На фоне всяких экзотических и неожиданных применений машинного интеллекта результат выглядит скучновато, а вот на пользовательском уровне — отличная фича. Нейронная сетка от Nvidia научилась из обычного видео делать очень гладкую и красивую замедленную съемку. Конечно, топовые камеры и телефоны умеют это делать сами, но сколько есть старых записей всяких прыжков, красивых волн и водопадов, которые я бы не прочь был обработать. И наверняка не я один. А потом ещё superresolution напустить ;) Короче, ждем сервисов по превращению старых домашних видео в современные ролики со спецэффектами — и ведь появятся такие ;)
https://venturebeat.com/2018/06/18/this-nvidia-neural-network-can-apply-slow-motion-to-any-video/

Следующий уровень попыток общественного регулирования развития технологий. Не так давно сотрудники Гугла добились, чтобы разработки компании не использовались в продуктах Министерства обороны — но сами разработки систем распознавания внутри компании протестующие не требовали свернуть.
А теперь довольно широкая коалиция общественных активистов и учёных требует от Амазона вообще прекратить работы по распознаванию лиц и идентификации людей — поскольку Амазон стал эти свои разработки предлагать силовым структурам. Примечательно, что активисты недовольны именно фактом разработок — а не контрактами Амазона с силовиками.
Чем больше за этим наблюдаешь, тем лучше понимаешь, почему разные техногиганты активно открывают большие центры исследований и разработки в Китае ;)
https://www.buzzfeed.com/daveyalba/aclu-petition-amazon-facial-recognition

Только я вчера написал, что штатовская общественность наехала на Амазон и стала требовать от компании прекращения разработки технологий распознавания лиц — как каток доехал и до Микрософта. Теперь от него требуют разорвать - под угрозой бойкота - контракт с ICE, службой иммиграции. Там используют Azure Government - облачный сервис для госслужб, а еще там во исполнение приказа Трампа отнимают детей у семей незаконных мигрантов. И это выбесило очень многих.
Мне интересно, когда от уровня компаний эта общественная борьба перейдет на уровень уже персональный. Опыт Голливуда последних месяцев учит - любого сколь угодно знаменитого и влиятельного человека можно лишить всего, доказав его аморальность и участие в оскорбляющих и/или дискриминирующих женщин поступках. Осталось участие в разработке каких-то технологий сделать столь же аморальным в глазах общества — и какие-то области машинного обучения рискуют остаться без кадров :) Или все-таки сначала придется уголовный кодекс поменять?
https://www.businessinsider.com/microsoft-ice-contract-draws-criticism-calls-for-boycott-2018-6

Adidas, конечно, молодцы, когда дело доходит до использования технологий в спортивной экипировке. Многие, возможно, слышали про эпопею с футбольными бутсами весом меньше 100 г. — Nike, Puma, Adidas несколько лет соревновались в уменьшении веса бутс - потому что снижение веса снижало усталость спортсменов и улучшало их скоростные характеристики. И вот в 2015 Адидас смогли первыми сделать суперлегкие бусы весом 99 грамм.
Но оказалось, что бывают и прямо противоположные задачи: как сделать обувь для тренировок, которая создает дополнительные нагрузки, а не снижает их. И просто утяжелением тут не обойтись: правильные нагрузки создает бег по песку, но как его сымитировать, если песка нет? Технологии и тут пришли на помощь — вот отличный рассказ в картинках, как дизайнеры и технологи решали задачу правильного отягощения бега :)
https://www.aarishnetarwala.com/#/grit/
(а если кто не знает про сверхлегкие бутсы, радостный пресс релиз Адидас от 2015 года - вот https://news.adidas.com/ru/Latest-News/adidas-Launches-the-Lightest-Soccer-Cleat-Ever-/s/dda629a9-dd50-464f-9b00-940d90047e3a )

Да, лучше Гриши не скажешь ;) А ещё это ускорит все вокруг ML, хотя там и так не медленно

Пока я мечтал сделать единое окно для всех открытых датасетов, Майкрософт взял и сделал. Не без проблем (вот сейчас например тормозит поиск), но сама идея идеальная. Следующий шаг - место где можно купить готовую предобученную модель для твоих задач. Например с подпиской на обновления модели за деньги.

Последние 4 года у меня четкое ощущение, что Майкрософт делает ну очень много для либерализации разработки ИИ и всего что с этим связано. Да, у гугла есть успешная история с тензорфлоу, у фейсбука с каффе. У майкрософта есть полный набор - от готовых облачных сервисов, до фреймворков и вот теперь открытых датасетов. Можно только поздравить команду Майкрософт Ресерч, и спасибо сказать. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/announcing-microsoft-research-open-data-datasets-by-microsoft-research-now-available-in-the-cloud/?OCID=msr_blog_opendata_tw

Трасса длиной 20 км с набором высоты 1440 м (при этом финиш на высоте 4300 над уровнем моря) — это The Pike Peak track в штате Колорадо, где автопроизводители давно выясняют свои отношения в довольно короткой — и потому, как любой спринт, не прощающей малейших ошибок — гонке.
Фольксваген не принимал участия в этих стартах с 1987 года, но в этом году принял, причём со специально созданным электромобилем. И машина взяла первое место, побив все прежние рекорды скорости. Вот коротенькое, но красивое видео: https://youtu.be/UNCMDOYNcXk
А вот более подробная заметка —
https://mashable.com/2018/06/25/volkswagen-pikes-peak-car/
Это я все к тому, что традиционный автопром всё-таки очень всерьёз и разнообразно отвечает на вызовы Теслы, и не только словами, а разными железяками, которые полезно изучать, готовя серийный автомобиль. А Фольксваген, между прочим, обещает к 2025 по три миллиона электромашин в год выпускать.

