Привет, это Леша Хахунов и Игорь Рекун –– основа технической команды Dbrain, компании, которая уже несколько лет внедряет машинное обучение в бизнес-процессы.

Мы собрали список новостных ресурсов, авторов на Медиуме и Реддите, которые просматриваем каждый день и отправляем друзьям и коллегам, и решили делиться этим контентом на собственном канале, комментируя и объясняя, что происходит в индустрии. Главный фокус –– на работающих кейсах, которые мы видим на рынке и делаем сами.

Этот канал –– попытка перенести камерные дискуссии из офисной кухни в онлайн формат, полезный как для владельцев бизнесов и руководителей R&I направлений, так и для тех, кто пока чувствует себя необученной моделькой в мире искусственного интеллекта.

По всем вопросам пишите @Hahunov. И, конечно, зовите друзей –– вместе веселей. AI happens!

Nvidia ищет альтернативу блокчейну

Nvidia открыла двери новой лаборатории робототехники. Инновационный центр, рассчитанный на 50 сотрудников, заработал в середине прошлого месяца в Сиэтле. Среди первых проектов –– разработка робота-помощника по дому для IKEA.

Почему важно: Nvidia уже полностью заняла рынок ИИ, где фактически все вычисления делаются на ее железе. В пользовательском сегменте противостояние с AMD вряд ли перевесит в одну из сторон, а продажа железок для блокчейна свернулась практически до нуля. Из очевидных будущих трендов –– робототехника, которая сейчас страдает именно из-за недостатка "мозгов". Да, алгоритмы распознавания объектов и управления уже среди нас: беспилотники катаются по городам, а пылесосы –– по квартирам, пугая котов. Но им есть куда расти.

Следить за этой разработкой нужно. Если эксперимент удастся –– робототехника выйдет на новый уровень. Продажа в магазинах IKEA ускорит проникновение продукта, и штат из 50 разработчиков быстро превратится в технологическую деревню. Мы, конечно, с нетерпением этого ждем: робот-помощник –– вещь необходимая в хозяйстве. В конце концов, жизнь слишком коротка, чтобы самому гладить рубашку на работу и чистить лоток пушистому господину.

Израильский стартап SeeTree собрал $11.5 млн на развитие сельского хозяйства

Компания помогает агрономам вычислить больные растения на полях и составить эффективный план по сбору урожая. В качестве источников данных предлагают использовать дронов.

Почему важно: Переход к аналитике на уровне отдельной единицы — это большой прорыв в аграрной культуре. Ребята делают крутое дело (закроем глаза на технические сложности сбора данных и маркетинговые рендеры апельсиновых деревьев на сайте компании).

Если SeeTree удастся определять цвет листвы каждого дерева — будет уже хороший продукт. Насчет сканирования урожайности — есть сомнения. Дроны на таких площадях могут стать проблемой, к тому же продавать без долгой интеграции у каждого клиента не получится. Технологически проект выглядит решаемо, но как это масштабировать и обеспечить клиентскую поддержку –– пока непонятно. В любом случае –– стартап интересный, будем следим за его апдейтами.

Искусственный интеллект впервые обыграл профессиональных игроков в StarCraft II

Нейросеть AlphaStar, разработанная подразделением Google по исследованию ИИ DeepMind, обыграла человека в популярной стратегии реального времени StarCraft II.

Почему важно: Этой новости уже несколько дней, но очень хочется вставить свои 5 копеек. Глядя, как робот обыгрывает лучших игроков StarCraft, становится страшно: отвлекаешься на секунду –– и уже не знаешь, где мышкой руководит человеческая рука, а где –– безжалостный ИИ. Предыдущее сражение в Dota, где ИИ управлял сразу 5 юнитами, показало, что его по-настоящему сильная сторона –– скорость реакций. В StarCraft II нейросетка выдавала в моменты боя фантастические 1500 действий в секунду, что далеко за пределами возможностей простых смертных.

Польский чемпион под ником MaNa проиграл со счетом 5:0 отчасти из-за того, что противник обнаружил необкатанные прежде стратегии. И это понятно –– AlphaStar обучался на записях полумиллиона игр между людьми, затем играл с постоянно улучшающимися клонами самого себя и, наконец, эволюционировал в то, что мы видим сейчас (#reinforcement_learning в действии).

А пока с нетерпением ждем летний финал чемпионата мира по Dota, где AI покажет, как справляется с пятью человеческими ролями одновременно во второй раз.

