Теги → искусственный
Быстрый переход

В EVE Online произошла масштабная битва трёх NPC-фракций, которую никто не видел

Искусственным интеллектом нас пугают в фильмах, книгах и играх, однако в реальном мире ИИ пока не вызывает описываемых массовой культурой катастроф. Впрочем, совсем недавно в EVE Online произошла необычная ситуация: искусственный интеллект вышел из-под контроля разработчиков и устроил бой не на жизнь, а на смерть.

Почти два года назад мы писали о том, что игроки в EVE Online смогут помочь в поиске реальных экзопланет, но теперь уже сам  проект может принести плоды человечеству — в изучении поведения искусственного интеллекта. Так уж вышло, что в космической MMORPG неигровые персонажи (NPC) втайне от всех начали вести войну за контроль над территориями. Об этом до определённого момента не знала ни CCP Games, ни пользователи.

В ноябре 2017 года CCP Games выпустила обновление, в котором расширила возможности неигровых персонажей. К примеру, они могут вызывать подкрепление, адаптироваться к политическим условиям вселенной, вести себя более обдуманно в бою. Тогда же в безопасных секторах (или «хайсеках», как их называют игроки за высокий рейтинг безопасности) начали появляться пиратские базы. В одном из таких секторов также поселились неигровые шахтёры, которые добывали ресурсы из пояса астероидов, и, само собой, стали целью NPC-фракции пиратов «Кровавые рейдеры».

Шахтёры не могли справиться с угрозой сами, поэтому призвали на помощь NPC-флот империи Амарр, но та выслала им только небольшое подкрепление (видимо, посчитав, что не стоит терять корабли в «хайсеке» просто так), которое тоже потерпело неудачу. Пираты практически захватили территорию и её ресурсы, когда внезапно в секторе появилась ещё одна фракция — Скитальцы. Было это случайностью или же искусственный интеллект отреагировал на действия своих товарищей по разуму, неизвестно. Внезапно в сектор прибыли Скитальцы, чтобы просканировать астероиды и корабли в системе для дальнейших действий. Пораскинув электронными мозгами, пираты и флот Амарр решили объединиться против общего врага. Между двумя сторонами произошла полномасштабная схватка. В ней победили пираты. После того, как амарры разбили Скитальцев, «Кровавые рейдеры» атаковали своих бывших союзников.

О битве стало известно совершенно случайно — из логов смертей NPC-кораблей. К сожалению, никто из людей ничего не застал. Теперь CCP Games расследует ситуацию и намерена больше узнать о действиях и рисках неуправляемого искусственного интеллекта.

NVIDIA создала игровую демонстрацию с графикой, генерируемой ИИ

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта дало впечатляющие результаты в области генерации видео и изображений. Последний пример — исследование компании NVIDIA, показывающее, как созданные с помощью ИИ визуальные эффекты можно комбинировать с традиционным конвейером растеризации. В результате получается гибридная графическая система, которую можно было бы использовать в играх, фильмах и виртуальной реальности.

«Это новый способ воспроизведения видеоконтента с использованием глубинного обучения, — отметил вице-президент NVIDIA по прикладному машинному обучению Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro) в беседе с журналистами The Verge. — Разумеется, NVIDIA активно думает о генерации графики, и мы исследуем вопрос, как ИИ может совершить революцию в этой области».

Результаты работы NVIDIA не смотрятся пока фотореалистичными и демонстрируют типичные артефакты, характерные для многих изображений, создаваемых искусственным интеллектом. Да и сама технология не является чем-то принципиально новым и в чём-то похожа на алгоритм превращения заваленных снегом улиц в летние, разработанный в NVIDIA для более эффективного обучения автопилота.

Реальное видео (слева) и сгенерированная алгоритмом NVIDIA картинка

Реальное видео (слева) и сгенерированная алгоритмом NVIDIA картинка

В исследовательской работе инженеры компании объясняют, что они основывались на ряде существующих методов, включая популярную систему с открытым исходным кодом под названием pix2pix. Используется метод генеративно-состязательной сети (GAN), который активно применяется для формирования визуальных данных. Он построен на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы, а другая отклоняет неточные по её мнению. В результате ИИ самообучается созданию всё более качественных результатов с течением времени. Этот подход применяется довольно широко в индустрии создания изображений самого разного рода: от поддельных лиц знаменитостей до картины, которая недавно была продана на аукционе за $432 000.

