Премьер-министр России Михаил Мишустин утвердил порядок поддержки бизнеса, который планирует внедрить в свою работу технологии искусственного интеллекта. Власти выделят на эти цели 5,26 миллиарда рублей. Об этом сообщается на сайте правительства.

Европарламент

Согласно описанию, компании смогут получить до 100 миллионов рублей субсидий. Эти деньги можно будет потратить на закупку программного обеспечения, оборудования, зарплаты программистов, аренду помещений и многое другое. Финансирование рассчитано до 2024 года.

Кроме этого, кабмин разработал меры поддержки мероприятий, в рамках которых школьники и студенты смогут создавать и развивать собственные проекты по ИИ. «Лучшие инициативы получат экспертную и менторскую поддержку, которая позволит подготовить продукты к выходу на рынок», — говорится в заявлении кабмина. На поддержку этого направления выделят 1,23 миллиарда рублей до 2024 года.

Власти рассчитывают, что опубликованные меры помогут расширить спектр использования ИИ и простимулируют цифровую трансформацию экономики.

Ранее СМИ сообщили о планах по разработке государственных стандартов искусственного интеллекта. Предположительно, этим займётся «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ). Бюджет разработки составит около 100 миллионов рублей. Он будет охватывать использование ИИ в сетях связи, платформах видеоаналитики и многом другом.

Переговоры о независимости одного из крупнейших исследователей искусственного интеллекта DeepMind от материнской компании Google завершились ничем. Корпорация отклонила просьбу дочерней компании о большей автономности и признании её некоммерческой структурой. Об этом пишет The Wall Street Journal со ссылкой на осведомлённые источники.

YouTube

Как пишет журналист Парми Олсон (Parmy Olson), переговоры между сторонами завершились в прошлом месяце. DeepMind предлагала юридически сделать структуру компании похожей на некоммерческую организацию. Она аргументировала инициативу тем, что искусственный интеллект не должен контролироваться одним юридическим лицом. Представители Google не согласились с этим утверждением, заявив, что это не имеет смысла, учитывая сколько средств было вложено в DeepMind.

Всё дело в том, что Google публично утверждает, что её будущее — за искусственным интеллектом. IT-гигант владеет DeepMind с 2014 года и покрывает её многомиллионные убытки. Согласно отчётам за 2019 год, убыточность компании достигла около $660 миллионов. Взамен требуют монетизации и коммерциализации деятельности исследователей. Это привело к запуску проектов по улучшению времени автономной работы Android и снижения энергопотребления в центрах обработки данных Google.

Как отмечает Олсон, ещё одним предметом противостояния стало обещание Google создать этический совет, который будет отвечать за честное применение ИИ, однако точные параметры отбора в этот совет не уточнялись. Журналист подчёркивает, что дальнейшая работа DeepMind будет контролироваться советом по анализу передовых технологий (Advanced Technology Review Council), который в основном состоит из топ-менеджеров Google.

Компания «Яндекс» запустила нейросеть для написания обобщённых отзывов в «Яндекс.Маркете». Они будут основаны на  комментариях и мнениях покупателей. Об этом пишет TJournal.

TJ

Функция призвана упростить процесс формирования мнения у пользователей о товаре. Отзывы будут состоять из двух частей — подробного описания продукта и раздела с характеристиками, которые отмечают чаще всего. В состав последнего входят дизайн, качество сборки, уровень шума и многое другое.

На первом этапе тестирования тексты нейросети будут вычитывать редакторы. Это необходимо, чтобы избежать языковых и смысловых ошибок. Если этого не делать, иногда в отзывах могут встречаться противоречивые утверждения, когда сервис одновременно советует приобрести товар и в тоже время утверждает, что его покупка разочарует покупателя. В будущем ИИ научится формировать отзывы более грамотно.

TJ

Отзывы нейросети пока доступны части пользователей и только у 50 тысяч наиболее популярных товаров. В дальнейшем компания добавит отзывы нейросети ко всем продуктам.

Как передаёт издание Bloomberg, китайский техногигант Huawei назначил нового главу подразделения по разработке искусственного интеллекта для электромобилей. Им стал Ричард Ю (Richard Yu), который совсем недавно возглавил подразделения облачных технологий, а прежде долгие годы был руководителем отделения потребительской электроники — Huawei Consumer Bussines Group.

