Холиварная статья об информатике в школе.

Задавайте вопросы, школьный учитель ответит: https://thecode.media/uchtel-rasskazhi/

Стандартные компьютерные процессоры неплохо справляются с повседневными задачами. Но для обработки задач, связанных с искусственным интеллектом, нужны гораздо более высокие мощности. Поэтому Intel создала чип, который симулирует целую сеть нейронов — то есть работает как мозг.

Система состоит из 64 небольших процессоров, которые симулируют 8,3 миллиона нейронов — столько же, сколько у мелкого грызуна. Но даже так чип может выполнять определённые задачи, связанные с ИИ, в тысячу раз быстрее и в 10 тысяч раз эффективнее.

По словам Intel, чип особенно полезен в таких областях, как распознавание изображений, беспилотные автомобили и робототехника. В этом году компания собирается научить систему симулировать 100 миллионов нейронов. До человеческого мозга с его 100 миллиардами нейронов далековато, но это только пока.

Исследователи создали крошечных роботов для лечения людей изнутри. Они работают за счёт вибраций

Запустить нанобота внутрь человека и позволить ему лечить то, до чего хирург добраться не может — казалось бы, не особо сложно. Но есть проблема: на робота нужно прицепить батарею, и тогда он становится уже не таким маленьким. Исследователи из Технологического института Джорджии придумали решение: они создали крошечных роботов, которые работают за счёт вибраций.

К ботам длиной 2 мм и весом 5 мг прикрепили пьезоэлектрический привод, который преобразует вибрации в энергию и наоборот. Достаточно направить на человека источник ультразвука или даже просто поставить рядом аудиосистему, и роботы начнут функционировать.

Пока роботы довольно глупые и почти ничего не умеют. Они могут лишь двигаться в одном направлении и не несут на себе ничего, с помощью чего можно было бы лечить внутренние органы. Но проблему подачи энергии исследователи решили, а это главное. Теперь появление полноценных наноботов-хирургов — лишь вопрос времени.

https://www.youtube.com/watch?v=JgEnX7kADNE

Узнали язык программирования?

Хотите посмотреть, как бы выглядел ваш портрет, если бы его нарисовали 500 лет назад? У исследователей Мауро Мартино и Луки Сторнайоло для вас сюрприз: нейросеть, которая преобразует фотографии в настоящие картины.

Система работает на базе генеративной состязательной сети: один алгоритм генерирует картинку, второй сравнивает её с источником. Нейросети скормили 45 тысяч портретов из разных эпох, но она не просто смешивает их, но ещё и вдохновляется вашим селфи.

Нейросеть не всегда работает идеально, но во многим случаях выдаёт результаты лучше, чем большинство других похожих приложений. В общем, Микеланджело и Рафаэль Санти в гробу не перевернулись, хоть, может, и хотели.

Попробовать нейросеть можно здесь: https://aiportraits.com/index.html

Мы уже не раз слышали об ИИ, который способен диагностировать рак. Но пока это всё было на уровне исследований. Теперь минздрав США одобрил один такой ИИ для использования в области радиологии. Он называется QuantX и предназначен для обнаружения рака груди.

Искусственный интеллект призван помогать врачам просматривать результаты МРТ. Он не только позволяет не пропускать снимки с признаками рака, но и отсеивает те, на которых эти признаки недостаточно явные. Так пациенткам не приходится тратить время на дополнительные обследования.

Пока ИИ можно использовать только для диагностирования рака груди. Но разработчики планируют научить его работать и с другими типами заболевания.

Смотрите: чат-рулетка, которая состоит из ASCII-символов

Всегда хотели попробовать чат-рулетку, но не позволяла гордость? Теперь у вас есть повод: разработчики из студии Dialup выпустили приложение, в котором видеопоток состоит из ASCII-символов.

Приложение представляет собой терминал, который соединяет вас со случайными людьми и обрабатывает видео через командную строку. Выглядит странно, но это работает!

https://www.youtube.com/watch?v=pgVK4dyII-A

Скачать приложение можно с GitHub: https://github.com/dialup-inc/ascii

Сравнительно скоро плащи-невидимки могут стать реальностью — и всё благодаря искусственному интеллекту. Исследователи из Южной Кореи создали алгоритм, способный найти для этого подходящий материал.

Сама идея плаща-невидимки не особо сложная, но в природе пока нет материала с подходящими оптическими особенностями. Учёные пытаются создать такой материал самостоятельно с помощью искусственных атомов. На это, а также на испытания уходит уйма времени.

Суть ИИ в том, что он ищет нужный материал со скоростью, неподвластной человеку. Когда-нибудь алгоритм наверняка найдёт что-нибудь подходящее.

Учёные создали ИИ из стекла, которому не нужно электричество

Серьёзные алгоритмы искусственного интеллекта требуют огромных затрат энергии. Учёные из Висконсинского университета в Мадисоне решили попробовать создать ИИ, которому не нужно ни электричество, ни даже компьютер. Они просто использовали стекло.

Исследователи поместили в кусок стекла пузырьки воздуха разных форм и размеров. Затем они покрыли его светоулавливающими материалами — в частности, графеном. Учёные писали разные числа, а пузырьки рассеивали свет таким образом, что он достигал одной из 10 точек. Каждая соответствовала тому или иному числу.

Так ИИ научился сообщать написанное число — быстро и без какого-либо источника энергии. Учёные считают, что такое стекло можно будет использовать в смартфонах как сканер лица — точный и не пожирающий заряд аккумулятора.