Но NVIDIA представила ряд новшеств, и один из результатов проделанной работы — создание первой игровой демонстрации с генерируемой при помощи ИИ графикой. Речь идёт о простом симуляторе вождения, где игроки перемещаются по нескольким городским районам, генерируемым ИИ, но не могут покинуть свой автомобиль или иным образом взаимодействовать с миром. Демонстрация работает на одном графическом процессоре — заметное достижение для такой перспективной работы. Впрочем, стоит признать, что речь идёт о Titan V за $3000, который обычно используется для продвинутой симуляции, а не для игр.

Технология NVIDIA генерирует графику в несколько шагов. Вначале исследователи должны собрать данные для обучения: в данном случае это были материалы, используемые при разработке автопилота. Затем видео сегментируется: каждый кадр разбивается на категории вроде неба, автомобилей, деревьев, дороги, зданий и так далее. Затем GAN обучается на основе этих данных для последующей генерации новых объектов.

После этого исследователи создали базовую топологию виртуальной среды, используя традиционный игровой движок. В данном случае речь шла об Unreal Engine 4, который применяется в массе проектов вроде Fortnite, PUBG, Gears of War 4 и других. Используя эту среду в качестве основы, алгоритмы машинного обучения генерируют графику для каждой категории предметов в реальном времени, вставляя их поверх моделей игрового движка.

«Структура мира создаётся традиционным методом, — отметил господин Катандзаро, — единственное, что генерирует ИИ, — это графика». Он также сказал, что сама демонстрация является весьма простой и была собрана воедино лишь одним инженером, добавив: «Она призвана выступить в качестве доказательство концепции, а не быть полноценной интересной игрой».

Чтобы создать эту систему, инженеры NVIDIA должны были решить ряд задач, самой главной из которых было сохранить постоянство создаваемых алгоритмом объектов. Проблема в том, что алгоритм глубинного обучения генерируют графику с высокой частотой кадров, так что первоначальные результаты работы алгоритма были неудобоваримы из-за изменений цветов и текстур в каждом кадре. Пришлось создать систему кратковременной памяти для сравнения каждого нового кадра с предыдущим. Она также призвана предсказывать направление движения и затем создавать кадры, согласованные с существующими. Все эти вычисления весьма требовательны к ресурсам, потому игровая демонстрация выводит лишь 25 кадров/с.

Сравнение сгенерированных с помощью ИИ изображений. Вверху слева — карта сегментации; вверху справа — алгоритм pix2pix HD; внизу слева — COVST; внизу справа — демонстрация NVIDIA vid2vid

Сравнение сгенерированных с помощью ИИ изображений. Вверху слева — карта сегментации; вверху справа — алгоритм pix2pix HD; внизу слева — COVST; внизу справа — демонстрация NVIDIA vid2vid

Технология, разумеется, находится на очень ранней стадии, но в отдалённой перспективе легко представить будущее, где реализм в играх достигается в том числе с помощью подобных алгоритмов, использующих фотореалистичную генерацию на основе объектов реального мира. NVIDIA отмечает, что трассировка лучей, например, десятилетиями использовалась в различных областях 3D-графики пока, наконец, не добралась до игр. Технология может также использоваться при создании окружений для тренировки роботов, автопилота и в других областях. В перспективе метод также может найти и злонамеренное применение — например, для создания подделок.

Imec и CEA-Leti будут вместе двигать Европу в мир ИИ и квантовых компьютеров

На днях во время визита Президента Франции Эммануэля Макрона (Emmanuel Macron) в Бельгию два ведущих научных учреждения из этих стран подписали стратегический меморандум о взаимопонимании. Бельгийский исследовательский центр Imec и французский исследовательский институт CEA-Leti договорились вместе разрабатывать технологии в области искусственного интеллекта и квантовых компьютеров.

Важно отметить, что Imec и CEA-Leti планируют разрабатывать технологии для так называемого периферийного искусственного интеллекта Edge Artificial Intelligence (eAI). Периферийный ИИ представляется решением в виде чипа или компактной самостоятельной платформы, способной на месте анализировать обстановку и принимать решения для выполнения локальной задачи. Эта часть ИИ должна работать без облака или являться ячейкой распределённой ИИ-сети. Развитие данной области искусственного интеллекта обещает поднять на новый уровень как индустриализацию, так и решить массу проблем социума.

