Учёные создали алгоритм, позволяющий находить материалы с необходимыми свойствами.

Например материал поглощающий 100% солнечной энергии (солнечные панели поглощают до 30%) или даже материалы со свойством невидимости, но до плащей-невидимок нам ещё далеко ;))

https://m.phys.org/news/2018-06-algorithm-materials-unusual-characteristicsincluding-invisibility.html

ИИ освоил полисемию.

Компьютерные системы уже могут понять о чём говорят люди (Alexa, Cortana, Siri, Алиса, Google now и тд), но это понимание ещё далеко от совершенства из-за множества причин. Наверное, основной сложностью является понимание слов в разных контекстах.

Невероятно, но учёные из Алленского Института искусственного интеллекта и Вашингтонского университета создали новую систему под названием ELMo (“Embeddings from Language Models”), которая делает доступным понимание полисемии слов для систем искусственного интеллекта, значительно улучшая современное состояние обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

Системы, использующие метод ELMo, имели немедленные преимущества, улучшая даже самые современные алгоритмы естественного языка на целых 25 процентов - огромный прирост для этой области. И поскольку это лучший, более контекстно-ориентированный стиль обучения, но не принципиально другой, его можно легко интегрировать даже в существующие коммерческие системы. Так что в ближайшее время умные ассистенты могут получить серьёзный апгрейд;))

Такие разработки приближают нас к более удобной форме взаимодействия компьютера и человека.

https://techcrunch.com/2018/06/15/machines-learn-language-better-by-using-a-deep-understanding-of-words/

Учёные из университета Цинхуа (Китай) совместно со специалистами из разных стран разработали систему компьютерного зрения которая видит нас без одежды.

Нет, это не извращение какого-то маньяка, а система которая позволит создавать спец эффекты для фильмов и компьютерных игр без облигающих зелёных костюмов; откроет новые перспективы для виртуальной и дополненной реальностей и в целом значительно повлияет не только на индустрию развлечений, но и на развитие технологий ИИ.

https://techcrunch.com/2018/06/18/whats-under-those-clothes-this-system-tracks-body-shapes-in-real-time/?ncid=txtlnkusaolp00000595

Алгоритмы теперь могут предсказывать ближайшее будущее с точностью до 40%

Как люди, мы уже неплохо справляемся с управлением событиями в нашей жизни. Можем подбирать себе продукты питания, способы передвижения и путешествий, предотвращать опасные для жизни заболевания с индивидуальным лечением. Однако, есть такое абстрактное понятие, которое по прежнему ускользает от нашего контроля - Время, как предсказать, что будет дальше, как извлечь максимальную пользу из будущего. Видимо в этом вопросе нам помогут технологии.

Учёные из Боннского Университета (Германия) сообщили, что им удалось разработать софт для предсказания ближайших 5 минут в будущем с точностью от 15 до 40% .

В эксперименте алгоритм просматривал часы обучающих кулинарных видео по приготовлению яишницы, салата и других простых блюд. Но видео показывалось не до конца и системе нужно было самой предсказать последующий алгоритм действий, основываясь на полученном опыте.

Эта технология может использоваться как в промышленности, так и для помощи старым людям роботами в будущем (наверное уже не таком далёком ;))

С помощью таких разработок мы становимся всё ближе к симбиозу человека и машины.

https://techcrunch.com/2018/06/15/teaching-computers-to-plan-for-the-future/?ncid=txtlnkusaolp00000595

Nvidia позволит создавать супер slow-mo кадры из обычных видео, снятых не на топовые смартфоны. Всё благодаря магии искусственного интеллекта. Готовьтесь Instagram, YouTube)

https://youtu.be/MjViy6kyiqs

Китай запустил в небо дронов - птиц для дополнительной слежкой за жителями, помимо очков с распознаванием лиц у полицейских. Очередной маразм, когда пытаешься объять необъятное, вернее следить за 1 500 000 000 людьми.

Хотя, почему-то кажется, что именно ИИ это со временем будет под силу.

https://www.cnet.com/news/china-launches-high-tech-bird-drones-to-watch-over-its-citizens/

Вооружённые силы США тестируют алгоритм, который будет предвидеть замену запчастей боевых машин.

Казалось бы, прямо сюжет из научно фантастического фильма и в дальнейшем такая технология найдёт применение в гражданских условиях. И на сайте компании Uptake, которая будет предоставлять такую технологию для вооружённых сил, можно увидеть красивый релкамный текст о том, что компания использует мощь технологий, чтобы люди и машины могли работать эффективней. Но в этом конкретном случае, эффективное выполнение задачи машиной означает - ликвидацию своих противников, т е других людей.

Как-то не радостно, но это реальность в которой мы живём. В каждом событии есть две стороны медали и технологии не исключение.

https://www.engadget.com/2018/06/26/us-army-ai-vehicle-repairs-bradley/?ncid=txtlnkusaolp00000595

Компания Google начинает тестировать Duplex - ИИ для совершения телефонных переговоров. Пока на ограниченном числе пользователей.

