​​На этой неделе ИИ ограбил компанию, написал контрольную, поиграл в Minecraft и сотворил китайского Джона Сноу:

◼️ Мошенники с помощьи ИИ скопировали голос CEO, позвонили в офис компании и потребовали немедленно перевести почти $250 тыс. в венгерский банк. Подчиненные тут же выполнили просьбу, не заподозрив обман — голос был неотличим от оригинала. Из Венгрии деньги тут же перевели в Мексику, а там они растворились в жарком воздухе пустыни. Арестов нет, подозреваемых — тоже. Чувствую, это не последняя жертва ИИ.

◼️ Четыре года назад 700 инженеров участвовали в конкурсе на создание ИИ, который пройдет научный тест восьмого класса. Приз — $80 тыс. Ни у кого не вышло. Самый лучший результат — 60% правильных ответов. Но в эту среду разработчики представили рабочую модель, которая сдала контрольную с более чем 90% успеха. Алгоритмы смогли разобраться с простой логикой и не справились только с диаграммами, но их и не учили. А я по-прежнему жду, когда сетки справятся с математикой.

◼️ В китайском App Store новый лидер — приложение Zao, генерирующее дипфейки с лицом пользователя. Нужен только один кадр, и алгоритмы за секунды подставят его в “Игру престолов” или куда-нибудь еще. Что ж, за дипфейками будущее, другой вопрос — этого ли мы хотели?

◼️ Нейросети пустили в Minecraft — разработчики из MIT уверены, что неограниченные возможности кубического мира позволят алгоритмам освоить широкий спектр задач и стать самостоятельными. Как обычно — ИИ будет учиться у игроков. Посмотрим, с чем он вернется к создателям.

​​Непостоянная рубрика — что там у рептилоидов?

Плохие новости: личные данные полмиллиарда пользователей Facebook утекли в сеть. На незащищенном сервере журналисты нашли ID граждан со всего мира и привязанные к ним мобильные номера. Кое-где даже оказались имена, пол и место проживания. Сейчас компания уже устранила утечку, но мы то знаем, что Интернет помнит все.

Хорошие новости: социальная сеть даст пользователям контроль над персональными данными, которые с помощью Facebook собирают сторонние сайты и приложения. Если вы захотите — можете почистить всю активность. Новая функция off-Facebook activity спрятана глубоко в настройках и пока доступна (и то — только в тестовом режиме) в Испании, Ирландии и Южной Корее. Более того, с серверов самого Facebook ничего удалить не получится. Кажется, что после всех скандалов с нелегальным сбором данных, это меньшее, что может сделать Цукерберг. Ждем шагов посерьезней.

Напоминаю, что за пару предложений об идеальном ИИ, которого почему-то еще нет, я подарю вам сувенир от AI Happens. Двух победителей выберу в этот четверг. Время еще есть — присоединяйтесь!

​​Беспилотники Яндекса проехали 1 миллион километров — что дальше? 

Хорошие новости: машина проехалась без серьезных происшествий. Для сравнения — Uber уже 10 месяцев не может вернуться к разработке после аварии с пешеходом. 

Плохие новости: миллион — это не так уж и много для 2019 года. Чтобы вы представляли масштаб, беспилотники Google успели накатать в 30 раз больше. Километраж имеет прямую корреляцию с тем, на сколько технология близка к стадии массового использования. Другими словами, американский IT пока ближе к продакшену. 

Если поиграть в астрологов: ставлю на то, что в 2020 году в Москве уже можно будет покататься на первом беспилотнике — правда, не всем и, скорее всего, только внутри ТТК.

Подвожу итоги конкурса «Какого ИИ не хватает прямо сейчас?»

Первый победитель — @maxbesov. Он предложил нейросеть, выделяющую нужную информацию в тексте: в книгах, научных статьях, обучающих материалах. Идея отличная — мы тратим уйму времени на то, чтобы найти жемчужину в океане, пробиваясь сквозь авторский стиль (прям как вы сейчас). ИИ упростил бы нам жизнь.