Квантовые вычисления также представляются приоритетным видом научной деятельности двух крупнейших европейских центров исследований. Европа не желает плестись в хвосте разработок и через партнёрство Imec и CEA-Leti намерена дойти до стадии создания квантовых компьютеров. В этом также будет помогать немецкий центр Fraunhofer Group for Microelectronics Общества Фраунгофера (Fraunhofer-Gesellschaft), стратегическое соглашение о сотрудничестве с которым центр CEA-Leti заключил несколько ранее.

Здание imec с новой «чистой комнатой» (imec)

Здание imec с новой «чистой комнатой» (imec)

Интересным в данном союзе можно считать то, что оба центра — французский и бельгийский — обладают самыми передовыми в Европе средствами производства полупроводников. Европа давно забыла о модернизации заводов для выпуска чипов, тогда как CEA-Leti и Imec могут выпускать не только опытные чипы нанометрового уровня, но даже организовать при надобности мелкосерийный выпуск продукции. Иначе говоря, если бы не они, то практическая сторона квантовых и нейроморфных разработок в Старом Свете была бы заранее обречена на провал.

Intel Neural Compute Stick 2: компьютер-брелок для систем машинного обучения

Корпорация Intel анонсировала устройство Neural Compute Stick 2 (NCS 2) — компактный вычислительный модуль, предназначенный для выполнения задач, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и пр.

Летом  прошлого года, напомним, дебютировал компьютер-брелок Neural Compute Stick под брендом Movidius (Intel купила эту компанию в 2016 году). Основой гаджета является вычислительный узел Movidius Vision Processing Unit (VPU).

Устройство Neural Compute Stick 2 получило вычислительный блок Intel Movidius Myriad X VPU с шестнадцатью специализированными ядрами SHAVE. Говорится о наличии нейронного движка.

В целом, как утверждается, новое изделие опережает по производительности оригинальный модуль Neural Compute Stick в восемь раз.

Устройство подключается к компьютеру через порт USB 3.0 Type-A, не требуя наличия в системе какого-либо дополнительного оборудования. Более того, нет необходимости в привязке к облачным платформам.

Ожидается, что Neural Compute Stick 2 заинтересует разработчиков, реализующих проекты в области робототехники, беспилотных летательных аппаратов, систем машинного зрения, устройств для «умного» дома и пр. Цена новинки — 100 долларов США. 

ИИ заменил тысячи менеджеров среднего звена в Сбербанке

Глава Сбербанка Герман Греф (на фото ниже), выступая на ежегодной международной конференции по машинному обучению анализу данных и искусственному интеллекту Sberbank Data Science Day, рассказал о положительных изменениях в структуре персонала кредитного учреждения, которые повлекло за собой внедрение искусственного интеллекта.

facebook.com

facebook.com

По его словам, больше всего внедрение ИИ влияет на численность сотрудников среднего звена, выполняющих в основном простые операции.

После внедрения так называемой Интеллектуальной системы управления на базе ИИ, способной обучаться при принятии решений и рекомендаций, в Сбербанке прошло большое сокращение на различных уровнях. Греф рассказал, что было сокращено около 70 % менеджеров на среднем уровне, которые затем прошли переобучение для выполнения других операций более высокого уровня. Вместе с тем он отметил, что кардинального сокращения персонала искусственный интеллект пока не принёс.

Греф поделился прогнозом, сделанным рядом консалтинговых компаний, согласно которому вклад ИИ в мировой ВВП, который сейчас составляет $1 трлн, к 2030 году вырастет в 16 раз до $16 трлн. По оценкам главы Сбербанка, потребность в специалистах в сфере ИИ через 10 лет будет составлять порядка 10 млн человек.

Samsung примкнула к «Партнёрству по искусственному интеллекту»

Компания Samsung Electronics присоединилась к так называемому «Партнёрству по искусственному интеллекту во благо людей и общества» (Partnership on AI, PAI).

Организация Partnership on AI была сформирована около двух лет назад — в сентябре 2016 года. Проект изначально поддержали такие IT-гиганты, как Amazon, Facebook, Google, IBM и Microsoft. На данный момент в организацию входят более 70 партнёров.

Участники Partnership on AI решают широкий спектр задач. Это, в частности, поиск новых сфер применения искусственного интеллекта (ИИ) во благо общества и укрепление безопасности в соответствующей области. Консорциум выступает организатором дискуссий, делится своими открытиями, а также выпускает полезные информационные материалы касательно «электронного разума».