Казалось бы, добавьте такой же ИИ на второй конец провода и... до свидания менеджеры и всевозможные вакансии связанные с телефонными переговорами и прочим выносом человескоского мозга.

Но как бы это не оказалось очередным хайпом, а то что-то не верится, что вот так буднично нас начнут заменять программами.

https://www.bgr.in/news/google-duplex-io-2018-is-real-public-testing-begin-this-summer-report/

Миланский университет работает над искусственным учителем, который адаптирует образование для каждого отдельного студента. Как только его изобретут, заново поступлю ;)))

https://news.microsoft.com/europe/features/teaching-how-to-learn-can-ai-mentors-change-education/

Я знаю, что среди моих подписчиков есть много специалистов в квантовых вычислениях, поэтому они оценят новость;))

Согласно данным недавнего исследования, опубликованного в журнале Physical Review Letters, китайские физики добились квантовой запутанности с 18 кубитами, превысив предыдущий рекорд в 10 кубитов. Это представляет собой важный шаг к реализации крупномасштабных квантовых вычислений.

https://news.cgtn.com/news/3d3d674d334d544e78457a6333566d54/share.html

Исследователи из Калтеха разработали нейронную сеть созданную из ДНК, которая может учиться, формируя "воспоминания" из полученных результатов. Нейронка успешно научилась распознавать рукописный текст и может применяться для множества других задач на молекулярном уровне.

Важный шаг в демонстрации возможностей ИИ в биомолекулярных схемах.

https://www.sciencedaily.com/releases/2018/07/180704135320.htm

Искусственный интеллект ставит на победу Англии в ЧМ по футболу, согласны?

https://www.theregister.co.uk/2018/07/06/ai_predicts_england_victory_over_sweden/

Новый алгоритм улучшает фотографии с плохим качеством до невообразимо чётких фото.

EnhanceNet масштабирует фотографии с низким разрешением, синтезируя текстуры, которые вводят новые детали в получающееся изображение с высоким разрешением. Это делает снимки настолько реалистичными, что они практически неотличимы от реальных фотографий. Возможно, впервые в истории искусственный интеллект теперь может воссоздать реальность с необычной точностью - используя фальшивые детали.

Уверен, что новые поколения смартфонов будут оснащены такой функцией;)

https://www.fastcompany.com/90149773/this-ai-turns-unrecognizable-pixelated-photos-into-crystal-clear-images

Исследователи обманули нейронную сеть, чтобы она совершала незапланированные вычисления.

Исследователи Google продемонстрировали, что нейронную сеть можно обмануть в выполнении "бесплатных" вычислений для злоумышленников. Они опасаются, что в один прекрасный день можно будет использовать наши смартфоны как ботнеты.

https://motherboard.vice.com/en_us/article/bjbxbz/researchers-tricked-ai-into-doing-free-computations-it-wasnt-trained-to-do

В DeepMind разработали IQ-тест для моделей искусственного интеллекта | dev.by
https://dev.by/lenta/main/v-deepmind-razrabotali-iq-test-dlya-modeley-iskusstvennogo-intellekta

Картографированием и анализом архитектуры нейрональных связей в мозге (коннектомикой) теперь займётся ИИ.

Человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов, объединенных через 100 триллионов синапсов, а изображение одного кубического миллиметра ткани может генерировать более 1000 терабайт данных.

Но к счастью на помощь приходит прогресс, а точнее учёные из Google и Института нейробиологии им. Макса Планка, которые продемонстрировали рекуррентную нейронную сеть - тип машинного обучения, который часто используется в распознавании речи и рукописного текста - специально разработанную для такого специфического труда.

Считается, что в связях между нейронами заключены многие аспекты человеческой индивидуальности, такие как личность и интеллект, поэтому описание коннектома человека может стать большим шагом к пониманию многих умственных процессов.

https://venturebeat.com/2018/07/16/google-researchers-create-ai-that-maps-the-brains-neurons/

Rolls-Royce разрабатывает нано роботов-тараканов для обследования и ремонта самолетов.

Интересно, какие коммерческие применения придумают производители для потребительского рынка, если технология приживется.

https://www.cnbc.com/2018/07/17/rolls-royce-is-developing-tiny-cockroach-robots-to-fix-airplane-engines.html

Исследователи показали, что можно обучать искусственные нейронные сети непосредственно на оптическом чипе. Прорыв демонстрирует, что оптическая схема может выполнять функцию искусственной нейронной сети и может привести к более дешевым, быстрым и энергоэффективным способам выполнения сложных задач, таких как распознавание речи или изображений.

https://m.phys.org/news/2018-07-closer-optical-artificial-neural-network.html

Google только что запустил необычный ИИ - эксперимент под названием «Move Mirror».

Машинное обучение найдёт похожие гифки на основе вашей позы, которую вы запишите на вебкамеру. Совершенно бесполезно, но забавно)
На видео более наглядно: https://youtu.be/JvzkFJW6LIU


Источник https://www.cnet.com/news/google-just-launched-a-bizarre-ai-experiment-called-move-mirror/