Скоро у нас выйдет статья, которая это объяснит. А пока просто порадуемся.

https://www.youtube.com/watch?v=o4VruFS14NM

Учёные уже давно знают, что движения глазных яблок уникальны — их можно использовать вместо отпечатков пальцев. Но до недавнего времени такие системы были слишком медленными. Теперь исследователи из Потсдамского университета создали ИИ, который справляется с задачей гораздо быстрее.

Алгоритм отслеживает мелкие непроизвольные подёргивания, которые глаза человека совершают всё время. Исследователи изучили большой набор данных и выяснили, что эти подёргивания у всех разные, но у отдельного человека всегда остаются одинаковыми. Поэтому движения глаз не нужно отслеживать подолгу — достаточно одной секунды.

Чтобы сделать такой метод биометрической идентификации доступным и применимым в самых разных областях, учёным нужно научить ИИ работать с низкокачественными данными. Как раз этим они сейчас и занимаются.

Проект недели — страница о вас!

https://thecode.media/intro-bootstrap/

Robo Instructus — головоломка про робота, которым нужно управлять через язык программирования

У вас появился ещё один повод совместить приятное с полезным: в Steam вышла игра Robo Instructus. Это двухмерная головоломка про робота, у которого есть свой язык программирования. Вам предстоит его изучить.

Вы будете не только писать код, но и оптимизировать его. В игре куча уровней, и с каждым задачки будут становиться сложнее. Решать их можно разными способами — всё зависит от того, насколько эффективно вы научитесь использовать язык программирования.

https://www.youtube.com/watch?v=sIjaIxPp2_w

Robo Instructus доступна на Windows и Linux. Её можно купить за 239 рублей: https://store.steampowered.com/app/1032170/Robo_Instructus/

Сняли прекрасный ролик, но какой-то нехороший человек влез в кадр и всё испортил? Разработчик под псевдонимом zllrunning создали программу на базе ИИ, с помощью которой можно убрать из видео нежелательную личность — даже если она перемещается.

Разработчик воспользовался двумя алгоритмами — SiamMask и Deep Video Inpainting. Первый отслеживает на видео движущиеся объекты, а второй незаметно их убирает.

ИИ работает не идеально — периодически за вырезанными объектами остаются следы. Но если вы сняли что-то важное и больше такого шанса вам не представится, то это всё же лучше, чем остаться вовсе без ролика.

У программы открытый исходный код. Почитать инструкцию по установке и скачать её можно на GitHub: https://github.com/zllrunning/video-object-removal

Google создала ИИ, который помогает людям с дефектами речи свободно общаться

В мае Google показала нейросетевой алгоритм, способный переводить речь человека с одного языка на другой — с сохранением особенностей голоса. Это было круто, но бесполезно для тех, у кого есть проблемы с речью. Теперь компания создала похожий ИИ, предназначенный специально для таких людей.

Алгоритм Parrotron способен преобразовывать то, что говорят люди с дефектами произношения, в понятную синтезированную речь. Google скормила нейросети около 30 тысяч пар высказываний, поэтому ей не нужны визуальные подсказки вроде движений губ — она всё делает сама.

По словам Google, частота ошибок нового ИИ составляет всего 25%, в то время как старый ошибался в 89% случаев. Но компания уже пытается уменьшить этот процент. Останется поместить этот алгоритм в какое-нибудь удобное устройство, и люди с нарушениями речи смогут свободно общаться с кем угодно.

https://www.youtube.com/watch?v=Act4NIe-sBg

Здесь можно послушать примеры работы ИИ — они находятся в разделе 3.2: https://google.github.io/tacotron/publications/parrotron/

Исследователи нашли фотографии, которые вводят ИИ в ступор

Казалось бы, системы распознавания изображений безупречны: покажи им любое фото, и они тут же скажут, что на нём. Но не всегда: исследователи обнаружили, что примерно в двух процентах случаев машинное зрение не способно распознать то, что для человека очевидно.

Исследователи изучили базу ImageNet, которая является стандартом для обучения систем распознавания изображений. Они нашли около 7,5 тысяч картинок, которые вводят ИИ в ступор. Например, рысь алгоритм путает с раком, а аллигатора — с колибри.

По мнению учёных, всё дело в том, что ИИ слишком полагается на подсказки вроде цвета, текстуры и фона. Они надеются, что их исследование поможет научить системы машинного зрения учитывать не только содержание фотографий, но и контекст.

Программисты создали нейросеть, который генерирует джаз 24/7

Такого Джона Колтрейна вы ещё не слышали. Программисты из Dadabots научили нейросеть генерировать джаз, скормив ей записи знаменитого американского саксофониста. С одной стороны, получилось потрясающе, с другой — очень странно.

Понравится вам эта музыка или нет, зависит от того, когда вы её включите. В какие-то моменты она звучит как нормальный джаз. Но иногда нейросеть «срывается» и начинает выдавать какофонию из барабанных трелей и звуков трубы.

Dadabots у многих уже на слуху. В 2017 году они создали ИИ, который записал альбом в стиле блэк-метал, а в этом году научили нейросеть генерировать дэт-метал. Теперь вот добрались и до джаза. Ждём экспериментов с чем-то более необычным — например, с шугейзом или витч-хаусом.

А пока слушаем нейросетевой джаз здесь: https://youtu.be/k8f6HyKPt4k