«Осознавая стремительное развитие ИИ, Samsung присоединяется к PAI, чтобы внести свой вклад в определение векторов развития отрасли наряду с другими участниками сообщества», — отмечает южнокорейский гигант.

В составе партнёрства Samsung войдёт в рабочую группу по взаимодействию людей с искусственным интеллектом и займётся исследованиями возможных способов общения человека с интеллектуальными системами. Кроме того, компания займётся исследованиями, связанными с безопасностью ИИ.

Ранее сообщалось, что Samsung к 2020 году выделит на исследования и разработки в области искусственного интеллекта 22 млрд долларов США. На сегодняшний день Samsung сформировала семь ИИ-центров: они расположены в Сеуле, Кремниевой долине, Нью-Йорке, Кембридже, Москве, Торонто и Монреале. 

Samsung вложит в развитие ИИ-платформ более $20 млрд к 2020 году

Компания Samsung Electronics в рамках конференции для разработчиков SDC 2018 рассказала о планах по развитию технологий и платформ искусственного интеллекта (ИИ).

Южнокорейский гигант ведёт активные исследования в области «электронного разума». Компания формирует специализированные Центры искусственного интеллект по всему миру. Так, 29 мая 2018 года ИИ-центр Samsung заработал в России — он находится в Москве. А в сентябре очередной Центр искусственного интеллекта открылся в Нью-Йорке (США).

Итак, сообщается, что к 2020 году Samsung выделит на исследования и разработки в области искусственного интеллекта внушительную сумму — 22 млрд долларов США.

Отмечается, что к 2020 году южнокорейская компания рассчитывает довести число сотрудников, работающих в ИИ-сфере, до одной тысячи человек.

«Сегодня нам необходимо сконцентрироваться на создании новых ценностей, которые сделают жизни людей проще и комфортнее, используя для этого возможности искусственного интеллекта в продуктах и сервисах Samsung», — говорит компания.

Для создания пользовательской экосистемы следующего поколения Samsung планирует построить легко масштабируемую платформу ИИ, которая будет предоставлять глубокое понимание клиентских предпочтений и поведенческих характеристик. Благодаря этому технология искусственного интеллекта станет ещё более актуальной и полезной. 

Fox использует машинное обучение Google при создании фильмов

Исследователи из киностудии 20-th Century Fox и Google Cloud разработали программное обеспечение на основе машинного обучения, которое может анализировать трейлеры фильмов и прогнозировать, захотят ли люди смотреть эти картины в кинотеатрах. Недавний исследовательский документ описывает программу Merlin, которая способна распознавать объекты и закономерности в трейлере для анализа сцен фильма.

Технология может отсканировать трейлеры и обнаружить объекты вроде «человека с бородой», «пистолета», «автомобиля», а затем на основе контекста сделать вывод, является ли фильм боевиком или драмой. «Трейлер с длительным крупным планом персонажа вероятнее всего рекламирует драму,пишут авторы исследования, — в то же время трейлер с быстрыми и частыми сменами кадров более вероятен для боевика».

Merlin использует знания об общих закономерностях, чтобы понять, как последовательность событий в трейлерах отражается на ожиданиях зрителей с точки зрения жанра. Технология может распознать погоню на автомобилях и последующий взрыв и соответствующим образом пометить трейлер, подобрав заодно рекомендации с другими фильмами, включающими подобные автомобильные погони.

Merlin сравнивает эти теги с большим набором данных, который включает сотни фильмов и миллионы записей о посещениях. Fox и Google утверждают, что информация «полностью анонимна» и «не касается вторжения в частную жизнь», хотя неясно, о каких именно cведениях идёт речь и как они собираются. Согласно документу, описывающему Merlin, система включает информацию о посещаемости, в том числе «базовые демографические данные» на уровне отдельных людей.

Каталогизация и оценки Merlin на основе исторических предпочтений кинозрителей используются и для того, чтобы предсказать, будут ли люди покупать билеты на следующий крупный летний блокбастер, в котором есть «бородатые мужчины, оружие и автомобили». А начиная с картины «Величайший шоумен» 2017 года, 20th Century Fox использует прогнозы Merlin, чтобы решить, какие фильмы запускать в производство и как лучше их продвигать.

