Искусственный интеллект

Использование ИИ для повышения эффективности работников умственного труда

Новые возможности ИИ, способного распознавать контекст, концепции и смысл понятий, открывают новые, иногда неожиданные способы совместной работы работников умственного труда и машин. Эксперты способны делать свой вклад в обучение, контроль качества и тонкую подстройку результатов работы ИИ. Машины могут дополнять знания своих коллег-людей и иногда помогают воспитывать новых экспертов. Эти системы, более правдоподобно имитирующие человеческий разум, оказываются более надёжными, чем их предшественники, зависящие от данных. И они могут оказать значительное влияние на работников умственного труда, составляющих
48% от рабочей силы в США – и на более 230 млн работников умственного труда во всём мире. Но чтобы воспользоваться всеми преимуществами этого более умного ИИ, компаниям необходимо будет пересмотреть рабочий процесс и рабочие места.

Источник

«Толстый и тонкий» или как я осваивал нейросети

Часть 2

Часть 1 —
здесь.

Большое спасибо читателям за положительные отзывы.

Обучение

Ну вот, всё готово! Теперь можно начинать. Начинать обучать нейросеть, а потом пожинать плоды этого её обучения. Так думается поначалу, по неопытности… Но вернёмся к теории. К устройству нейрона. Есть дендриты, есть тело нейрона, есть аксон. По дендритам мы передаём входные сигналы (рост и вес), которые имеют свои веса W1 и W2, есть тело нейрона (активационная функция) и есть аксон(выход).



Источник

Мировая война с личными автомобилями: MaaS шагает по планете

Вот уже несколько лет в узких кругах обсуждается будущее транспорта. Говорят, что все виды транспорта и все способы передвижения людей должны объединиться в единую услугу «мобильности», простую и удобную в получении и оплате. Эта концепция называется Mobility-as-a-Service (MaaS) — слияние всех транспортных операторов, частных и «государственных», в единого виртуального поставщика. Понятно? Вряд ли. Попробуем разобраться, что же это за MaaS и какую роль технологии и, в частности, смартфоны будут иметь в будущей транспортной революции.

Источник

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.

Источник

Распознавание танков в видеопотоке методами машинного обучения (+2 видео на платформах Эльбрус и Байкал)

В процессе своей деятельности мы ежедневно сталкиваемся с проблемой определения приоритетов развития. Учитывая высокую динамику развития IT индустрии, постоянно возрастающую востребованность со стороны бизнеса и государства к новым технологиям, каждый раз, определяя вектор развития и инвестируя собственные силы и средства в научный потенциал нашей компании, мы следим за тем, чтобы все наши исследования и проекты носили фундаментальный и междисциплинарный характер.

Источник

Яндекс улучшит алгоритмы распознавания голоса

Пресс-секретарь ЗАО «Яндекс», Василий Ивашкин сообщил, что в поддержку службы Яндекс.Такси участились жалобы на качество распознавания речи.

Как сами водители, так и пассажиры жалуются, что речь с акцентом очень плохо распознается. Часто возникают недоразумения при попытке набрать пункт назначения голосом. Приходится набирать адреса с экранной клавиатуры, либо просить пассажира самого продиктовать пункт назначения.

Источник

Jetson Nano: одноплатник для машинного обучения от Nvidia

Вчера компания Nvidia анонсировала
Jetson Nano: одноплатный компьютер для вычислений в области ИИ. Маленький компьютер с поддержкой библиотек
CUDA-X AI выдаёт 472 гигафлопса для запуска современных рабочих нагрузок ИИ, потребляя при этом всего лишь 5 Вт.

Источник

Нейросеть от Nvidia превращает простейшие наброски в красивые пейзажи

Водопад курильщика и водопад здорового человека

Все мы знаем, как нарисовать сову. Нужно сначала нарисовать овал, потом еще окружность, ну а потом — получается шикарная сова. Конечно, это шутка, причем очень старая, но инженеры Nvidia постарались сделать так, чтобы фантазия стала реальностью.

Новая разработка, которая называется GauGAN, создает шикарные пейзажи из очень простых набросков (действительно простых — окружности, линии и все). Конечно, в основе этой разработки лежат современные технологии — а именно генеративные состязательные нейросети.

Источник

Snapdragon 8cx: 7-нанометровая платформа для ПК

Мы занимаемся созданием инновационных технологий, которые полностью меняют то, как люди в мире используют различные устройства для вычислений и связи друг с другом или с сетью интернет. Теперь мы применяем эти познания и в сфере ПК. Наша цель — решить проблемы, с которыми пользователи ноутбуков сталкиваются годами, включая малое время их автономной работы, медленную загрузку системы и отсутствие скоростного безопасного подключения к Сети. Фактически, мы стремимся к тому, чтобы наши ПК были больше похожи на наши смартфоны.

Источник

Машинное ориентирование на дальних расстояниях при помощи автоматизированного обучения с подкреплением

Только в одних США живёт 3 миллиона человек с ограниченными возможностями передвижения, которые не могут покинуть свои дома. Вспомогательные роботы, способные автоматически ориентироваться на дальних расстояниях, могут сделать таких людей более независимыми, привозя им продукты, лекарства и посылки. Исследования показывают, что глубокое обучение с подкреплением (ОП) хорошо подходит для сопоставления сырых входных данных и действий, к примеру, для обучения
захвату объектов или
передвижению роботов, но обычно у ОП-
агентов отсутствует понимание крупных физических пространств, необходимое для безопасного ориентирования на дальних расстояниях без помощи человека и адаптации к новому окружению.