Источник изображения: Michaela Handrek-Rehle/Bloomberg

На его предыдущее место директора в подразделении облачных технологий выбрали Чжан Пинганя (Zhang Pingan), бывшего руководителя этого отдела. Ожидается, что Ричард Ю на новом месте сможет обеспечить устойчивое развитие компании в области технологий искусственного интеллекта для электромобилей с внедрением своих инициатив.

После введённых США санкций против Huawei, китайская компания начала уделять повышенное внимание отраслям за пределами мобильного бизнеса. Это должно помочь компании продолжать работу и занять доли на новых рынках. Добавим, что в целом в последние месяцы наблюдается всплеск интереса технологических компании к рынку электромобилей. Например, главный китайский конкурент Huawei, компания Xiaomi, выделила $10 млрд на развитие направления, связанного с электромобилями.

Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) уже давно применяются в медицинских целях, в том числе — для диагностики различных заболеваний. Новые разработки Google представляют собой наборы программных инструментов для определения проблем с кожей и туберкулёза.

cbc.ca

Используя технологию Google, кожные заболевания можно диагностировать буквально с помощью камеры смартфона. В компании заявляют, что те или иные проблемы подобного характера имеют миллиарды людей, но из-за нехватки специалистов незаменимыми становятся аппаратно-программные диагностические комплексы.

Пользователь может просто сделать три снимка проблемного участка кожи с различных ракурсов, ответить на несколько вопросов — на основе полученных данных ИИ максимально сузит круг из сотен возможных диагнозов для дальнейшего рассмотрения результатов анализа специалистами.

neowin.net

Как сообщают в Google, искусственный интеллект обучали на основе миллионов снимков, относящихся к разным демографическим группам, но пока технология имеет только вспомогательное значение. Разработку рассмотрели в Управлении по контролю за продуктами и лекарствами США, но она не может служить полноценной заменой визита к врачу-профессионалу. Пилотную «обкатку» инструмента в полевых условиях Google намерена провести позже в этом году.

Для диагностики туберкулёза и последующего направления потенциальных пациентов на дополнительные обследования Google использовала системы глубокого обучения. ИИ анализирует рентгеновские снимки грудной клетки до того, как человека направят для прохождения более дорогих специальных тестов.

neowin.net

По данным Google, разработанная компанией технология выдаёт не больше ложноположительных и ложноотрицательных результатов, чем 14 участвовавших в исследовании рентгенологов. Для создания системы искусственного интеллекта Google применила «обезличенные» данные из девяти стран, а потом проверила обученный «интеллект» на пациентах из пяти стран. Если врачи не посчитают результаты оценки Google по умолчанию заслуживающими доверия, они могут самостоятельно решать, направлять пациентов на дополнительные обследования или нет.

Здесь можно загрузить полный доклад о технологии. В дальнейшем компания намерена расширить исследование за счёт партнёрства с больницами в Индии и Замбии.

Участие в рекламных кампаниях по продвижению новых продуктов и сервисов сегодня для многих знаменитостей является неотъемлемой частью их доходов. Однако у популярных блогеров, спортсменов и прочих известных личностей не всегда хватает свободного времени на подобные мероприятия. Американская компания Veritone решила этим воспользоваться. Она разработала платформу Marvel.AI, которая позволяет записывать копии своего голоса, а затем лицензировать их по своему усмотрению.

«Люди хотят принимать участие в рекламе, но у них не всегда хватает времени для того, чтобы посетить студию и записать необходимый рекламный контент. Блогеры, спортсмены, актёры, музыканты и прочие знаменитости — все они представляют собой огромный актив, являющийся частью своих брендов», — прокомментировал глава компании Veritone Райан Стилберг (Ryan Steelberg) изданию The Verge.

По его словам, с помощью Marvel.AI любой желающий сможет создать реалистичную копию своего голоса и использовать её для получения дохода. Пока человек спит, его голос может зачитывать спортивные сводки, озвучивать литературные произведения и многое другое. Стилберг заявляет, что платформа даже может воссоздавать голоса уже давно умерших знаменитостей. В этом случае ИИ-модель обучается на архивных голосовых записях того или иного человека.