Проблема лишь в том, что искусство так не работает. Есть много факторов, которые способны сделать фильм успешным и которые компьютер идентифицировать не в состоянии, даже тот, который может правильно распознать бороду. В фильмах есть пантомима, неуловимая актёрская игра, тонкие шутки и трудные для количественной оценки нематериальные сущности, которые даже реальным людям сложно объяснить. Вот почему качественная критика фильмов весьма нетривиальна: есть бесконечные варианты анализа «хороших» и «плохих» картин. Впрочем, возможно, современные блокбастеры уже не являются в известной мере искусством, а выступают в качестве аттракционов, во время которых не требуется работа ума и сердца?

Чтобы понять ограничения Merlin, можно взглянуть на анализ фильма «Logan» 2017 года от режиссёра Джеймса Мангольда (James Mangold), который Google привела в качестве примера. Система проанализировала трейлер и отметила каждый распознанный объект, например: «машина», «автомобиль», «человек», «лицо», и, чаще всего, «дерево».

Merlin считает, что зрители «Логана», скорее всего, ходили в кино на «Великолепную семёрку», «Джейсона Борна», «Джона Уика 2» и «Легенду о Тарзане». Легко понять, как теги «человек», «борода» и «пистолет» приводят к рекомендациям вроде «Великолепной семёрки» и «Джона Уика 2», но, «Тарзан», вероятно, выбран из-за обилия распознанных деревьев. Из пяти наиболее популярных фильмов, которые реальные зрители смотрели до «Логана», Merlin выбрал правильно только один («Джон Уик 2») — «Джейсон Борн» и «Тарзан» не попали даже в топ-20.

Сомнительно, что алгоритм Merlin уловил суть или даже облик Хью Джекмана (Hugh Jackman), играющего старика Логана, которому всё сложнее жить в меняющемся мире. Однако руководство 20-th Century Fox считает, что выкладкам Merlin стоит доверять потому, что система предсказала 11 из 20 фильмов, на которые зрители «Логана» ранее ходили в кино. Они даже считают эти сведения важными при принятии решений о рекламных бюджетах и оптимальном продвижении картин.

Результаты показывают, что людям просто понять многие культурные вещи, которые машины пока не распознают. Обычный человек, вероятнее всего, назвал бы среди наиболее интересных аудитории «Логана» супергеройские фильмы вроде «Людей Икс», «Доктора Стрэнджа» или «Бэтмена против Супермена». Merlin пока не понимает культурный контекст, однако весьма точный выбор «Джона Уика 2» говорит о том, что в будущем подобные технологии могут стать достаточно совершенными.

Вне зависимости от потенциала, грустные мысли навевает тот факт, что киностудии уже используют инструменты вроде Merlin для усовершенствования своей деятельности: повторения успеха сорвавших кассу картин. «Исторически киностудии в значительной степени полагались на свой опыт при принятии решений об инвестировании в конкретный сценарий, но это может приводить к огромным рискам, особенно при вложениях в новые оригинальные истории», — сообщается в блоге Google.

Несложно представить будущее (потому что это уже во многом так), когда шаблонные фильмы, формирующие предпочтения массового зрителя, будут в свою очередь формировать и мнение автоматических алгоритмов, делающих фильмы ещё более шаблонными с целью минимизации финансовых рисков и дополнительного расширения аудитории. Круг замкнётся. Уже сейчас киноиндустрия стремится к постоянным перезапускам, попыткам создания «вселенных» или бесконечной эксплуатации уже созданных — ведь именно так Marvel и Disney зарабатывают миллиарды. Опираясь на инструменты вроде Merlin, мы получим отрасль, в которой каждый автомобиль должен попасть в погоню, а затем перевернуться и взорваться.

GlobalFoundries создала дочернюю компанию по разработке ASIC

После отказа от гонки за новейшими техпроцессами компания GlobalFoundries ищет новые точки приложения сил. Например, одной из таких точек станет производство полупроводников на подложках FD-SOI. Вторым дополнительным направлением развития компания видит разработку заказных БИС (ASIC) по требованиям клиентов. И если производство полупроводников — это суть деятельности GlobalFoundries, то разработкой БИС на заказ будет заниматься только что созданная и полностью подконтрольная GlobalFoundries дочерняя компания Avera Semiconductor LLC.