Второй победитель — @I3wVQb. Ему не хватает ИИ, который бы определил повреждения внутреннего двигателя по звуку. Цитата: «У каждой детали своя прочность. Какая именно требует ремонта — подскажет звук. Он может быть громче от колебания, менять тональность или “шуршать” из-за отсутствия смазочного материала. Человеческое ухо не различит повреждение на ранней стадии, а ИИ — да. И предупредит автомобилиста». От себя добавлю, что сам думал над подобной технологией и обсуждал с одной компанией: к звуку предлагал еще добавить вибрацию. Кладешь телефон на двигатель и снимаешь данные — это бы давало максимально точные показатели. Возможно в будущем удастся над этим поработать.

Поздравляю ребят с победой! Интересных идей было много, брейншторм обязательно повторим.

И еще — несколько предложенных ИИ на самом деле уже есть. Могу отдельно их назвать и указать компании, которые этим занимаются. Интересно?

​​За прошедшую неделю нейросети открыли для себя дикпики, научились генерировать игровых персонажей из селфи, озвучивать текст, переводить слова в движение и обслуживать людей в Макдоналдсе:

◼️ Одна разработчица открыла личку и увидела очередной дикпик. Тяжело вздохнув, она удалила сообщение и позвонила подруге. Вместе они решили создать нейросеть, которая бы банила чужие гениталии еще до того, как их увидит человек. Для сбора датасета девушки обратились к пользователям — вскоре фото было столько, что пришлось закрыть аккаунт в Twitter. Зато теперь ИИ распознает “дикпики обычные”, на очереди — “дикпики стеснительные”, где часть запрещенного контента прикрыта.

◼️ Китайские разработчики научились делать персонажей игры похожими на пользователей. Пока доступно только в Justice Online. Сфотографируйте лицо, и нейронки воспроизводят его в игре с учетом костной структуры. Больше не надо мучиться с настройками — достаточно селфи, чтобы оказаться в игре.

◼️ В Google Lens теперь можно прослушать текст с фото. Сначала сетки распознают каждый символ на фото, потом слова, а дальше — складывают текст целиком. Затем алгоритмы из соседнего приложения Translate переводят его и только потом подключается воспроизведение текста. Получается так себе — ошибки накапливаются на каждом этапе, и выходит почти сломанный телефон.

◼️ Алгоритм JL2P принимает входящий текст на английском и моделирует движение. Он может заставить 3D-фигурку ходить, бегать, играть на музыкальных инструментах и менять скорость передвижения — в общем, что человек скажет, то и сделает. Пока разработка на ранней стадии, но если подумать — это будущее робототехники.

◼️ Фастфудный император купил у стартапа Apprente голосовую систему, которую внедрят в “МакАвто”. Искусственного принимателя заказов уже начали тестировать на точках, дальше планируют внедрить его в приложение и киоски самообслуживания. А работникам сказать “пока”.

Привет, меня было мало на прошлых неделях, но теперь я снова с вами! Скоро покажу, какие ИИ уже существуют из того, что вы предложили в недавнем конкурсе. А пока — делюсь конференциями, где можем встретиться и пообщаться. Их две и обе крутые — Ai Stories и Pouf.conf. Первая уже завтра — так что начну с нее.

Молодым умам кажется, что запустить свое дело легко — главное, чтоб деньги были. На самом деле, подводных камней полно. Многие из них нашлись пока мы с командой делали Dbrain. C какими трудностями столкнулись и как решали — расскажу завтра на Pouf.conf. Надеюсь, мой честный рассказ о работе поможет будущим предпринимателям вырастить своего единорога.

Где? Москва
Когда? 26 сентября
Для кого? Для студентов
Регистрация? Тут

Потом поговорю с теми, кто уже играет на Hardmode. В неформальной атмосфере с ODS community и Rusbase обсудим мифы и ошибки при внедрении ИИ в бизнес. Конференция называется Ai Stories и она одна из лучших для бизнеса.

Где? Москва
Когда? 4 октября
Для кого? Бизнеса, технарей и всех заинтересованных
Билет? Тут

Увидимся!

​​Пробежимся по новостям из области ИИ — массовая слежка, русские студенты покоряют Google, подкасты и пользовательские соглашения:

➖ Команда из МФТИ стала призером конкурса от Google. В ежегодном соревновании Powered by TF Challenge приняли участие более 600 команд. Побеждает тот, кто представит лучшую разработку области ИИ на основе гугловской библиотеки TensorFlow. Русские разработчики показали библиотеку DeepPavlov и вошли в топ-5 лучших решений.