Портал The Verge попросил Стилберга предоставить несколько примеров работы Marvel.AI. С ними можно ознакомиться в источнике. В первом отрезке текст зачитывает сам Стилберг. Второй — продукт работы Marvel.AI. В третьем отрезке алгоритм изменил пол говорящего. По мнению журналиста издания Джемса Винсента (James Vincent), текст, зачитанный ИИ, является очень хорошей имитацией голоса Стилберга, но не идеальной копией. Голос, созданный алгоритмом, получился более плоским, резким и безэмоциональным по сравнению с настоящим.

Насколько удачным окажется проект Veritone зависит от потенциала ИИ-алгоритмов компании. По словам Стилберга, компания обладает всеми необходимыми ресурсами и опытом для быстрой адаптации любых новых моделей машинного обучения, связанных с синтезированием речи, которые создаются сегодня и будут создаваться в будущем. Поэтому платформа Marvel.AI в перспективе продолжит развиваться.

Успех рекламной компании в немалой степени зависит от того, насколько убедительно знаменитость рекламирует продукт, какие эмоции при этом демонстрирует, а также от того, поверит ли клиент в то, что его любимому актёру или спортсмену на самом деле нравится тот продукт, что рекламируется. Это вопрос тонкой психологии.

По мнению Стилберга, одним из решений может являться разработка своего рода отраслевого стандарта, в виде некоего звукового сигнала, который будет воспроизводиться перед началом синтетической речи знаменитости и уведомлять слушателя в том, что голос не настоящий, но его владелец полностью одобряет его использование.

«Задача состоит не только в том, чтобы избежать обмана потребителя, но ещё и в том, чтобы убедить потребителя, что владелец голоса полностью одобряет использование синтетического контента», — говорит Стилберг.

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) выиграл конкурс на разработку российских стандартов в области искусственного интеллекта (ИИ). Проект охватит самые разные сферы IT-отрасли и повседневной жизни.

Как сообщает газета «Ведомости», ссылаясь на конкурсную документацию, общий бюджет составит немногим более 100 млн рублей. Проектом предусмотрена разработка свыше 70 стандартов для различных сценариев применения технологий искусственного интеллекта.

В частности, будут выработаны требования для ИИ-систем, используемых в сетях связи, платформах видеоаналитики, нейронных сетях, сервисах государственных услуг, архивных хранилищах и пр.

«Типовые требования к технологиям ИИ и способы оценки соответствия этим требованиям должны быть едиными для всех и закреплены в соответствующих стандартах. Отсутствие стандартов ИИ не позволяет использовать эти технологии во многих важных прикладных областях, включая, например, образование, — там, где требуются определённые гарантии качества работы интеллектуальных систем», — отмечает ВШЭ.

Первые редакции некоторых стандартов в области искусственного интеллекта будут обнародованы осенью нынешнего года. Финальные версии всех стандартов должны быть представлены к концу октября 2022-го. 

В России для поиска и уничтожения такого вредоносного растения, как борщевик Сосновского ежегодно тратятся колоссальные средства. Это растение опасно для людей и вредит растениеводству. Для эффективного обнаружения борщевика учёные из Сколтеха создали бортовой ИИ для дронов, который в режиме реального времени может проверить большую территорию и не пропустит ни одно опасное растение.

Основной проблемой было создать алгоритм на основе нейронных сетей, который мог бы нормально работать на слабом бортовом оборудовании дронов. Для этого исследователи модифицировали популярные архитектуры UNet, SegNet и ResNet для запуска на одноплатных компьютерах. В ходе работ удалось создать алгоритм и рабочую нейронную сеть на основе полностью свёрточных нейронных сетей (FCNN – Fully Convolutional Neural Networks). Такая сеть может выделять на изображении объект неправильной формы с точностью до пикселя. Фактически систему научили находить на изображении одиночное растение и не допускать его распространение.