В Сан-Франциско хотят запретить отслеживание людей по лицам, а в Китае –– ловить коррупционеров с помощью ИИ

В Сан-Франциско внесли законопроект о запрете государственным органам использовать технологию распознавания лиц. В то же время в Китае приняли решение остановить работу системы, способной вычислить потенциальных коррупционеров из числа государственных служащих.

Почему важно: Две новости, появившиеся практически одновременно на разных концах земного шара, говорят о том, что вопрос использования AI актуален как для демократического, так и для тоталитарного государств (тема горячая, заслуживает отдельной рубрики). Пора сделать выбор –– либо мы доверяем системе, в которой живем, либо настаиваем на приватности персональных данных.

Применение #image_reсognition в качестве софта для обеспечения безопасности –– это, пожалуй, самое очевидное и логичное развитие технологии. Многие государственные структуры сейчас тестируют или пытаются внедрить распознавание лиц в городах для отслеживания криминальной активности. Например, в московском метро за прошлый год ИИ нашел в шесть раз больше преступников, чем полицейские.

Согласитесь: у нас давно нет личной жизни, хотя бы потому, что информацию о нас уже несколько лет успешно собирают мобильные операторы. Этого достаточно, чтобы устраивать тотальную слежку за человеком, но для поиска подозреваемого в толпе этого пока мало. Ближайший вопрос будущего –– будет ли ИИ следить за нами в открытую или останется тайным советником в руках разведки.

#computervision #cases

Tumblr учит ИИ банить порно –– пока получается плохо.

В конце прошлого года Tumblr запретил взрослый контент в микроблогах. 17 декабря, после того, как новые правила вступили в силу, стало очевидно, что искоренить порно –– задача непростая, и сделать это с помощью одних модераторов не получится. Специально обученный ИИ ошибочно удалил миллионы невинных картинок (досталось рыбкам, цветам, котятам), а, к примеру, хентай, не пострадал.

Почему важно: Удивительно, что Tumblr наступил на грабли новичка в области машинного обучения. В подобных задачах классификации самый важный шаг –– сбор не порноконтента, а данных, которые не являются NSFW (Not Safe For Work, другими словами –– nudity). Попытка обучить нейросеть на материале с Pornhub, очевидно провалилась. Без дополнительной фильтрации это бесполезно. Возьмем куриное яйцо –– ИИ будет упорно отправлять его в запрещенный контент, потому что для него все цвета человеческой кожи –– nudity.

Tumblr, скорее всего, уже осознал ошибку –– пока не сбалансируется обучающая выборка, котята будут улетать в бан. Как это сделать? #Active_learning хорошо справляется с подобными задачами: надо обучить нейросеть по обширной базе случайных картинок, допустим, с Flickr, где нет nudity, и отправить результаты разметчикам –– они отметят, где модель допустила ошибку. Таким образом обучающая выборка расширится максимально полезными данными, и хентай будет побежден. Учитесь на чужих ошибках, и не переживайте –– их допускает даже Tumblr.

#news

Google наняла разметчиков, обучающих ИИ для Пентагона

Компания “Google” наняла сотрудников для разметки данных через краудсорсинговую платформу Figure Eight. За $1 в час работники размечали символы на картинках — аналогах «капчи». Собранные данные должны были пойти на улучшение алгоритмов машинного зрения для военных дронов –– чтобы те эффективно распознавали объекты и людей на снимках. Позже поисковая компания заявила, что не будет продлевать контракт с американскими военными. Его действие закончится в этом году.

Почему важно: Государственные структуры добрались до разметки –– и понятно почему. Это крайне бюджетный способ натаскать ИИ с помощью людей, выполняющих простые задачи. Только представьте –– тысячи фрилансеров обводят объекты на терабайтах картинок квадратиками и получают всего 65 рублей в час по сегодняшнему курсу. И все это –– под радужной оберткой от Google.

С точки зрения технологий нет никакой новизны в поставленной задаче –– автопилоты и умные камеры в смартфонах уже давно используют похожие алгоритмы. Гораздо интересней тот факт, что, когда коллаборация Пентагона с Google была раскрыта, в главном офисе корпорации добра начались протесты: сотрудники выступили против совместной работы с военными. Досталось и сторонней платформе Figure Eight, которая занималась разметкой, –– журналисты ополчились на компанию, заявив, что сокрытие информации о пентагонском заказчике –– мягко сказать, неэтично. Прогнувшись под общественным гнетом, Google прикрыл проект.

Из всего этого следует вывод: пока в Сан-Франциско сворачивают фейс-рекогнишн, в Пентагоне обучают дронов. Правительство не собирается отказываться от программы, другой вопрос –– кто будет этим заниматься теперь.