➖ Массовое распознавание лиц из Китая перекочевало в Индию. В стране нет законов о конфиденциальности, поэтому властям есть где разойтись. Планируют привязать к фейс-рекогнишну все доступные базы документов и трекать толпу 24/7. А все потому, что в стране полицейских не хватает. Зато камер скоро будет достаточно.

➖ Если вас бесит реклама в подкастах, следующий ИИ для вас. Нейросетка Adblock Radio научилась отличать рекламные вставки от простых разговоров, но пока пропускает нативную рекламу и иногда блокирует хип-хоп (понимаю ее). Автор ИИ не будет зарабатывать деньги на технологии. Все, что он хотел, это привлечь внимание создателей шоу к проблеме рекламы — ее много и она бесит. Пора что-то менять, а то придет ИИ и все заблокирует.

➖ Признайтесь честно — никто не читает пользовательские соглашения. Даже если там будет написано, что компания заберет квартиру и кота, мы жмем, потому что лень читать. Для таких людей (читай — всех) появился ИИ, который вглядывается в мелкий шрифт и коротко пересказывает содержание. Например, он говорит, что инстаграм не гарантирует безопасность опубликованного. Дальше — больше, нейросетки уже изучили бумаги всех самых популярных платформ. Там много интересного.

​​Недавно закончился конкурс, где я просил присылать идеи ИИ, которые еще не реализованы. Многие предложили ИИ, которые, на самом деле, уже есть. Собрал их в список. Надеюсь, будет полезным:

➖ Фитнес браслет снимает данные — говорит, когда вы заболеваете:
Тут все просто — даже последние поколения Apple Watch реализуют эту функцию.

➖ Управление закупками в бизнесе и прогнозирование спроса в магазинах:
Почти все крупные сети внедрили себе подобные решения. К примеру, Ozon.

➖ Автоматизация ручного труда в офисе при работе с документами:
Почти все предложения сводились к применению RPA + OCR. Смотрим Docr и Uipath.

➖ ИИ вместо инженеров для проектирования домов:
Многие бьются над этой задачей. Например, можно почитать о генеративных сетях в архитектуре.

➖ ИИ следит за пожилыми людьми и бьет тревогу, если что не так:
Над этим трудится стартап с русскими корнями Cherry Home.

➖ ИИ анализирует снимки МРТ, КТ, УЗИ — для зубов, живота, горла и тд, и ставит диагноз:
Медицина — одна из самых активных областей в машинном обучении. Перечислить все компании, которые над этим работают, не хватит символов. Вбейте в поисковике “тип исследования + AI” и тут же найдете 5-10 стартапов. Например, Dental Ai.

➖ Автоматический скоринг людей при хайринге:
HR двигается в разных областях — две важные: прохождение тестового задания и анализ видео интервьюируемого. Пример, HumanticAi.

➖ Генерация телеведущих и врачей:
Генерация — это тренд 2019 года. Думаю, уже в 2020 мы уже будем смотреть ролики на YouTube без людей, вместо него передачу будет вести замаскированный под человека ИИ. Что-то подобное уже сделали в Китае.

➖ Фильтрация пород почвы и продукции на конвейере:
В 2017 мы создавали в стартапе Connectome ИИ, который следит за качеством работы на конвейерной линии.

➖ ИИ говорит погоду на завтра:
С прогнозом на 5-7 дней все достаточно хорошо (точность около 90%), а вот дальше начинаются проблемы. Многие вкладываются в это, например, IBM.

На этом все. Впереди нас ждут новые достижения в ИИ. Оставайтесь со мной и ничего не пропустите 😉

​​Коллаборация года в IT — Microsoft разрешил Google ассистенту управлять Xbox Onе

Кто-нибудь помнит голосового помощника Cortana? Разработчики Microsoft представили его в 2014 году и, кажется, с тех пор о технологии никто не вспоминал. А ведь за эти годы Google и Apple подсадили пользователей на умных помощников — машина бронирует столики, отвечает на звонки, ведет записи и не научилась только белье из химчистки забирать (а жаль). В общем, Microsoft эту гонку проиграл.