«Традиционные методы мониторинга недостаточно эффективны — наблюдение с земли слишком сильно зависит от человеческого фактора, а космическое зондирование хорошо подходит лишь для распознавания больших зарослей. Снимки со спутников имеют недостаточное разрешение, чтобы распознать отдельные растения, а зависимость от погоды и кратности орбиты делают такой метод непрактичным для получения наиболее актуальной информации», — рассказывает первый автор исследования, выпускник аспирантуры Сколтеха Александр Меньщиков.

Входное изображение (слева) и результат работы предложенной полностью сверточной нейронной сети (справа). Источник изображения: Сколтех

Мониторинг дронами с ИИ на борту даёт возможность приступить к уничтожению сорных растений ещё до завершения полёта. Этому методу не нужна последующая длительная обработка данных. Всё происходит на лету в буквальном смысле этого слова. Более того, этот метод можно применить для отслеживания многих параметров растений и разнообразных культур, например, для слежения за здоровьем посадок и состоянием урожая.

Сарказм непросто понять при живом общении и ещё труднее при онлайн-переписке, не говоря о важности наличия чувства юмора для его понимания. Поэтому научить машинные алгоритмы различать сарказм представлялось неподъёмной задачей, однако по заданию Министерства обороны США эта задача была успешно решена. Теперь ИИ может обнаружить сарказм в любых текстовых сообщениях на любых языках, и вот почему это важно для обороны.

Источник изображения: DARPA

«Сарказм был серьезным препятствием на пути повышения точности анализа настроений, особенно в социальных сетях, поскольку сарказм в значительной степени зависит от тональности голоса, мимики и жестов, которые не могут быть представлены в тексте, — сказал Брайан Кеттлер (Brian Kettler), менеджер программы DARPA. — Распознать сарказм в текстовом онлайн-общении — непростая задача, поскольку ни один из этих сигналов недоступен».

Решили проблему исследователи из Университета Центральной Флориды, работающие над программой DARPA Computational Simulation of Online Social Behavior (SocialSim). «Детектор сарказма» был разработан на базе искусственного интеллекта. Модель использовала нейронные сети для отслеживания зависимости между ключевыми словами, а затем выдавала классификационную оценку, указывающую, присутствует ли сарказм. Работа с популярными наборами данных и с некоторыми особенными наборами показала, что сарказм в текстовых выражениях определяется ИИ почти со стопроцентной точностью.

Всё это нужно, прежде всего, для отслеживания настроений в социальных сетях и для своевременного запуска информационного противодействия, если где-то что-то начинает идти не так. «Понимание настроения онлайн-разговоров может помочь предприятиям обрабатывать отзывы клиентов и собирать идеи для улучшения своих маркетинговых усилий. — говорится в пресс-релизе DARPA. — С точки зрения обороны настроения могут быть важным сигналом для информационных операций в сети, чтобы определить вызывающие озабоченность темы или возможные действия злоумышленников».

С другой стороны, научить ИИ понимать чувства и настроения человека и, очевидно, имитировать их при общении с ним — это прорыв в новые области машинного обучения и искусственного разума. Хотя военные со всем этим могут сделать такое, что мало никому не покажется.

Сайт ВВС США сообщает, что 29 апреля прошли первые лётные испытания «мозга» для боевых беспилотников. Полёт совершён в рамках испытания прототипа по программе Skyborg («Небесный киборг»). Программа нацелена на создание относительно недорогих беспилотных аппаратов для сопровождения пилотируемых истребителей и для работы в рое.

Беспилотный ведомый на базе БПЛА UTAP-22 компании Kratos. Источник изображения: U.S. Air Force

Если все этапы программы Skyborg будут проходить по утверждённому плану, то на вооружение в ВВС США беспилотные ведомые поступят в 2023 году. Тестовый полёт беспилотника под управлением прототипа «мозга» в течение двух часов и десяти минут показал, что разработка системы движется в правильном направлении. Искусственный интеллект на борту БПЛА UTAP-22 компании Kratos хорошо ориентировался в пространстве и выполнял манёвры согласно программе.

По представлению американских военных, «Небесные киборги» будут расходным материалом при выполнении боевых миссий широкого спектра. Они будут сопровождать пилотируемые самолёты и как подчиняться командам пилотов, так и действовать самостоятельно и в составе группы таких же беспилотных аппаратов. По мере развития программы все эти режимы будут испытаны на практике, что начнёт осуществляться уже в текущем месяце.