Avera Semiconductor

Avera Semiconductor

Конечно же, компания Avera Semiconductor LLC создаётся не на пустом месте. Несколько лет назад компания IBM передала GlobalFoundries два своих полупроводниковых завода в США вместе с разработками и разносторонним персоналом. В числе прочих GlobalFoundries получила штат проектировщиков с многолетним стажем. Это позволяет GlobalFoundries утверждать, что Avera Semi несёт за плечами 25-летний опыт разработки ASIC с более чем 2000 доведёнными до производства проектами для широкого спектра устройств для проводной и беспроводной инфраструктуры, центров обработки и хранения данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, а также аэрокосмической отрасли и обороны.

Штат Avera Semiconductor насчитывает свыше 850 работников, а годовая выручка превышает $500 млн. Только для технологических норм 14 нм специалисты будущей Avera Semi спроектировали решения с рыночной стоимостью свыше $3 млрд. В лице новой компании сторонние заказчики получат любые разработки для ИИ, машинного обучения, ЦОД и прочее, что только можно вообразить, и при этом разработки органично впишутся в производство GlobalFoundries с нормами 14 и 12 нм. Если кому-то понадобятся 7-нм техпроцессы или с меньшими технологическими нормами производства, то GlobalFoundries и Avera Semiconductor также готовы создать проекты в союзе с третьими компаниями, например, TSMC.

Avera Semiconductor

Avera Semiconductor

Возглавил компанию Avera Semiconductor ветеран IBM Кевин О'Бакли (Kevin O’Buckley). В IBM он проработал 20 лет и в 2015 году после поглощения заводов компании перешёл на работу в GlobalFoundries.

Созданная искусственным интеллектом картина продана на аукционе за $432 000

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

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

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.

IT-гиганты вложились в стартап по разработке ИИ-чипа для распознавания речи

Неизвестная молодая американская компания Syntiant сообщила о получении значительных инвестиций во втором раунде сбора средств. В прошлом году Syntiant с офисом в Ирвайне, штат Калифорния, в первом раунде сбора инвестиций получила $30 млн от инвестиционного крыла компании Microsoft (M12, ранее — Microsoft Ventures). Во втором раунде M12 снова дала Syntiant денег больше других, но на этот  раз в молодого разработчика вложили в общей сложности $25 млн инвестиционные подразделения Amazon Alexa Fund, Applied Ventures, Intel Capital, Motorola Solutions Venture Capital и Robert Bosch Venture Capital. Что не имя, каждое на вес золота.

Чем же заинтересовала компания Syntiant этих тяжеловесов из мира информационных технологий? Сообщается, что Syntiant разработала цифровую архитектуру для эффективного обучения и распознавания речи. Утверждается, что по сравнению с традиционными аппаратно-программными решениями небольшой чип нейронного процессора Syntiant с функцией принятия решения (neural decision processor, NPD) оказывается в 50 раз эффективнее.

Это решение может сослужить хорошую службу всем, кто заинтересован в продвижении голосовых интерфейсов в вычислительные устройства и в бытовую электронику. Разработка Syntiant по своим характеристикам во многом не уступает компьютерным платформам, тогда как может быть встроена едва ли ни в любое достаточно компактное устройство. Подобные представленным выше компаниям инвесторы вполне могут перейти в статус производственных партнёров молодой компании и, кстати, решается вопрос включения в совет директоров Syntiant финансовых директоров подразделений M12 и SpaceX.

Разработчик утверждает, что располагает коммерческими образцами NPD первого поколения и готовится к выпуску в следующем году нейронных процессоров второго поколения. Второе поколение процессоров обещает производительность на уровне 20 тераопераций на ватт и будет обучаться/распознавать не только голос, но также видеопотоки. Других подробностей о разработке пока нет, но интерес к ней со стороны Intel, Microsoft, Amazon, Motorola и Bosch является достаточной рекомендацией, чтобы ожидать от Syntiant интересное решение.

Видео дня: Adobe показала передовые ИИ-инструменты

В рамках конференции MAX 2018 компания Adobe продемонстрировала потенциальные возможности программного обеспечения. В частности, комик Тиффани Хэддиш (Tiffany Haddish) и сторонник Adobe Пол Трани (Paul Trani) показали десяток новых инструментов и методов под общим названием Sneaks, которые разрабатываются в недрах компании. Инструменты могут оказаться частью каких-то фото, видео или иных приложений пакета Creative Cloud, быть выпущены отдельно или вовсе остаться любопытными экспериментами.

