Журнал «Код»
54.7K subscribers
7.37K photos
314 videos
5.28K 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
Есть сервис Everypixel, который определяет возраст по фотографии (на основе нейросетей, конечно же). Теперь этот сервис еще и говорит, чего в этом возрасте добились другие люди, а ты нет.

Разработчики обучили нейросеть, скормив ей около 300 тысяч снимков людей разного возраста, пола и национальности. Алгоритм научился определять, как меняется внешность человека с годами. А потом добрые редактора сделали подборку фактов об успешных людях в разном возрасте, и теперь тебя может шеймить не только твоя семья, друзья и коллеги, но и специально обученный алгоритм!

https://labs.everypixel.com/api/age-recognition
О, сегодня классный простой проект: делаем собственный сайт на конструкторе. Делается очень просто, быстро и не требует программирования.

Такой вот мы журнал о программировании.

https://thecode.media/tilda/
Хотите показать свои навыки программирования и заработать кучу денег? Подайте заявку на участие в хакатоне от «ВКонтакте». Призовой фонд — два миллиона рублей.

Вас ждут задачи по шести направлениям: «Путешествия», «Финтех», «Культура», «Медиа», «Благотворительность» и «Технологии». Победители направлений, а также номинаций «Выбор коллег» и «Выбор Mastercard» получат по 100 тысяч рублей. Лучшей команде в номинации «Выбор ВКонтакте» достанется 200 тысяч, а в номинации «Гран-при» — 500 тысяч. Ещё 500 тысяч уйдут двум командам из числа победителей, которые первыми доработают свои проекты в течение полугода.

Чтобы участвовать в хакатоне, нужно собрать команду от двух до четырёх человек и отправить заявку до 6 сентября. Необходимо указать направление и задание, а также описать идею решения. Организаторы отберут 150 лучших команд и опубликуют их список 9 сентября в сообществе VK Hackathon.

Заполнить заявку: https://vk.com/app6871662

https://vk.com/press/hackathon-2019
Что, если бы создателям самоуправляемых машин не нужно было вручную отсеивать огромные объёмы данных, непригодных для обучения беспилотных систем? Разработчики из Waymo ответили на этот вопрос: они научили алгоритмы состязаться друг с другом, чтобы более слабые варианты отпадали сами.

Для этого исследователи взяли нейросеть компании DeepMind. Они разделили разные варианты алгоритмов по группам и заставили их соревноваться в определённых «нишах». Всё для того, чтобы система была эффективна в самых различных ситуациях.

Благодаря такому подходу число ложных срабатываний системы упало на 24%. Пока технология распространяется только на обнаружение пешеходов, но Waymo уже собирается использовать её и в других областях. Когда-нибудь беспилотные автомобили наконец-то перестанут попадать в аварии.
Вы точно справитесь! Голосуйте в опросе ⬇️
Правильный ответ: конечно, это Бейсик!
ИИ-алгоритмы уже вовсю пишут тексты, и отличить их от написанных человеком зачастую невозможно. Поэтому исследователи из Гарвардского университета и MIT решили создать ещё один ИИ, который определяет сгенерированные компьютером тексты.

ИИ-системы, которые пишут тексты, часто пользуются стилистическими шаблонами. Это и учитывает новый алгоритм: он находит предсказуемые обороты и выделяет их четырьмя цветами в зависимости от частоты использования. Идея в том, что в человеческих текстах обычно больше сочетаний разных цветов. Если новость по большей части состоит из слов, отмеченных зелёным и жёлтым, значит, его написала машина.

Исследование показало, что с инструментом люди замечают сгенерированные тексты на 18% чаще. В интернете очень много фальшивых новостей, написанных ИИ, поэтому даже такой прогресс многого стоит.

Попробовать ИИ: https://gltr.io/dist/index.html
VR-очки помогают уснуть. Достаточно визуализировать мозговые волны

Для многих хороший сон — что-то из разряда фантастики. Часто проблема в том, что человек пытается заставить себя скорее уснуть, но тем самым делает только хуже. Исследователи из Мельбурнского королевского технологического института учли это: они создали VR-систему, которая показывает пользователю, насколько его мозг активен в данный момент.

Человек надевает VR-очки, а система посредством электроэнцефалографии считывает его мозговые волны. Дальше она переводит эти данные в визуальные образы и музыку. Чем больше возбуждён мозг, тем быстрее движутся цветовые волны и тем энергичнее играет музыка. Пользователь всё это видит, и ему становится проще себя успокоить. Поскольку система очень наглядна, человек учится контролировать своё психическое состояние.

Участники эксперимента сообщили о снижении отрицательных эмоций на 21%, а чувства страха — на 55%. Положительные эмоции подскочили на 8%, ощущение спокойствия — на 13%. Всё это непосредственным образом влияет на качество сна.

https://www.youtube.com/watch?v=BjIDOQYHTiI
IBM и Symrise создали ИИ, который придумывает разные ароматы духов и туалетной воды. И ему даже не нужно ничего нюхать.

