Нейросети скормили одно фото и одну аудиозапись. И Распутин запел песню Бейонсе!

Дипфейки снова в деле. На этот раз исследователи скормили нейросети по одной фотографии и аудиозаписи, и Эйнштейн начал читать лекцию, а Распутин запел песню Бейонсе.

Ещё один пример — ролик, в котором люди произносят фразы с заданными эмоциями. Отвращение, грусть, злость — чтобы их передать, тоже было достаточно одного снимка и одного аудиофайла.

Всё это, конечно, выглядит не сверхреалистично. Но вы только представьте, что было бы, если бы фото было не одно, а, скажем, несколько десятков.

https://www.youtube.com/watch?v=9Ctm4rTdVTU

Все видео можно посмотреть по ссылке: https://www.theverge.com/2019/6/20/18692671/deepfake-technology-singing-talking-video-portrait-from-a-single-image-imperial-college-samsung

Вот типичная задачка для собеседования в Яндексе.

Попробуйте проявить смекалку: https://thecode.media/electrician/

В идеальном будущем роботы не только готовят для людей еду — они ещё и придумывают рецепты. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) сделали первый шаг к такому будущему: они создали ИИ, который может определить, из чего сделана та или иная пицца и в каком порядке расположены ингредиенты.

Сотрудники института скормили нейронной сети около пяти с половиной тысяч нарисованных картинок с пиццами. На каждом изображении было отмечено до 10 ингредиентов. Затем исследователи «добили» ИИ более чем девятью тысячами реальных фотографий пицц из Instagram.

В MIT считают, что в будущем технологию можно будет использовать и для приготовления бургеров и салатов. Может быть, нейросеть даже пригодится в фэшн-индустрии: ИИ-помощник сможет посмотреть на модель и рассказать, что за вещи на ней надеты и где их можно купить.

Учёные создали рыбку-робота с искусственной кровью. Она может плавать 37 часов подряд

Когда-нибудь роботы будут жить бок о бок с людьми, и тогда их придётся периодически заряжать. Но, возможно, не так часто, как нам кажется. Всё благодаря технологии исследователей из Корнеллского университета.

Первый шаг к высокой автономности роботов — рыбка, которую создали в университете. Внутри у неё течёт искусственная кровь, состоящая из электролита. Благодаря этому рыбка может хранить на 325% больше энергии, чем если бы она работала от обычного аккумулятора.

Благодаря искусственной крови маленький робот способен плавать 37 часов подряд. Правда, довольно медленно — со скоростью всего 0,25 см в секунду. Но ведь это только начало.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=JiCl15HF4R4

Понедельник — день проектов.

Сегодня прокачаем ваш текстовый редактор, чтобы вы могли сделать его невероятно красивым: https://thecode.media/css-intro/

Искусственный интеллект умён, но всё же ошибается. Например, при желании хакеры могут сделать так, чтобы беспилотный автомобиль спутал знак остановки со знаком ограничения скорости и из-за этого где-нибудь врезался. Австралийские исследователи хотят это предотвратить, поэтому создали для ИИ «вакцину».

О ней рассказало Государственное объединение научных и прикладных исследований Австралии. Оно заставило ИИ бороться с относительно безобидной атакой, чтобы потом алгоритм мог противостоять любым атакам того или иного рода.

В общем, вакцинация теперь доступна не только людям, но и искусственному интеллекту. Ждём возникновения антипрививочного движения среди нейронных сетей!

Думали, ИИ может писать только простенькие новости? Маркетинговая компания Fractl запустила целый блог, который создан искусственным интеллектом — от начала и до конца.

В блоге можно найти статьи о продвижении в Instagram, написании броских заголовков, SEO-оптимизации и других вещах такого рода. Все они написаны нейросетью GROVER, которая создавалась для борьбы с фальшивыми новостями. Авторов постов придумала нейросеть StyleGAN — та самая, которая создаёт фотографии несуществующих людей и котиков.

В текстах иногда встречаются фактические ошибки, но в остальном они неотличимы от постов, которые пишут люди. В общем, теперь нам следует внимательнее относиться к тому, что мы читаем в интернете. И к маркетологам.

Почитать блог можно по ссылке: https://thismarketingblogdoesnotexist.com

Думали, стащить в продуктовом жвачку или пачку Skittles — не проблема? В Walmart так не выйдет: в магазинах американской сети установлены камеры под управлением ИИ, которые замечают воровство.

