Отфильтровав большое количество источников и подписок — собрал для вас все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за июнь. Всем приятного чтения!
1. Команда исследователей из Карнеги-Меллона сделала прорыв в области неинвазивного управления роботизированными устройствами.
Используя неинвазивный интерфейс мозг-компьютер, они разработали первую в мире успешную роботизированную руку, которая управляется с помощью мыслей и без хирургического (!) вмешательства. Технология продемонстрировала способность непрерывно отслеживать и следовать за курсором компьютера.
> Читать подробнее
2. Facebook AI опубликовали работу, в которой проверяли нейросети на способность следовать принципу взаимной исключительности при принятии решений. И выяснили, чем отличается процесс принятия решений у нейросети и ребенка.
> Читать подробнее
3. Waymo публикует данные для обучения автопилотных автомобилей. Данные включают в себя 3,000 видеозаписей вождения, которые в сумме длятся 16.7 часов, 600,000 фреймов, около 25 миллионов 3D границ объектов и 22 миллионов 2D границ объектов. Сенсоры на автомобилях, которые собирали данные, включали в себя 5 LiDARs, 5 камер и радары, количество которых не разглашается. Компания заявила, что им удалось точнее синхронизировать LiDAR и записи камер, чем в открытых данных (KITTI, NuScenes).
> Читать подробнее
4. Нейросеть генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей. Исследователи из Facebook AI опубликовали нейросеть, которая генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей. Примеры сгенерированных аудиозаписей находятся по ссылке.
> Читать подробнее
5. BMW проверяет распознавание светофора. Компания инвестирует в будущее автомобилей с автономным управлением. Чтобы заставить людей освоить автомобили с самостоятельным вождением, потребуется много внимания к тому, как эти машины могут вести себя безопасно не только на шоссе, но и в городских условиях.
> Читать подробнее
6. Искусственный интеллект обучился создавать визуальные образы с более здравым смыслом. Исследователи говорят, что, помимо того, что они помогают художникам и дизайнерам быстро вносить коррективы в визуальные эффекты, они могут помочь компьютерным ученым определить «поддельные» изображения.
> Читать подробнее
7. Нейросеть от Samsung научила Распутина петь голосом Beyonce. Исследователи из Центра ИИ компании Samsung в Кембридже и Имперского колледжа в Лондоне создали end-to-end генеративно-состязательную сеть (GAN), которая анимирует и синхронизирует движения лица на 2D-изображении с аудиозаписью, содержащей голос. Благодаря этому создается впечатление, что голос с аудиоклипа принадлежит лицу на изображении.
> Читать подробнее
8. При обучении одной модели ИИ может выделяться столько же углекислого газа, сколько за время жизни пяти автомобилей. Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте обнаружили, что в процессе жизненного цикла обучения распространенных крупных моделей ИИ может быть выделено более 626 000 фунтов в эквиваленте углекислого газа, что почти в пять раз превышает срок службы среднего американского автомобиля (включая производство самого автомобиля).
> Читать подробнее
9. Трехмерная протезная рука может догадаться, как люди играют в «камень, ножницы, бумага». Новая протезная рука, напечатанная на 3D-принтере, может выучить модели движений пользователя, чтобы помочь пациентам с ампутированными конечностями выполнять ежедневные задачи, сообщается в исследовании, опубликованном на этой неделе в Science Robotics.
> Читать подробнее
10. Усовершенствованные инструменты распознавания лиц с генеративным завершением лица. Исследователи из Института информационных наук USC в Калифорнии недавно провели исследование, в ходе которого выяснялось, может ли завершение закрытых лиц с использованием искусственных нейронных сетей (ANN) улучшить точность инструментов распознавания лиц. Их исследование основано на исследовательском проекте IARPA Odin, который направлен на выявление истинных и ложных лиц на изображениях, в конечном счете, для повышения производительности инструментов биометрической аутентификации.
> Читать подробнее
11. Результаты визуализации, данные о здоровье объединяются в модели ИИ для прогнозирования рака молочной железы. Женщины знают, что рак молочной железы — слишком частый диагноз, чтобы его игнорировать.
> Читать подробнее
12. Исследователи используют биологическую эволюцию, чтобы вдохновить машинное обучение. В новом исследовании, опубликованном в журнале « Искусственная жизнь», исследовательская группа во главе с Николасом Гуттенбергом и Натаниэлем Девой из Института наук о Земле и жизни (ELSI) в Токийском технологическом институте, Япония, и Александрой Пенн из Центра оценки сложности во всем мире Nexus (CECAN), Университет Суррея, Великобритания (CRESS), исследует связь между биологической эволюционной открытостью и недавними исследованиями в области машинного обучения.