Алгоритм изучает тренды и формулы, а также данные о материалах и успешности ароматов в разные годы. Затем он подбирает самые удачные комбинации для людей в зависимости от их места жительства и черт характера. Парфюмер Дэвид Эйпел получает готовые варианты и превращает их непосредственно в жидкость.

Со временем разработчики хотят начать использовать ИИ по всему миру, причём в других областях тоже — например, чтобы создавать ароматы моющих средств. Пока алгоритмом пользуется только бразильская косметическая компания O Boticário.
Смотрите: жуткое зеркало, которое отражает вашу «цифровую сущность»

Когда-нибудь задумывались, как нас видят машины? Теперь для этого есть специальное зеркало: оно отражает человека таким, каким его воспринимают компьютерные системы — то есть в виде набора данных.

Такое зеркало установила в итальянском городе Сполето дизайнерская студия Ultravioletto. На самом деле оно представляет собой OLED-панель с отражающим покрытием. Камера с датчиком глубины выводит на экран копию человека в стиле «Матрицы». А рядом ИИ показывает различные данные о посетителе — этническую принадлежность, геометрию лица, эмоциональное состояние и так далее.

Это зеркало — художественная инсталляция: оно призвано просто показать красоту данных. Но если вспомнить, что похожим образом информацию о людях обрабатывают рекламные сети Facebook и Google, то становится страшно.

https://vk.com/video-179664673_456239128
Сейчас объясним.

Фонон — это не частица звука. Фонон — это условная частица, которая представляет собой пакет колебательной энергии. Когда колеблется воздух, получаются звуковые волны. Когда колеблется какой-нибудь кристалл — это тоже колебания. Фононы как раз помогают описать и понять эти колебаниия.

Проблема в том, что колебательную энергию на самом низком уровне очень сложно померить. Можно записать уравнение с фононами, но напямую их померить до недавних пор было нельзя.

Учёные решили создать устройство, которое сможет напрямую измерить энергию колебаний с помощью крошечных резонаторов. И создали.

Фононами управлять гораздо проще, чем фотонами. Поэтому квантовый компьютер на фононах будет не только меньше, но и эффективнее, чем те страшные фотонные машины, которые есть сейчас. Теперь учёным осталось только понять, как такой компьютер создать.
Разработчик собрал самый крошечный игровой ноутбук

Вот она — настоящая компактность. Разработчик Пол Клингер собрал настолько маленький игровой ноутбук, что он легко помещается на ладони — даже место остаётся. Современные игры на нём не запустишь, а вот «Змейку» и «Тетрис» — вполне.

За основу Пол взял микроконтроллер ATtiny1614. Разработчик поместил его в напечатанный на 3D-принтере корпус со светящейся надписью Think — отсылкой к серии ноутбуков ThinkPad. От последней у малютки ещё и красный тензометрический джойстик, который используется для управления. OLED-экран имеет разрешение 128 × 64 пикселя.

Клингер не собирается превращать ноутбук в коммерческий продукт. Но вы можете попробовать собрать такой сами — исходный код и все нужные файлы автор выложил на GitHub.

https://www.youtube.com/watch?v=0wcxMr_ZupM
ИИ уже давно может засекать мимику, но вот с определением эмоций у него проблемы. Теперь исследователи из Колорадского университета создали нейросеть, способную распознавать эмоциональное состояние в целых 11 категориях.

Разработчики взяли 2 187 видео и разделили их по эмоциям. Получилось 27 категорий, включая удивление, тревогу и печаль. Исследователи извлекли из роликов 137 тысяч кадров и исключили эмоции, которые имели меньше тысячи образцов. Результаты работы алгоритма проверили на 25 тысячах фотографий.

Получился ИИ, который способен точно определять такие эмоции, как страсть, сексуальное влечение и ужас. С другими эмоциями вроде удивления, радости и изумления алгоритм справлялся не так хорошо. Поэтому учёным пришлось позвать на помощь людей: им показали 112 картинок и измерили их мозговую активность. Потом те же изображения показали нейросети и сравнили результаты.

Так ИИ стал гораздо точнее. Вполне возможно, в будущем его будут использовать для проведения психиатрических исследований.
У ученых почему-то есть фетиш — создать программу или робота, которые будут неотличимы от человека (наверное, они не смотрели никакую научную фантастику и не знают, к чему такое приводит).

Чтобы измерять прогресс ученых, есть тест Тьюринга — это проверка для компьютерных программ, с помощью которого определяется, насколько поведение программы неотличимо от поведения человека. Если программа прошла тест Тьюринга, это не значит, что она стала мыслящим ИИ — это просто значит, что люди, в основном, не отличают ее поведение от поведения человека.

Но сейчас ученые все больше занимаются робототехникой и пытаются создать человекоподобного робота. Тест Тьюринга для них не подходит, потому что помимо текстового общения эти машины еще должны выглядеть как люди и вести себя подобающе.