Такие камеры направлены на прикассовую зону. Если система заметит, что кто-то положил товар в карман или сумку и не заплатил за него, то тут же сообщит об этом кассиру.

В 2017 году американские розничные сети потеряли из-за воровства 47 миллиардов долларов. Walmart говорит, что система, которая действует уже два года, существенно помогла сократить число краж и проблем с инвентаризацией. Интересно, а в «Пятёрочке» такое скоро будет?

Не очень сложная задачка на прогрессии.

Полезна всем, кто пишет циклические алгоритмы: https://thecode.media/hr/

Опрос ждет ваших голосов!

Правильный ответ: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Да! Обычно так отвечают те, кто хорошо знает Python.

Для человеческого глаза большинство дипфейков неотличимо от настоящих людей. Вспомните хотя бы Сталлоне в роли Терминатора — выглядело очень правдоподобно. Но теперь ИИ без проблем вычисляет дипфейки — всё благодаря исследователям из Университета Южной Калифорнии.

Инструмент исследователей накладывает кадры ролика друг на друга и ищет любые возможные несоответствия в мимике и движениях головы. А они обычно есть — иначе на создание одного дипфейка уходило бы слишком много времени. Система вычисляет подделку с точностью 96%, при этом ей не нужны какие-то запредельные вычислительные мощности и куча времени.

Исследователи обучили алгоритм примерно на тысяче роликов с дипфейками. Лучше всего он вычисляет фальшивых знаменитостей и политиков. Без такого инструмента президентские выборы в США в 2020 году — да и любые другие — могут превратиться в настоящий кошмар.

Забавный факт: если на любой странице в интернете стоит кнопка «Лайк» от Фейсбука, Фейсбук знает, что вы на этой странице были. И использует эти данные, чтобы показывать вам рекламу.

Вот еще немного забавных фактов о том, что за вами следят: https://thecode.media/orwell/

Хотите сделать собственное облачное хранилище или превратить старый телевизор в настоящий медиацентр? Теперь у вас есть повод этим заняться: вышел Raspberry Pi 4 — новая версия популярного одноплатного компьютера. У него новый процессор и до 4 ГБ оперативной памяти, а цена — всего 35 долларов.

Raspberry Pi 4 оснащён четырёхъядерным 64-битным процессором ARM Cortex-A72 с частотой 1,5 ГГц. К мини-компьютеру можно подключить два 4K-монитора через micro-HDMI. Для питания теперь используется порт USB-С. Также разработчики обновили интерфейс операционной системы Debian и добавили поддержку браузера Chromium 74.

Среди других особенностей устройства — гигабитное Ethernet-подключение, двухдиапазонный Wi-Fi, Bluetooth 5.0 и полная совместимость с предыдущими версиями Raspberry Pi. Варианты с 1, 2 и 4 ГБ оперативной памяти обойдутся в 35, 45 и 55 долларов соответственно.

О крутых вещах, которые можно сделать на Raspberry Pi, читайте в нашей статье: https://thecode.media/10-raspberry/

Недавно в продажу поступил Raspberry Pi 4, и он хорош. У устройства, конечно, есть официальный сайт. Как оказалось, он работает на кластере, который состоит из 18 одноплатных компьютеров.

Главные нововведения Raspberry Pi 4 — четырёхъядерный процессор, больший объём оперативной памяти и гигабитное Ethernet-подключение к интернету. Во многом именно благодаря этому одноплатные компьютеры отлично справляются с исполнением PHP-кода, обслуживанием статичных файлов и кешированием данных.

Конечно, не за всё отвечают одни только Raspberry Pi. Большая часть сетевого трафика проходит через Cloudflare, да и база данных работает не на одноплатных компьютерах. Всё это просто реклама, но реклама такая, которая заслуживает похвалы.

Ни одна лошадь в этой задаче не пострадала, хотя были все шансы.

https://thecode.media/horses/

Нормально превращать чёрно-белые видео в цветные пока могут только люди — для ИИ это сложная задача. Но скоро всё может измениться: исследователи из Microsoft создали алгоритм, который правдоподобно раскрашивает ролики, беря за основу один-единственный кадр.

Чтобы ролик получился без артефактов, ИИ сперва раскрашивает один кадр, а затем использует его как отправную точку для следующего. И так с каждым кадром. Благодаря этому цвета получаются естественными — даже если в начале у алгоритма не было ни одного цветного изображения.

Исследователи обучили нейросеть на 768 видео с животными, пейзажами и людьми, а также на куче фотографий. Результат — 70 тысяч раскрашенных роликов в самых разных категориях.