Казалось бы, с какой ещё стороны можно наехать на Фейсбук? А вот журналисты нашли: они покопались в заявках на патенты, поданные ФБ. Конечно, ни заявка, ни сам патент не означают, что описанное в них применяется где-либо на практике — но направление мысли сотрудников они отчасти передают. Ну и когда люди читают, что патентуются
- Способы определять через фронтальную камеру, какие эмоции испытывает глядящий на экран человек
- Способы на основе постов, сообщений и транзакций предсказывать важные события: выпуск из учебного заведения, свадьбу, смерть
- Способ определения канала ТВ, который включён в комнате, где находится пользователь (и приглушает ли он звук во время рекламы)
они начинают тревожиться. Тем более, что аналогичных заявок найдено десятки.
Я вот только удивляюсь: зачем по отдельности всё это патентовать? Ведь есть универсальный ответ: машинное обучение. И ещё сотни способов использовать его для предсказаний или профилирования. Что-то здесь — или в самом ФБ — не так.
https://www.inc.com/minda-zetlin/facebook-patents-spying-smartphone-camera-microphone-privacy.html

Хорошее наблюдение: революция роботов начинается только сейчас — хотя, казалось бы, автоматизированные линии на заводах с прошлого века существуют. Но теперь роботы учатся сами — спасибо технологиям машинного обучения, и не надо программировать для них каждую ситуацию, можно выпускать их на работу с нестандартизированными «деталями» — они справятся.
И в этом смысле робот, готовящий наггетсы в Макдональдсе оказывается круче супертонкого сварочного робота на автозаводе: в отличие от деталей автомобиля на конвейере, кусочки филе все немного разных форм и размеров. Невозможно запрограммировать обращение с каждым из них — можно обучить.
И, понятное дело, этот интересный процесс распространения адаптирующихся роботов не ограничен ресторанами быстрого питания. Зато там всё очень наглядно.
https://www.technologyreview.com/s/611424/this-is-how-the-robot-uprising-finally-begins/

Вау! Инстаграм запустил у себя внутри групповой видеочат, причём в процессе чата можно ещё и ленту просматривать — если, конечно, канал позволяет. Ещё немножко, и Инста всерьёз начнёт с мессенджерами конкурировать - по крайней мере, для дружеского трепа, если не для деловых разговоров.
Очень интересно смотреть, как матереют большие платформы и начинают локтями пихаться ;)
https://techcrunch.com/2018/06/26/instagram-group-video-calling/

Новость кажется не самой технологической, но... На днях компания General Electric была исключена из рейтинга Доу Джонса, который репрезентует самые успешные и крупные компании США (впервые опубликован в 1986 году; тогда содержал 12 компаний, а сейчас — 30). Она, кстати, была последней из той дюжины компаний, которые входили в индекс при его создании, и на тот момент была олицетворением передовых прогрессивных технологий, меняющих бизнес и индустрии.
Все ускоряется, компания-символ века электричества как раз около века и продержалась в топе, а сейчас пребывает в глубоком кризисе. Интересно, как долог окажется век успеха и лидерства современных техногигантов? Сокращается ли время падения так же, как время взлёта?
https://www.usatoday.com/story/money/markets/2018/06/27/why-was-general-electric-removed-from-dow/36278135/

После анонса Google Duplex было много рассуждений, что это все просто постановка, реально всё настолько сыро, что до запуска годы пройдут. Но нет: Гугл пустил журналистов потестить сервис и объявил о начале его раскатывания. Сначала всё будет медленно и осторожно: только доверенные и проверенные пользователи, только рестораны из числа надежных давних партнеров. А дальше — как пойдёт.
И это правильно, дело непривычное, и могут быть не только и не столько технические, сколько психологические проблемы и сюрпризы. Но отрадно, что бета-тесты стартуют, а подозрения о полной неготовности сервиса оказались ошибочны.
https://www.theverge.com/2018/6/27/17508728/google-duplex-assistant-reservations-demo

Очень элегантное решение «последней мили доставки», проблемы, которая любой e-com бизнес мучает. Амазон решил не растить свой флот местной доставки — и не нанимать курьеров поштучно, со своим транспортом, как принято в Uber-образных моделях.
Он решил стимулировать создание малых транспортных компаний, предоставляя в лизинг машины, обещая обучение и свои логистические технологии. Утверждают, что, по их оценкам, компания с парком в 40 машин сможет зарабатывать в год до 300 тыс. долларов прибыли. И таких компаний Амазон хочет много: сотни по США.
Если верить старому правилу, что истина часто посередине, то это решение может оказаться оптимальным решением. И даже удивительно, что такую модель я раньше не встречал.
https://techcrunch.com/2018/06/28/amazon-launches-a-last-mile-delivery-program-powered-by-entrepreneurs/

