Генеративно-состязательные нейросети позволяют генерировать зоологические структуры от известных до самых необычных вариантов строения

Пару лет назад в моем списке для чтения появилась статья под названием «Прогресс и развитие GAN для улучшения качества, стабильности и повышения вариации». В ней описывается постепенный рост генеративно-состязательных сетей, начинавших с создания изображений с низким разрешением и повышавших степень детализации по мере продолжения обучения. Этой теме было посвящено множество публикаций, поскольку авторы использовали свою идею для создания реалистичных и уникальных изображений человеческих лиц. Глядя на эти изображения, кажется, что другим нейронным сетям потребуется изучить множество примеров, чтобы иметь возможность создавать то, что выдают GAN. Некоторые факторы кажутся относительно простыми и обоснованными фактически – например, что цвет обоих глаз должен совпадать. Но другие аспекты фантастически сложны, и их очень трудно сформулировать. Так, например, какие детали необходимы для того, чтобы связать воедино глаза, рот и кожу в целостное изображение лица? Конечно, я говорю о статистической машине как о человеке, и наша интуиция может нас обмануть — может оказаться, что рабочих вариаций относительно мало, а пространство решений более ограничено, чем мы себе представляем.

Читать далее

Подробности применения гибридного ИИ в новом направлении современного искусства – Hybrid Neural Network Art (HNN Art)

Искусство Гибридных Нейросетей (HNN ART) – лекарство от страха перед «цифрой». Галина Блейх и Елена Серебрякова. Нынешняя пандемия неожиданно явилась катализатором процесса, запущенного задолго до ее начала, а именно – использования интернета в качестве среды для прямой аудиовизуальной коммуникации между людьми. Понятно, что к началу пандемии все инструменты для этого были уже созданы и повсеместно использовались – Zoom, Skype, WhatsApp и т. д. Но именно в условиях изоляции они для большинства людей стали единственно возможным средством общения, обучения и занятости. В пользование этими ресурсами вовлеклись даже ярые противники дигитальной революции и компьютероненавистники. Можно сказать, что человечество заранее подготовилось к жизни в период физической разобщенности, как будто знало о его приближении. Но на фоне неслыханного увеличения количества самых разнообразных пользователей коллективное бессознательное начало генерировать страх и ужас по поводу вторжения всевидящей и всепроникающей «цифры» в личную жизнь.

Читать далее

Как создать подслушивающее устройство с помощью фотодиода и телескопа: инновационная разработка ученых

Если вы впечатляетесь оригинальностью разработок Льва Термена в области скрытого съема звуковой информации, иными словами, прослушки, такими как “Буран” и “Златоуст”, вас, наверняка, впечатлит описанный ниже опыт израильских исследователей. Бен Насси (Ben Nassi), Аарон Пирутин (Yaron Pirutin), Ювл Эловици (Yuval Elovici), Борис Задов (Boris Zadov) из университета Бен-Гуриона в Негеве (Ben-Gurion University of the Negev), а также Ади Шамир (Adi Shamir) из Вайзмановского научного института (Weizmann Institute of Science) разработали устройство, способное дистанционно прослушивать речь и другие звуки по вибрациям лампочки, висящей под потолком. Устройство расшифровывает данные в реальном времени и позволяет получать информацию практически мгновенно. Корнями методы прослушки такого типа уходят в исследования инженера закрытого туполевского КБ и пионера электронной музыки, Льва Термена. Который ещё в середине сороковых годов прошлого столетия разработал систему “Буран”, она при помощи отраженных ИК-лучей была способна осуществлять прослушку по вибрации оконных стекол.

Читать далее

Как устроена нейрокомпьютерная модель расшифровки речи за счет предсказания слов и слогов: подробности проекта

Что есть речь человека? Это слова, комбинации которых позволяют выразить ту или иную информацию. Возникает вопрос, откуда мы знаем, когда заканчивается одно слово и начинается другое? Вопрос довольно странный, подумают многие, ведь мы с рождения слышим речь окружающих людей, учимся говорить, писать и читать. Накопленный багаж лингвистических знаний, конечно, играет важную роль, но помимо этого есть и нейронные сети головного мозга, разделяющие поток речи на составляющие слова и/или слоги. Сегодня мы с вами познакомимся с исследованием, в котором ученые из Женевского университета (Швейцария) создали нейрокомпьютерную модель расшифровки речи за счет предсказания слов и слогов. Какие мозговые процессы стали основой модели, что подразумевается под громким словом «предсказание», и насколько эффективна созданная модель? Ответы на эти вопросы ждут нас в докладе ученых. Поехали. Для нас, людей, человеческая речь вполне понятна и членораздельна (чаще всего). Но для машины это лишь поток акустической информации, сплошной сигнал, который необходимо декодировать прежде, чем понять.