Речь идёт, например, об инструменте Smooth Operator, который позволяет интеллектуально подрезать обычное видео под просмотр в вертикальной ориентации (или под любые другие соотношения сторон экрана), пытаясь при этом сохранить максимум важных данных на основе интеллектуального анализа содержимого кадра:

А Project Kazoo призван превращать голос в музыкальный инструмент. Пользователь может напеть мелодию (или сыграть на каком-нибудь инструменте), записав её на своём компьютере с помощью обычного микрофона, и затем на этой основе с применением интеллектуальной обработки создать заготовки на различных музыкальных инструментах.

Ещё одна любопытная разработка — Project Fast Mask. Она наверняка понравится видеоредакторам, потому что позволяет всего за несколько кликов создать маску, выделив какой-либо объект в видео (например, человека). А затем маска интеллектуально меняет форму в соответствии с границами объекта на других кадрах — иными словами, обработку можно накладывать на конкретный объект. Например, размыть фон или вставить надпись за движущимся человеком.

Если необходимо редактировать сложную векторную графику, пригодится Project Good Bones. Прежде всего для изменения позы персонажа. Например, если требуется открыть пасть динозавру или наклонить голову рисованному человечку, можно создать собственное подобие скелета, чтобы при перемещении ключевых точек, модель пересчитывалась с оглядкой на сочленения. А можно положиться на услуги автоматики, которая сама создаст простой «скелет» для последующего редактирования:

Инструмент FantasticFold упрощает создание различных упаковок: он позволяет не только видеть, как 2D-заготовка будет складываться в 3D-форму, но также выводить в удобном для нанесения рисунка виде грани конечной коробочки:

Project Waltz — это мобильное приложение-компаньон для управления виртуальными 3D-камерами. Оно позволяет превратить смартфон в камеру для 3D-сцены и перемещаться вкруг виртуального объекта — как в случае дополненной реальности. Инструмент может быть полезен 3D-дизайнерам, желающим создать естественные движения для виртуальной камеры.

Project Model Morph призван упростить редактирование 3D-объектов: технология интеллектуально разбивает модель на различные блоки, позволяя более удобно и естественно ею манипулировать: изменять размеры различных частей, сжимать и растягивать плоскости и так далее:

BrushBounty — инструмент для создания простых анимированных иллюстраций с помощью особых кистей. Одной кистью можно нарисовать дождь, другой — ночное небо, третьей — реалистичные волосы персонажа:

Не менее интересным инструментом является Fontphoria. Он позволяет с лёгкостью модифицировать шрифты на основе изменений в одной лишь букве или превращать векторный (и даже растровый) сложный шрифтовой рисунок из нескольких букв в полноценный шрифт, чтобы с его помощью осуществлять набор любых текстов:

Ещё один инструмент, который наверняка оценят видеоредакторы — Moving Stills. Как и следует из названия, он позволяет оживлять обычные 2D-снимки, создавая эффект движения камеры в различных направлениях (в том числе вперёд) в настоящей 3D-сцене с передним и задним планом. Выглядит это неплохо:

К сожалению, невозможно сказать определённо, когда все эти инструменты появятся в реальных продуктах: какие-то могут выйти скоро, на доработку других может уйти не один год, а третьи могут так и остаться интересными демонстрациями. Желающие посмотреть презентацию целиком могут ознакомиться с полной видеозаписью:

Samsung открыла в Монреале центр разработки искусственного интеллекта

Samsung открыла ещё один центр разработки искусственного интеллекта (ИИ), на этот раз в Монреале, втором по величине городе Канады, где находится одно из самых быстрорастущих сообществ ИИ в мире.

Здесь находятся Университет Макгилла и Монреальский университет, где трудятся ведущие исследователи в сфере ИИ, имеющие «давние отношения» с Samsung, в совместных программах с которой участвует 250 исследователей и 9000 студентов.

Это седьмой центр разработки искусственного интеллекта Samsung в целом и четвёртый в Северной Америке после Кремниевой долины, Нью-Йорка и Торонто. Свой первый центр разработки ИИ компания открыла в ноябре прошлого года у себя на родине, в Сеуле.

Южнокорейский технологический гигант сообщил, что центр в Монреале будет сосредоточен на разработке приложений в сфере машинном обучения, языках программирования, машинном зрении и мультимодальных взаимодействиях.