В Стенфорде с участием лингвистов, data scientist’ов и прочей ученой публики прошёл 1 st International Workshop on Emoji Understanding and Applications in Social Media.
Это не шуточное сборище: эмоджи вполне стали языком с культурными особенностями употребления в разных слоях пользователей, с многозначностью и метафоричностью, которую должны обрабатывать современные системы NLP. И докладывались вполне серьезные работы, а не претендующие на Шнобелевскую премию.
А вы говорили — эсперанто, эсперанто...
https://knoesis.org/resources/Emoji2018/

Отличное интервью Вани Ямщикова о том, как машинный интеллект помогает справиться с самыми унылыми задачами бизнеса - документооборотом, контрактами, деловой перепиской.
Как всегда у Вани, прекрасные малоизвестные факты и красивые мысли разбросаны по всему тексту.
«...в среднестатистической компании в Европе файл, приложенный к письму, живёт дольше, чем сотрудник, его отправивший...» Это, кажется, лучшее описание мобильности современного персонала :)
Ну и в целом это отличный обзор того, как умные алгоритмы с разных сторон влезают в огромную область — коммуникацию между людьми (и не только). Быстро, между прочим, влезают.
https://vc.ru/41053-abbyy-lyuboy-biznes-eto-kommunikaciya

Как положено, финальный пост про YaC-2018. Чтобы вспомнить, что это было — вот ролик на меньше чем 2 минуты: на первых кадрах есть интересные итоговые цифры;) И вообще он клёвый.
https://youtu.be/UyyUaElP8Tw
Ну, а по существу: на странице конференции выложены аккуратно смонтированные записи всех докладов (и отдельно слайды к ним, если докладчик позволил) — пользуйтесь на здоровье :)
https://events.yandex.ru/events/yac/29-may-2018/

Жизнь воспитывает в пешеходах умение быстро адаптироваться. Только они как-то привыкли к роликам, самокатам и лонгбордам, пришло время электричества. Сначала пешеходы учились уворачиваться от людей на моноколесах. Потом пришла пора отскакивать от электросамокатов.
Но вот на улицы скоро выплеснется народ на одноколесных электроконьках, и вот тут-то станет по-настоящему весело.
Ну, мы же знаем, что прогресс неостановим:) А новые игрушки от Segway выглядят так соблазнительно :)
https://www.engadget.com/2018/06/28/segway-eskates-drift-w1-announcement/

Я, конечно, хочу документальных фоток и видео про этого нового обитателя МКС, но это по-любому кусочек осуществившейся фантастики: ассистент со встроенным ИИ на борту космической станции. И мы даже знаем его вполне нормальное имя — CIMON (Crew Interactive Mobile Companion)
Есть подозрение, что если обрусеет — станет Семёном ;)
https://techcrunch.com/2018/06/29/new-robotic-astronaut-cimon-on-its-way-to-iss/

Спасибо, Ваня @kroniker Ямщиков — отличный и полезный отчет. Все мало-мальски занимающиеся интернетом изучают ежегодные отчеты Mary Meeker; а вот интересующимся искусственным интеллектом надо изучить полторы сотни слайдов State of Artificial Intelligence in 2018: A Good Old Fashioned Report. Сводка всех важных моментов: тут и Alpha Zero, и Dota 2, и борьба с предубеждениями и необъективностью, унаследованными из датасетов, отражающих людские ошибки и комплексы…
Некоторую тревогу должен вызывать раздел «Таланты» и представленные в нем данные по географическому распределению специалистов и публикаций. У нас есть отличные эксперты в этой области — но по сравнению с другими странами их все-таки мало.
https://www.slideshare.net/nb410/the-state-of-artificial-intelligence-in-2018-a-good-old-fashioned-report-103568798

Эх, жаль я не знаю китайского ;) Alimama, маркетинговая часть китайского гиганта электронной коммерции Alibaba, объявила о запуске основанного на машинном интеллекте инструмента для создания коммерческих товарных описаний. Утверждается, что инструмент сильно превосходит белковых копирайтеров по производительности: генерит 20 000 строк текста в секунду и успешно обслуживает сайты уровня Taobao и Tmall. В заявлении китайцев есть маркетинговая формулировка «алгоритм прошёл тест Тьюринга» — но вряд ли его проводили в строгом смысле; более вероятно, что созданные машиной тексты невозможно отличить от написанных людьми. Но чтение страниц любого онлайнового магазина не создаёт впечатление, что тексты там требовали больших интеллектуальных усилий ;).
Создатели системы утверждают, что им удалось обучить нейронную сеть писать тексты заданной стилистики — хоть функциональной, хоть поэтичной. Длина текста также управляема.
Осталось дождаться, когда уже для русского такую сделают; надеюсь ждать недолго.
https://www.adweek.com/digital/alibaba-says-its-ai-copywriting-tool-passed-the-turing-test/