Но это не конец — Microsoft понял, что лояльность пользователей важнее, чем попытки спасти Cortana, поэтому запустил интеграцию продуктов Google в свои системы. Начали с простого — позволили ассистенту управлять Xbox One — запускать игры, ставить на паузу, регулировать громкость. Теперь игровая приставка стала еще одним подопечным голосового помощника. Пока функция доступна в бете, но полноценный запуск назначен на эту осень.

Вероятно, это вопрос времени, когда мы сможем управлять компьютером через Google ассистента и получим полноценную поддержку помощника в Windows 10. В конце концов, какая разница через кого отдавать команды, если пользователь все равно сидит на винде.

Прочитал в Forbes статью на злободневную тему и пересказываю:

Существует технология, о который вы, возможно, слышали. Это OCR — оптическое распознавание символов. Даже если не слышали, то точно использовали, например, когда наводили камеру смартфона на текст для автоматического перевода.

Технология умеет не только это — крупные компании с помощью OCR переводят бумажные документы в цифру: обрабатывают входящие заявки от клиента и оцифровывают архивы. Но правда в том, что OCR уже давно может больше. И случилось это в тот момент, когда OCR заработал на базе ИИ.

Итак, как было раньше: OCR работает только на ограниченном наборе документов, обязательно определенного формата и качества. Он извлекает текст, но если поле хоть немного не вписывается в шаблон, результат желает оставлять лучшего. Многие компании к этому привыкли и живут дальше — в конце концов, ускорение работы на 20% уже неплохо.

Но где ИИ, там и будущее. OCR с использованием машинного обучения больше не ограничено правилами — система научилась думать. Она беспрерывно обучается в процессе, расширяя свои возможности в зависимости от нужд клиента. Если поле вдруг не подходит под стандарт (документ перевернут, на фото есть блики), алгоритмы все равно справятся с задачей — достаточно показать им примеры работы оператора в подобных ситуациях.

Однако и это еще не все. Можно выйти за рамки классического OCR и внедрить в работу системы NLP. Тогда алгоритмы учатся не только читать текст, но и понимать его. Системе не требуется подсказывать, где в тексте ФИО, дата, а где адрес человека — она уже умеет это делать, превосходя точность человека. В многостраничных документах такие функции являются необходимыми.

Развитие технологий уже повлияло на рынок — теперь мало создавать шаблоны, чтобы удержать клиента. Конкурентное преимущество за тем, кто обеспечит распознавание любых документов на уровне человека, в том числе для рукописного текста. Кстати, возможность распознавать его — тоже заслуга машинного обучения.

​​Думаю, вы уже догадались, в Dbrain мы пилим свой OCR — версию с пометкой АI.

О том как мы создали OCR на базе ИИ и кто наши клиенты — я расскажу на вебинаре. Это хороший повод познакомиться и поговорить. Зову тех, кто вынужден работать с докуменами, и евангелистов ИИ. В общем, всех!

​​История, в которой есть все — расизм, незаконный сбор данных, большая корпорация и… скидки в Starbucks.

В истории с распознаванием лиц есть один нюанс — оно работает с разным качеством для разных рас. Американское правительство выяснило, что фотографии афроамериканцев узнаются системой почти в 100 раз хуже, чем белых. Почему так — вопрос для отдельного поста. Сейчас же важно, что Google решил исправить ситуацию, однако выбрал для этого интересный, но крайне неэтичный способ.

Агентство Randstand наняло для радужной компании подрядчиков — они отправились собирать фотографии лиц на улицах Атланты, кампусах колледжей и фестивалях в Лос-Анджелесе. Фокус группа — люди с темным цветом кожи. А все потому, что распознавалка от Google, которая отвечает за разблокировку в будущем смартфоне Pixel 4, плохо на них работает.

Сотрудники предлагали прохожим поиграть с телефоном пару минут: протестировать новое приложение и сыграть в селфи-игру в обмен сертификат на $5 в Starbucks. В это время смартфон собирал сканы лиц. Среди тех, к кому подходили, бездомные и студенты, которые не подозревали, что помогают обучать нейросетки.

Персональные данные за стаканчик кофе — вот вам и технологичное будущее.