Источник

Как мы предсказывали отток, подойдя к нему как к стихийному бедствию

Иногда для того, чтобы решить какую-то проблему, надо просто взглянуть на нее под другим углом. Даже если последние лет 10 подобные проблемы решали одним и тем же способом с разным эффектом, не факт, что этот способ единственный.

Есть такая тема, как отток клиентов. Штука неизбежная, потому что клиенты любой компании могут по множеству причин взять и перестать пользоваться ее продуктами или сервисами. Само собой, для компании отток — хоть и естественное, но не самое желаемое действие, поэтому все стараются этот отток минимизировать. А еще лучше — предсказывать вероятность оттока той или иной категории пользователей, или конкретного пользователя, и предлагать какие-то шаги по удержанию.

Анализировать и пытаться удержать клиента, если это возможно, нужно, как минимум, по следующим причинам:

• привлечение новых клиентов дороже процедур удержания. На привлечение новых клиентов, как правило, нужно потратить определенные деньги (реклама), в то время как существующих клиентов можно активизировать специальным предложением с особыми условиями;


• понимание причин ухода клиентов — ключ к улучшению продуктов и услуг.

Существуют стандартные подходы к прогнозированию оттока. Но на одном из чемпионатов по ИИ мы решили взять и попробовать для этого распределение Вейбулла. Чаще всего его используют для анализа выживаемости, прогнозирования погоды, анализа стихийных бедствий, в промышленной инженерии и подобном. Распределение Вейбулла — специальная функция распределения, параметризуемая двумя параметрами
и
.



Википедия

В общем, вещь занятная, но для прогнозирования оттока, да и вообще в финтехе, использующаяся не так, чтобы часто. Под катом расскажем, как мы (Лаборатория интеллектуального анализа данных) это сделали, попутно завоевав золото на Чемпионате по искусственному интеллекту в номинации «AI в банках».

Источник

Костя Горский, Intercom: про города и амбиции, продуктовое мышление, навыки для дизайнеров и саморазвитие

Алексей Иванов (автор, Ponchik.News) пообщался с Костей Горским, дизайн-менеджером в компании Intercom, бывшим дизайн-директором «Яндекса» и автором телеграм-канала «Дизайн и продуктивность». Это пятое интервью в серии интервью с топовыми специалистами в своих областях про продуктовый подход, предпринимательство, психологию и изменение поведения.

Источник

DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения

Источник: Коммерсант

Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания искусственного интеллекта следующего поколения Artificial Intelligence Next (AI Next). Идеологи и создатели уверены, что новый AI будет значительно совершеннее предыдущего, а суждения робота не будут отличаться от логических суждений живого человека, основываясь на «здравом смысле».

Стоимость проекта
оценивается в $2 млрд. Директор отдела DAPRA по военной науке Валери Браунинг заявила: «Сверхидея проекта AI Next такова: превратить машину из инструмента, порой очень достойного, в настоящего партнера, в сотрудника, заслуживающего доверия».

Источник

Технологическая сингулярность: современный миф о конце света под видом гипотезы о прогрессе

Размышления о технологической сингулярности за пределами, собственно, попыток продвинуться в понимании процессов, которые за этим термином скрываются — то есть, по сути, размышления об отношении к технологической сингулярности — это, своего рода, реальный тест
Kobayashi Maru для людей начала XXI века, смысл которого — осознать, что означает идея непознаваемого, идея утраты контроля и идея неизбежности этого в масштабе всего человечества.



По идее, это несложная психотерапевтическая практика: найти внутри точку, на которой сознательное признание условий игры поймает равновесие с принятием подсознательным — без сваливания в отрицание, злобу, торг или отчаяние.

И этот тест, который, судя по большей части рассуждений об этом, люди исключительно фейлят.

И автор поста «Быть технофобом бессмысленно, даже если технофобия оправдана», несмотря на многообещающее название, похоже, не стал исключением, дойдя до торга, то есть, на стадии, когда люди пытаются make sense в привычном им значения этого понятия в обстоятельствах, отрицающих саму возможность подобного, путём рационализации.
arttom сторговался на идее «чёрного ящика», по условиям которой:

1. люди соглашаются, чтобы непознаваемое осталось непознаваемым, и даже, в подтверждение своей добросовестности, соглашаются при этом ещё и немножко коллективно немножко отупеть — что, впрочем, не имеет никакого смысла с точки зрения интересов непознаваемого, которое от этого непознаваемее не станет;


2. взамен, люди получают это непознаваемое, каким бы они ни было непознаваемым, contained — внутри этого самого «чёрного ящика», то есть, всё-таки, до какой-то степени под контролем, ограниченным — и в этом смысле, всё же, осознаваемым, и не таким уже жутким, а буквально ограниченным.

То есть, тоже пока не справились с этим упражнением. И это очень плохо.

Источник

BionicSoftHand — безопасная и гибкая роботизированная рука с искусственным интеллектом от компании Festo

В данном решении нет скелетной структуры, рука выполнена из мягких и гибких материалов, фаланги пальцев выполнены из трехмерной текстильной ткани с тактильными сенсорами и гибкими проводниками, которые могут сгибаться помощью пневматических модулей. В запястье руки установлен узел с клапанами, которые приводят в движение элементы руки при необходимости мелко моторных движений.

Движениями BionicSoftHand управляет искусственный интеллект, способный обучаться методом проб и ошибок, а после адаптации к задаче быстро и автономно выполнять необходимые действия с предметами, по аналогии как это делает человек

Источник