Microsoft продолжает совершенствовать свою инфраструктуру кибербезопасности и призывает своих партнёров делать то же самое. По мнению софтверного гиганта, вопросу безопасности платформ, использующих технологии искусственного интеллекта, сегодня уделяется недостаточно внимания, поэтому компания разработала специальный инструмент для тестирования защищённости подобного рода систем. Он получил название Counterfit.

Counterfit — это автоматизированный инструмент с открытым исходным кодом для тестирования безопасности ИИ-систем организаций. Задача инструмента — предоставить той или иной компании, использующей технологии ИИ, уверенность в том, что их ИИ-система надёжно защищена от внешних атак. По словам Microsoft, из 28 опрошенных организаций 25 заявили, что у них нет нужных механизмов для защиты своей ИИ-инфраструктуры, а их специалисты по цифровой безопасности недостаточно оснащены средствами для противостояния таким угрозам.

Изначально Counterfit представлял собой набор специальных скриптов, которые можно было использовать для симуляции атак на различные ИИ-модели. Microsoft сперва применяла эти скрипты для внутренних тестов, однако со временем Counterfit развился в автоматизированный инструмент, позволяющий проводить тестовые атаки сразу на несколько ИИ-моделей. Компания заявляет, что Counterfit стал неотъемлемой частью программы тестирования безопасности как для её уже использующихся ИИ-платформ, так и продуктов, находящихся в разработке.

Преимущество Counterfit заключается в том, что его можно применять в любой среде, на любых ИИ-моделях. Его можно использовать для проверки эффективности защищённости ИИ-систем на локальном сервере, на границе между сервером и сетью, а также на любых облачных платформах, где применяются ИИ-модели, основывающиеся на обработке входящих данных, практических в любых форматах кроме текста и изображений.

В компании указывают, что Counterfit будет прост в использовании для специалистов по цифровой безопасности, работающих с такими инструментами, как Metasploit или PowerShell Empyre. Его можно применять для проверки устойчивости защиты на проникновение, а также для сканирования уязвимостей. В ходе симуляции атаки на ИИ-модель Counterfit создаёт логи, с которыми в дальнейшем могут ознакомиться специалисты, а затем использовать эту информацию для усовершенствования своих средств безопасности для ИИ.

В Китае создана база данных FAIR1M из спутниковых изображений в высоком разрешении, которая заявлена как самая большая в мире. Она в десятки и даже сотни раз превышает предыдущие наборы данных для обучения ИИ. С помощью новой базы можно обучить ИИ определять объекты с точностью до идентификации моделей самолётов и назначения сооружений. База FAIR1M — это разработка для гражданских целей и будет открыта для всех желающих.

Источник изображения: Chinese Academy of Sciences

В базе FAIR1M около 80 % изображений в высоком разрешении получены с помощью китайских спутников дистанционного зондирования земли «Гаофэнь». Эти спутники Китай запускает с 2013 года, и сегодня они являются для Китая основными поставщиками высококачественных изображений Земли из космоса. Остальные 20 % изображений для базы FAIR1M были взяты из Google Earth. База насчитывает 15 тыс. изображений с одним миллионом объектов, помеченных как «сцена». До этого крупнейшей подобной базой была французская VEDAI с выделением 3600 сцен.

Распознавание сцены сложнее, чем идентификация объекта. В случае сцены необходимо оценить несколько объектов на изображении, связать их и определить контекст. Китайская база FAIR1M позволяет обучить ИИ на примере целого миллиона выделенных вручную сцен, что открывает перед разработчиками алгоритмов распознавания массу возможностей.

Если верить китайским источникам, база FAIR1M выбрана Международным обществом фотограмметрии и дистанционного зондирования в качестве эталона для обучения ИИ. Международному сообществу база FAIR1M будет открыта в июне этого года. Разработчики признаются, что FAIR1M слабее аналогичных по назначению военных баз, но быстро их догоняет и оперирует намного большим числом объектов, которые можно распознать.

