Журнал «Код»
54.8K subscribers
7.36K photos
314 videos
5.27K links
Статьи о том, как взломать жизненные проблемы с помощью технологий.

Сайт: https://thecode.media

Журнал Яндекс Практикума.

Номер заявления в РКН — 4970835371
Страница в реестре: https://rknn.link/Yt
Download Telegram
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
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.
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
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
Давно не было задачек! Пора. Вот классическая задача про создание тысячи из чистого вакуума.

На иллюстрации изображено рождение сверхнового рубля, если кто не понял: https://thecode.media/thousand/
Ну вы же знаете ответ? Тогда голосуйте в опросе ⬇️
Что будет напечатано?
Anonymous Poll
28%
type 'int'
10%
type 'number'
38%
type 'double'
24%
type(1 / 2)
Правильный ответ: type 'int'

В Python 2.x результат деления целого на целое — тоже целое число. Такие дела.
Перчатка сделана из мягкого силикона. Когда человек прикасается к чему-нибудь в виртуальной реальности, то устройство посылает электрический сигнал, и материал сжимается. Это позволяет брать предметы в руки и даже ощущать их форму.

Пока это лишь исследование, а не коммерческий продукт. Но вы только представьте, какими интересными могут стать VR-игры, если в них можно будет хорошенько пощупать всё и всех вокруг.
Погремушки и красивые бутылочки — так себе подарки для младенца. Другое дело — одеяло, на котором вышиты паттерны сна ребёнка за первый год его жизни. Такая идея пришла в голову программисту Сыну Ли.

Данные о сне разработчик собрал с помощью приложения Baby Connect. Затем он конвертировал эту информацию с помощью JavaScript и Python, чтобы её можно было визуализировать. Наконец, он создал программу на HTML и JavaScript, с помощью которой можно отслеживать цвета стежков и выбирать нужные данные из базы.

На всё это у программиста ушло три месяца. В результате получилось одеяло, которое состоит из 185 тысяч стежков. Каждый ряд — это один день из жизни ребёнка. Каждый стежок — шесть минут в состоянии сна или бодрствования.

Сначала видно, что сон нерегулярный. Ближе к середине он стабилизируется. А смещение паттерна ближе к концу года связано с тем, что день рождения ребёнка решили отпраздновать путешествием по стране.

Вот он — настоящий подарок на память.
Компьютерные алгоритмы, которые помогают находить у людей злокачественные опухоли, в основном доступны крупным компаниям. Но теперь попытаться создать что-то своё может любой: IBM выложила в открытый доступ исходный код трёх своих ИИ для борьбы с раком.

ИИ PaccMann с помощью глубокого обучения помогает быстро находить подходящие элементы для лекарств. INtERAcT автоматически просматривает медицинские журналы и ищет в них важные открытия, связанные с лечением рака. PIMKL же помогает врачам выстраивать процесс лечения с учётом индивидуальных нужд пациентов.

Вряд ли в ближайшее время стоит ждать появления каких-то прорывных алгоритмов. Но когда диагностирование и лечение рака с помощью ИИ станет чем-то самим собой разумеющимся, у сотрудников медучреждений будет гораздо больше шансов найти подходящих кандидатов на работу.

PaccMann: https://github.com/drugilsberg/paccmann

INtERAcT: https://github.com/drugilsberg/interact

PIMKL: https://github.com/IBM/mimkl