябре прошлого года ничего не изменилось, и новые ИИ-ускорители основаны на тех же принципах: переменная глубина разрядности с 16 бит до 4 бит (для оптимизации пропускной способности к подсистеме памяти), а также совместимость формата данных с другими компонентами системы (ISP, GPU, CPU) и экосистемой ПО. Для работы с NN-ускорителями Imagination по-прежнему предлагает использовать свои средства разработки вроде PowerVR AI Toolkit и Imagination DNN API, причём оба новых IP-блока поддерживают Google Tensorflow Lite (API для Android) и фреймворк Caffe2Go.

Пока ещё слишком рано судить о конкурентоспособности новых решений, но, по крайней мере, Imagination старается не отставать от тенденций рынка и обеспечивает максимально простую интеграцию новых ИИ-ускорителей с собственными графическими процессорами PowerVR и существующими экосистемами вроде Android. PowerVR 2NX AX2185 и AX2145 уже доступны для лицензирования заинтересованными компаниями.

Смотреть все изображения (20)

Смотреть все
изображения (20)

Не так давно обсуждалась новость о том, что Google заключила военный контракт, в рамках которого участвовала в разработке искусственного интеллекта для использования в беспилотниках. Такой ИИ планируется использовать для ускорения анализа записей с дронов путём классификации изображений объектов и людей. Этот контракт был довольно противоречивым, и несколько сотрудников Google подали в отставку в знак протеста, а тысячи подписали петицию против него.

Хорошей новостью для общественности, которая была обеспокоена ролью Google, а также для сотрудников поисковой компании, которые были против контракта, стало то, что компания не собирается продлевать свой контракт с военными после его завершения. По крайней мере, об этом сообщается в отчёте Gizmodo, источники которого сообщили им, что генеральный директор Google Cloud Дайан Грин (Diane Greene) объявила о таком решении во время встречи с сотрудниками.

Срок действия контракта истечёт в 2019 году, и после этого Google, как ожидается, больше не будет его продлевать. Господин Грин, по сообщению источника, сказал, что этому решению способствовала огромная негативная реакция, с которой столкнулась компания, и что проект был принят в то время, когда Google агрессивно боролась за военные контракты (пока не ясно, действуют ли они ещё).

Также утверждается, что Google намерена на этой неделе обнародовать новые этические принципы в отношении использования и разработки искусственного интеллекта. Компания, похоже, делает немалые успехи в развитии ИИ: Google, например, смогла привлечь большое внимание общественности во время недавних демонстраций своих разработок, в частности, Duplex, который способен обмануть людей, имитируя по телефону манеру беседы реального человека.

Samsung не без лишней скромности заявила о желании распространить функции искусственного интеллекта, такие как персональный помощник Bixby, за пределы своих мобильных устройств. Но как далеко южнокорейский гигант готов пойти? По-видимому, очень далеко: представитель компании Ким Хюн-сук (Kim Hyun-suk) сообщил ресурсу The Wall Street Journal, что, согласно планам, те или иные ИИ-функции будут доступны во всех продуктах Samsung к 2020 году.

Это будет достигнуто частично за счёт создания в ближайшие пару лет особой команды из 1000 инженеров, ориентированных на исследования и разработку в области ИИ. В рамках этой задачи ИИ-подразделение появится и в Москве. Теоретически это должно упростить использование множества самых разнообразных устройств Samsung и дать возможность компании выделить свои предложения на фоне менее продвинутых и не имеющих подключения к Сети конкурирующих продуктов.

Представитель южнокорейского гиганта также подчеркнул, что популярные сегодня интеллектуальные динамики не будут в перспективе настолько важны, потому что любое устройство в доме сможет, по сути, брать на себя эту роль.