> Читать подробнее
13. Новая система AI управляет дорожной инфраструктурой через Google Street View. Ученые-геопространственники разработали новую программу для мониторинга дорожных знаков, нуждающихся в замене или ремонте, используя изображения Google Street View.
> Читать подробнее
14. Обучение искусственному интеллекту для соединения чувств, таких как зрение и осязание. В книге канадского автора Маргарет Этвуд « Слепой убийца» она говорит, что «прикосновение наступает раньше, чем зрение. Это первый язык и последний, и он всегда говорит правду».
> Читать подробнее
15. Полицейский производитель телекамер Аксон пока говорит «нет» распознаванию лиц. Распознавание лица является достаточно спорной темой. Но Axon, который производят большинство из этих камер, обратился за советом по этой теме от независимой исследовательской комиссии и в соответствии с его выводами решил пока не использовать распознавание лиц.
> Читать подробнее
16. Соединяя точки между голосом и человеческим лицом. Еще раз, команды искусственного интеллекта дразнят царство невозможного и дают удивительные результаты. Эта команда в новостях выяснила, как может выглядеть лицо человека, основываясь только на голосе. Добро пожаловать в Speech2Face. Исследовательская группа нашла способ восстановить очень грубое сходство некоторых людей на основе коротких аудиоклипов.
> Читать подробнее
17. Концепция самолета Flying-V знаменует собой захватывающий новый взгляд на авиаперевозки. Рассадка пассажиров в крылья? V-образный самолет, предназначенный для перевозки пассажиров, грузов и топливных баков в его крыльях, считается хорошей идеей на будущее.
> Читать подробнее
18. Исследователи CMU используют компьютерное зрение, чтобы заглядывать за угол. Будущему автономному транспортному средству и другим системам искусственного интеллекта, возможно, не понадобится линия прямой видимости для сбора невероятно подробных данных изображения: новое исследование Университета Карнеги-Меллона, Университета Торонто и Лондонского университетского колледжа разработало методику «заглядывания за угол».
> Читать подробнее
19. Шепот шизофрении: машинное обучение находит «здоровые» слова, предсказывающие психоз. Метод машинного обучения обнаружил скрытую подсказку в языке людей, предсказывающую позднее возникновение психоза — частое использование слов, связанных со звуком. В статье, опубликованной журналом npj Schizophrenia, были опубликованы результаты исследований ученых Университета Эмори и Гарвардского университета.
> Читать подробнее
20. Новая компьютерная атака имитирует характеристики нажатия клавиш пользователем и уклоняется от обнаружения. Исследователи кибербезопасности Университета имени Бен-Гуриона в Негеве (BGU) разработали новую атаку под названием Malboard. Malboard уклоняется от нескольких продуктов обнаружения, которые предназначены для постоянной проверки личности пользователя на основе персонализированных характеристик нажатия клавиш.
> Читать подробнее
21. Гарнитура Agent Unicorn для детей с ADHD может облегчить понимание. Стремление к лучшему пониманию детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности продолжается.
> Читать подробнее
22. ИИ научил себя играть в видеоигры, и теперь он бьет людей. С самых ранних дней виртуальных шахмат и пасьянса видеоигры были игровым полем для развития искусственного интеллекта (ИИ). Каждая победа машины против человека помогает сделать алгоритмы умнее и эффективнее. Но для решения реальных проблем, таких как автоматизация сложных задач, включая управление автомобилем и переговоры, эти алгоритмы должны ориентироваться в более сложных средах, чем настольные игры, и изучать командную работу. Научить ИИ работать и взаимодействовать с другими игроками, чтобы добиться успеха, было непреодолимой задачей — до сих пор.
> Читать подробнее
23. Европа должна запретить ИИ для массового наблюдения и оценки социального кредита, считает консультативная группа. Независимая экспертная группа, которой поручено консультировать Европейскую комиссию чтобы проинформировать о своем регулирующем ответе на искусственный интеллект — чтобы поддержать заявленную цель законодателей ЕС по обеспечению того, чтобы развитие ИИ было «ориентировано на человека», — опубликовал свои политические и инвестиционные рекомендации.
> Читать подробнее
24. Исследователи пытаются воссоздать человеческое мышление в машинах. Исследователи из Оксфордского университета недавно пытались воссоздать модели человеческого мышления в машинах, используя сеть воображаемого языка (LGI). Их метод, описанный в статье, ранее опубликованной на arXiv, мог дать информацию о развитии искусственного интеллекта, способного к человеческому мышлению, что влечет за собой целенаправленный поток мысленных идей, управляемых языком.