Samsung также планирует продолжить разработку своего виртуального помощника Bixby. Компания намерена создать персонализированную платформу для нескольких устройств, которая позволит потребителям взаимодействовать с ИИ с помощью голосовых команд, систем машинного зрения, экрана и касаний.

Ранее в этом году Samsung объявила о планах расширить штат исследователей в области ИИ до 1000 человек к 2020 году, когда, как ожидается, все продукты и сервисы Samsung будут использовать ИИ.

BQ представила флагманский камерофон BQ-6200L Aurora с искусственным интеллектом

Российский бренд электроники BQ объявил о пополнении флагманской серии смартфонов Aurora новой моделью BQ-6200L Aurora.

Смартфон BQ-6200L Aurora оснащён 6,2-дюймовым дисплеем с разрешением Full HD+ (2246 × 1080 точек) и соотношением сторон 19:9, защищённым от царапин прочным стеклом Corning Gorilla Glass 3 с эффектом 2,5D. В верхней части экрана имеется вырез, в котором расположена фронтальная камера и сенсоры системы разблокировки с помощью распознавания лиц 3D Face Unlock. Благодаря безрамочному дизайну соотношением площади экрана к фронтальной поверхности корпуса смартфона составляет 81 %.

Система 3D Face Unlock на базе искусственного интеллекта включает инфракрасный светодиод, инфракрасную камеру и фронтальную камеру. Обеспечивая разблокировку смартфона «одним взглядом», система исключает возможность несанкционированного доступа к вашим данным с использованием фотографий, масок, и т. д. И даже если вы отпустите бороду или наденете очки, смартфон всё равно вас «узнает» благодаря передовому алгоритму и «умным» технологиям 3D Face Unlock. Освещение тоже не играет роли, так как фронтальная камера наделена инфракрасной подсветкой. Поэтому вы всегда сможете получить доступ к вашим данным.

В смартфоне используется восьмиядерный процессор MediaTek Helio P60 с выделенным сопроцессором (APU) для работы с приложениями на базе искусственного интеллекта (распознавание лиц, объектов и сцен, а также улучшенные функции камеры).

На борту имеется 4 Гбайт оперативной памяти LPDDR4X, флеш-накопитель ёмкостью 64 Гбайт, есть слот для карт памяти microSD ёмкостью до 256 Гбайт.

В BQ-6200L Aurora установлена тыльная сдвоенная камера с 16-Мп и 5-Мп сенсорами. Интеллектуальная камера нового смартфона способна распознавать объекты и оптимизировать контрастность, яркость, баланс белого и другие настройки фотосъёмки. Также сообщается о поддержке Facemoji. На основе анализа вашей мимики смартфоном создаются различные варианты эмодзи.

Кроме того, спецификации смартфона включают сканер отпечатков пальцев, аккумулятор ёмкостью 3000 мА·ч, поддержку технологий VoLTE и VoWi-Fi.

BQ-6200L Aurora работает под управлением ОС Android 8.1 Oreo. Приобрести новинку можно в официальном интернет-магазине производителя по цене 15 990 рублей.

Hyundai наделит автомобили уникальной «интуицией»

Hyundai Motor Company объявила об инвестировании в фирму Perceptive Automata, которая специализируется на разработке технологий для самоуправляемых транспортных средств.

Стартап Perceptive Automata зарегистрирован в Сомервилле (Массачуссетс, США). Кроме того, у фирмы есть представительство в Кремниевой долине.

Компания разрабатывает систему, которая позволит наделить автомобили уникальной «интуицией», сравнимой с человеческой. Машины, по сути, смогут распознавать настроение участников дорожного движения — пешеходов, мотоциклистов, велосипедистов, а также других автомобилистов.

Использование новой технологии позволит роботизированным автомобилям более эффективно принимать те или иные решения. Транспортные средства, к примеру, смогут распознавать намерения пешеходов.

Базовая технология Perceptive Automata основана на данных, получаемых с автомобильных датчиков, показывающих взаимодействие с людьми. Большой массив таких данных используется для тренировки моделей глубинного обучения, которые интерпретируют поведение людей так же, как сами люди.

Фактически новая платформа позволит транспортным средствам предугадывать дальнейшие действия других участников дорожного движения. Это должно повысить безопасность и улучшить транспортную инфраструктуру в крупных городах. 

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