Читать далее

Подбираем шлем виртуальной реальности (VR) для промышленных задач: краткий обзор решений

Чаще всего люди покупают себе шлем виртуальной реальности (VR) для того, чтобы использовать его для развлечения. Ведь платформы Steam, Oculus Store и Windows всем знакомы по огромному количеству игр! Однако в настоящее время растет спрос на индустриальный VR, возможности которого позволяют специалистам из разных сфер коллективно работать с 3D-моделями нужных объектов в виртуальной реальности. В мире и в России при крупных корпорациях появляются целые департаменты по развитию и инновациям, чья задача — безболезненно внедрить в бизнес-процессы новые технологии типа искусственного интеллекта, облачных решений, и, конечно, виртуальной реальности. Например, за последние 2 года свои отделы по внедрению виртуальной реальности создали такие компании как Сбербанк, Ланит, Сибур и Газпром. Для того, чтобы приступить к использованию виртуальной реальности необходимо приобрести соответствующее оборудование: мощный компьютер и шлем виртуальной реальности. Встает вопрос, какой же VR-шлем выбрать для индустриальных задач? Наша команда опросила пользователей шлемов виртуальной реальности и подготовила для вас обзор лучших VR-гарнитур.

Читать далее

Ближайшее будущее телекоммуникационных технологий: кратко о главном

Технологии продолжают развиваться несмотря ни на какие кризисы. Особенно активен прогресс в телекоммуникациях. С течением времени бизнесу, государству и обычным людям нужна все более надежная и быстрая связь и телекоммуникационной индустрии приходится соответствовать требованиям. Что мы увидим в ближайшем будущем? Конкурентная борьба среди телекоммуникационных компаний во многом превращается в технологическое сражение на скорость: кто быстрее внедрит новые технологии, кто точнее угадает желания пользователей и направление движения рынка. Опросы показывают, что руководители отрасли на сегодняшний день считают самой актуальной задачей внедрение систем безопасности. Это вполне понятно. Операторы сети несут ответственность за своих пользователей и должны защищать их от растущих угроз взломов, прослушки, перехвата SMS. К сожалению, эти угрозы сейчас реальны как никогда. Такие атаки проводятся спецслужбами разных стран, мошенниками и злоумышленниками. Недавно в поле внимания специалистов по безопасности опять попали фундаментальные уязвимости сигнального протокола SS7, разработанного в 1970-е годы и до сих пор используемого в сетях GSM.

Читать далее

Искусственный интеллект в медицине: существующие технические решения и проблемы использования

Одним из важнейших факторов, влияющих на развитие человеческого общества в ближайшие годы, станет искусственный интеллект (ИИ). В это понятие мы вкладываем все направления развития сферы, включая  машинное обучение (Machine Learning, ML),  генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN), градиентный бустинг (Gradient-boosted-tree models, GBM), глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) и т.д. Бизнес, технологический сектор, а также здравоохранение — это те области, где ИИ особенно востребован. Давайте посмотрим, как инструменты AI/ML способны повлиять на качество оказания медицинских услуг. Прим.: Cloud4Y подготовил статью из трёх частей, посвящённых связке ИИ и медицины. Первые две рассказывают о способах использования технологии, а третья посвящена проблемам, которые возникают при реализации этой идеи. Идея использования искусственного интеллекта в медицине восходит к 1972 году, когда заработал MYCIN Стэнфордского университета. Это была программа-прототип ИИ, используемая для изучения вопроса заражения крови.

Читать далее

Может ли современная нейросеть решить вашу задачу: критерии оценки применимости

На иллюстрации: Haystacks at Sunset Reimagined by AshnoAlice. Инженер по машинному обучению Джордж Хосу задает вопрос: «Какие проблемы решает машинное обучение?». Или конкретнее, с учетом современного развития отрасли: «Какие проблемы нейросеть способна решить на практике?». Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью, так как рассуждения на эту тему, как нам кажется, встречаются редко. На первый взгляд, этот вопрос рассматривают такие теории, как вероятно приближенно корректное обучение (PAC learning). Однако они изучают машинное обучении в целом, но на практике не дают никаких осмысленных ответов. Автор утверждает, что если взять конкретную проблему, то часто можно разумно и уверенно ответить, сможет нейросеть решить ее или нет. Достаточно взглянуть на исходные данные и саму задачу. Наверное, полезно изложить правила, которые позволяют находить ответы на такие вопросы. «Я ни в коем случае не утверждаю, что эти правила точны или основаны на фактических данных в научном смысле, но это может стать хорошей отправной точкой для дальнейшего обсуждения», — пишет автор статьи.

Читать далее

Основные отличия работы мозга и нейронной сети: от физиологии до формальной логик и графов

Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.  Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге. Прежде всего, это связано с большой идеологической пропастью между этими двумя столпами науки. Компьютерные науки требуют некой схематичной простоты, строгости и лаконичности в описании систем, некого системного подхода, в отбрасывании лишнего и чёткой структуризации достаточной для оформления в программном коде.

Читать далее