> Читать подробнее
25. Умные очки Vuzix получают автоматическое распознавание лиц, предназначенное для правоохранительных органов.
> Читать подробнее
26. Там, где мы видим фигуры, AI видит текстуры. К удивлению исследователей, алгоритмы глубокого обучения зрению часто не в состоянии классифицировать изображения, потому что они в основном принимают сигналы от текстур, а не форм.
> Читать подробнее
27. Наконец, приложение камеры, которое автоматически удаляет всех людей с ваших фотографий. Как мизантроп, живущий в оживленном городе, мне не на что жаловаться. И, в частности, проблема людей, заполняющих мои фотографии, что бы я ни снимал, является постоянной. Это не будет проблемой с Bye Bye Camera и приложением, которое просто удаляет людей из фотографий
> Читать подробнее
28. Машинное обучение предсказало изменения в кишечном микробиоме человека. Исследователи предложили новый метод регрессии, который позволяет предсказывать изменения в составе кишечного микробиома человека на основе данных о микробиоме в прошлом. Метод позволяет анализировать изменение долей различных видов микроорганизмов индивидуально. Исследование было опубликовано в журнале PLoS Computational Biology.
> Читать подробнее
Бонусом
29. Физики обсуждают идею Хокинга о том, что Вселенная не возникла. Недавний вызов самой большой идее Стивена Хокинга — о том, как Вселенная могла появиться из ничего.
> Читать подробнее
На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Делайте выводы и работайте продуктивно. Больше подобных статей, новостей и обзоров можно читать в телеграм-канале Нейрон (@neurondata) и подписывайтесь на меня в Хабре, не пропускайте следующих дайджестов.
Всем знаний!
Комментарии (11)
fivehouse
03.07.2019 17:50Я вот читаю, читаю — везде прорывы, разрывы и даже отрывы. Везде какие-то ура-достижения. А практических результатов, чтобы ими можно было воспользоваться хотя бы с минимальной пользой сейчас, нет. Это так всегда теперь будет с последними достижениями искусственного интеллекта?
Hardcoin
04.07.2019 06:55+1Съездите в Китай и пользуйтесь. https://m.habr.com/ru/company/madrobots/blog/443776/
Не хотите в Китай — откройте Гугл-переводчик или Яндекс-Алису. И там и там нейросети.
fivehouse
04.07.2019 14:03И где, кому и в чем это помогло? Почему когда хотят сказать, что перевод отвратительный говорят, что перевод делал Гугл-переводчик? Как часто обычный человек пользуется Гугл-переводчиком не на уровне словаря? Мне не нужно китайское распознавание лиц. Я очень хочу попользоваться действительно чем-то полезным, что реально решает важную проблему и помогает в чем-то.
Hardcoin
04.07.2019 14:09+1Мне не нужно китайское распознавание лиц.
Как будто мир крутится вокруг вас. Практических сколько угодно, просто, видимо, не для вас. Ничего страшного, постепенно и для вас что-то полезное сделают.
В Яндексе, кстати, тоже используют нейросети. Если вы пользуетесь сервисами Яндекса, наверняка хоть одна сетка сделала вам что-то полезное, просто не явно.
fivehouse
04.07.2019 15:17Как будто мир крутится вокруг вас.
Мой мир и мир моих знакомых крутится именно вокруг меня и вокруг нас. А такого рода новости со всеми их микрообещаниями и с результатами никогда не выходящими в реальную обычную жизнь выглядят смехотворно. Такое впечатление, что мирок этих новостей это что-то такое закрытое и строго замкнутое на самое себя.Hardcoin
05.07.2019 09:53никогда не выходящими в реальную обычную жизнь
Конечно китайское распознавание лиц или автопилот Теслы (тоже на нейросетях) не входят в вашу реальную обычную жизнь. Они входят в реальную обычную жизнь какой-то части китайцев и владельцев Тесла. А уж смехотворна вам их жизнь или не смехотворна — это дело ваше и ваших знакомых.
RomanoBruno
10.07.2019 20:25вам смехотворно, а 1,5 миллиардам китайцев не да смеха. у них вся жизнь меняется прямо сейчас с этим социальным рейтингом
Groramar
05.07.2019 00:09Мы техдокументацию уже переводим Гуглом на английский с русского. Качество перевода примерно одинаковое с людьми. Вычитывать приходится оба, в любом случае.
AndrewShmig
Отличная подборка!
Последней статьи на русском случаем нет? Устал читать на инглише.
T_Sun
Тренируйте свою нейросеть!
А если серьёзно, это хороший повод сделать перевод статьи и выложить сюда.
AndrewShmig
Там dropout уже 100% :)
А по переводу — боюсь, что в терминологии утону, хотя глянуть надо.