​​Сворачивайте свои камеры и тепловизоры, надевайте шапочки из фольги. Потому что теперь понадобится только Wi-Fi или любой другой излучатель, чтобы видеть вас сквозь стены.

Исследователи научились распознавать действия по отражению волн wi-fi роутера. Алгоритм получает сырые данные и генерирует цифровую модель скелета человека. Он видит живой объект за стеной и определяет базовые действия, которые предварительно ему скормили в датасете. К примеру, рукопожатие.

Чуть-чуть теории: как работает дальномер — он отправляет волну в инфрокрасном спектре (читай, лазер) и засекает время возврата. Время умножаем на скорость света = наше расстояние. Аналогичное свойство можно делать с любой волной, например, радио.

Но чтобы построить картинку нужна очень сложная математическая модель отражения сигнала. Однако к чему это в 2019 году, если можно подрубить ИИ.

Результаты выглядят очень красиво, исследователи смогли распознать базовые действия в темноте, через стену. Потенциал огромный, главный — решение проблемы приватности. В Европе нельзя снимать людей на камеру, даже если они работают на вашем заводе, потому что это нарушает их права. А вот раздать Wi-Fi им точно можно. Скоро спрятаться можно будет только в клетке Фарадея.

​​Короткий опрос подписчиков показал — многие тут не догадываются, что кроме канала про нейросетки, я еще чем-то занимаюсь. Пора познакомиться.

Короткое досье: меня зовут Леша Хахунов, я сооснователь ИТ-компании Dbrain. Уже 4 года я живу в мире машинного обучения, а последние два года мы с командой активно пилим продукт, который бы ускорил процессы, связанные с обработкой документов. Еще мы тестируем как люди могут дополнять несовершенство нейросетей и дообучать их в процессе работы.

Завтра (22 октября) в 19:00 на вебинаре я расскажу, победит ли ИИ бумажные документы, хватит ли ему нейронов, что разобрать наш почерк и многое другое. И, конечно, отвечу на вопросы, заданные во время встречи.

Присоединяйтесь — https://events.webinar.ru/15043133/DbrainOCR

И уже постоянная рубрика о дипфейках:

Калифорния решила бороться с ИИ-подделками на законодательном уровне. Пока в двух сферах — порно и политике.

В штате запретили использовать лицо человека в создании контента без его согласия. Другими словами, если вы вдруг увидели ролик эротического содержания, в котором, очевидно, не участвовали — можно идти в суд. Второй закон запретил размещать дипфейки с политическим кандидатом за 60 дней до голосования.

Если еще не видели ролик, где Марк Цукерберг уверенным голосом заявляет, что владеет всеми нами, исправляйтесь. Марк, может, и думает так, но в реальности никогда такого не говорил.

Мое мнение — закон должен быть, вопрос в том, будет ли он действовать. Кажется, что от технологии deep fake спасет только нейронка Anti Deep Fake, которая способна увидеть обман на видео. Почти уверен что через полгода у YouTube эта функция станет нативной.

Netflix знает, что вы делитесь учеткой с друзьями, и хочет это прекратить

Аналитики стриминговой платформы знают, что мы делимся аккаунтами с близкими, чтобы сэкономить на подписке. В компании даже посчитали недобросовестных пользователей — их много, но точные цифры не разглашаются.

Как вы думаете, сколько существует способов узнать вас? Раньше для идентификации на сайте вы передавали куки. Но время шло и законы о персональных данных становились строже — так появилась потребность определять человека без жесткого идентификатора. Способ, придуманный до машинного обучения — сбор подробной информации о железе пользователя и ряд быстрых вычислений с точностью 1/100000-1/200000.

Но потом появился ИИ, который и надумал использовать Netflix. Они берут всю информацию, какую могут узнать о человеке: как он жмет на клавиатуру, в какое время заходит, какое было подключение, какие видео листал, а дальше нейросеть анализирует данные и учится различать всю компанию друзей под одним аккаунтом. К слову, такой подход уже используется для контроля человека в банковских приложениях. И чуть ли не главный критерий там — это проверка скорости ввода символов в рамках пароля.

Так что в будущем не рассчитывайте, что машина купится на то, что вы любите посмотреть «Во все тяжкие» и «Секс в большом городе» одновременно с двух экранов.