Поможет ли это компании и удастся ли реализовать планы — вопрос другой. В настоящее время Bixby сильно уступает таким конкурирующим решениям, как Amazon Alexa или Google Assistant, отличаясь ограниченной функциональностью. Дебют Bixby 2.0 должен помочь, но Samsung предстоит ещё долгий путь, чтобы догнать соперников. Возможно, компания будет делать ставку на вездесущность своего ИИ в электронике, чтобы преодолеть недоверие публики к её ИИ, независимо от того, насколько быстро технология будет улучшаться.

Boston Dynamics известна своими роботами, движения которых подчас удивительно напоминают животных и человека. В одном из последних роликов её модель SpotMini автономно перемещается по длинному заданному маршруту через большой офис и лабораторию, двигаясь внутри и снаружи помещений.

Перед тестом робот запускался вручную, чтобы создать карту пространства с помощью сбора визуальных данных с видеокамер, установленных на передней, задней и боковых сторонах робота. Кое-кто может заметить на видео QR-коды — они используются исключительно для измерения показателей производительности, не для помощи SpotMini в навигации.

Во время последующего автономного запуска SpotMini использует данные с камер уже для того, чтобы позиционировать себя на карте, обнаруживать и избегать возможные препятствия на своём пути. Как только оператор нажимает «GO» в начале видео, робот перемещается самостоятельно. Общее время прогулки по маршруту, записанному на ролике, составляет чуть более 6 минут (большинство отрывков на видео воспроизводится с ускорением).

Ролик может быть интересен не только с точки зрения технических достижений Boston Dynamics, но и просто всем, кому любопытно взглянуть на обстановку, в которой разрабатываются и тестируются впечатляющие роботизированные машины. Робот преодолевает немалое расстояние преимущественно по ровной поверхности (хотя есть и участок с лестницами), а затем возвращается по тому же маршруту обратно.

Со SpotMini публика знакома уже почти два года. В первый раз компания показала эту уменьшенную версию модели Spot в июне 2016 года: за счёт отказа от гидравлики в пользу электромоторов модель стала менее шумной, а также получила опциональную голову-манипулятор на длинной шее. В ноябре 2017 года робот стал более стильным за счёт жёлтых пластин, покрывающих его ноги и тело, а движения машины стали плавнее. Позже Boston Dynamics публиковала видео, как SpotMini открывает двери для себя и сородичей и как реагирует на попытки человека помешать ему войти в дверь. Кстати, недавно Boston Dynamics также разместила видео, на котором запечатлён антропоморфный Atlas на прогулке.

Следуя последним тенденциям и усиливая движение по пути интеграции в свои продукты технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, крупнейшая в мире социальная сеть открыла новые лаборатории. Такие центры появились вблизи Вашингтонского университета в Сиэтле и Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге.

Университетские городки — весьма разумный выбор Facebook для привлечения новых исследователей и специалистов в области ИИ. Стоит отметить, что оба упомянутых высших учебных заведения известны своими исследовательскими программами в области технологий искусственного интеллекта.

Facebook собирается придерживаться в своих лабораториях подхода, когда специалисты, пришедшие в различные ИИ-проекты социальной сети из академических кругов, смогут продолжать свою работу в учебных заведениях. «Профессора получат различный опыт в отрасли, который сможет оказать положительное влияние на их студентов и исследования, — сказал директор Facebook по исследованиям ИИ Янн ЛеКун (Yann LeCun). — И наоборот, их связь с промышленностью поможет создать новые научные достижения, которые могут быть неосуществимы в академической среде, а также позволит превратить эти наработки в применимые на практике технологии».

У Facebook немало причин для активизации усилий в области ИИ. Заявления компании по вопросам конфиденциальности и безопасности, новые программы автоматической сортировки и упорядочения фотографий и видео (а также добавление компьютерных эффектов) и многие другие инициативы всё чаще полагаются на ИИ. Кроме того, Google, Apple и Amazon тоже используют ИИ для расширения возможностей различных продуктов и приложений. Новые ИИ-лаборатории Facebook присоединятся к существующим в Кремниевой долине, Нью-Йорке, Париже и Монреале.