Пользователи Android вскоре смогут обучать Google Ассистент правильно произносить своё имя. Google в своём блоге написала, что начнёт развёртывание этой возможности уже в ближайшие дни. Сообщается, что голосовой помощник будет пытаться выучить произношение, когда пользователь будет говорить вслух своё имя.

realmicentral.com

Доступ к новой возможности можно будет получить в пункте «Псевдоним» раздела «Основная информация» настроек Google Ассистента. Стоит отметить, что пользователь не сможет заставить голосового помощника называть его именем, отличным от указанного в настройках никнейма. То есть, человек чьё имя в настройках указано как Вася, не сможет заставить Google Ассистент называть его Петей.

Ещё одним нововведением станет распознавание контекста при установке таймера голосовой командой. К примеру, когда пользователь создаёт будильник, а затем просит Google Ассистента добавить час, голосовой помощник, вероятнее всего, создаст ещё один будильник на час позже. Благодаря новой функциональности он научится понимать, чего действительно хочет пользователь.

Google заявляет, что понимание контекста вскоре распространится и на другие аспекты голосового помощника. Конечно, Google Ассистент хорошо справляется с поиском в интернете и рядом других возможностей, технология понимания живого языка BERT, используемая поисковым гигантом, может сделать его гораздо мощнее.

Лазеры, искусственный интеллект и дизельный двигатель оказались убойным сочетанием для автономной сельскохозяйственной техники, которой надо работать по гектарам культурных насаждений. Предложенный компанией Carbon Robotics робот по автоматическому уничтожению сорняков за час работы сжигает лазерами до 100 тыс. сорных растений, работая днём и ночью. С таким роботом фермерам не придётся гнуть спину дни напролёт или использовать химикаты.

Источник изображения: Carbon Robotics

Роботизированная тележка по уничтожению сорняков несёт на борту камеры высокого разрешения и блок по интеллектуальной обработке изображения с камер. При распознавании сорных растений на грядке в дело вступают восемь лазеров, каждый из которых имеет мощность 150 Вт. Лазеры выжигают сорняки в точке роста и не дают им разрастись, что не уничтожит их полностью, но замедлит разрастание.

Традиционными методами уничтожения сорняков были и остаются прополка и обработка сильными гербицидами. Это время, труд и расходы на дорогую химию, не говоря о нанесении вреда окружающей среде. Лазерная прополка не решает вопрос с сорняками кардинально, в отличие от обработки гербицидами, но с точки зрения экологии — это очень и очень хорошее решение.

Автономный робот по уничтожению сорняков за сутки может обработать от 6 до 8 гектар насаждений. Вес агрегата составляет 4300 кг. Для глобальной навигации устройство использует GPS. Разработчик утверждает, что запасы роботов на 2021 год распроданы и начат приём заказов на 2022 год. Фермерам очень понравилось это решение.

Компания IDC подвела итоги исследования российского рынка искусственного интеллекта (ИИ) в 2020 году, а также сделала прогноз на несколько ближайших лет: аналитики полагают, что отрасль продолжит устойчиво развиваться.

По оценкам, объём ИИ-рынка в России в прошлом году достиг 291 млн долларов США. Расходы на продукты со средствами искусственного интеллекта в коммерческих и государственных организациях увеличились практически на четверть по сравнению с 2019-м — на 22,4 %.

Крупнейшим сектором с точки зрения внедрения средств ИИ является финансовая отрасль. Организации из данной сферы активно берут на вооружение технологии искусственного интеллекта с целью анализа и предотвращения угроз, а также выявления и расследования мошенничества. Кроме того, средства ИИ востребованы в области цифровых помощников.

Сектор производства как дискретного, так и непрерывного, применяет элементы искусственного интеллекта для автоматизированного профилактического обслуживания и управления качеством.

В области здравоохранения средства ИИ помогают автоматизировать многие процессы диагностики и лечения в условиях пандемии. Кроме того, технологии искусственного интеллекта востребованы в сфере торговли, где обеспечивают функционирование рекомендательных сервисов, чат-ботов и пр.

Эксперты IDC полагают, что российский рынок ИИ будет демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5 % до 2024 года. В 2023-м объём отрасли преодолеет знаковую отметку в 500 млн долларов США, а в 2024-м составит 555,1 млн долларов.