Журнал «Код»
54.7K subscribers
7.38K 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
Издательские дома США считают, что программа Audible Captions нарушает их авторские права.

Audible работает на базе машинного обучения и с помощью нейросетей преобразует аудио в текст. Amazon позиционирует сервис как помощь студентам, однако не исключает, что подписка на него станет платной.

Пока компания не отреагировала на иск, но, скорее всего, будет утверждать, что текст от ИИ — это новое произведение, даже если оно сильно смахивает на оригинальную книгу.

А теперь вернемся на 10 лет назад, когда Amazon запускал Kindle 2: тогда создатели представили функцию преобразования электронной книги в аудиоформат (ничего не напоминает?). Издатели из Random House незамедлительно подали в суд на компанию и выиграли — смышленого переводчика пришлось отключить.

За десятилетие Amazon стал больше и сильнее — посмотрим, получится ли у него теперь легализовать ИИ. В конце концов, машинам наплевать на авторские права кожаных писателей.
Если догадались, голосуйте в опросе ⬇️
Правильный ответ: С#
Разработчик приложения FindFace представили систему распознавания по силуэту. Прототип планируют выпустить на улицы Москвы и других крупных городов для тестирования уже через пару месяцев.

Технические подробности работы алгоритмов не раскрывают, однако точность идентификации человека уже достигла 90%, через полгода компания планирует довести ее до 99%.

Разработчики утверждают, что наш силуэт так же уникален, как и лицо. Это значит, что камеры смогут распознавать человека даже если он ушел далеко от камер. Система пригодится для отслеживания преступников, когда нельзя составить фоторобот.

У нас уже есть распознавание по лицу, одежде, прическе, теперь — и по силуэту. Кажется, скрыться от пристального взора ИИ в будущем не будет шансов (или придется худеть).
Инженер создал очки для управления умным домом с помощью изоленты и одноплатного компьютера

Разработчик собрал умные очки, которые позволяют взмахом руки включить лампу или музыку на колонке. Они понимают, на какой именно предмет, подключенный к системе умного дома, показывает пользователь.

Итак, записывайте рецепт: инженер взял обычные солнцезащитные очки, на дужке закрепил с помощью скотча камеру для одноплатного компьютера Raspberry Pi, которая через провод подключается к плате NVIDIA Jetson Nano. Плату парень засуну в картонную коробку и повесил на грудь.

В работе используются две сверточные нейросети: одна распознает объекты в кадре, другая — жесты руки. Если алгоритмы находят совпадение по знакомой лампе и жесту, они посылают команду на устройство через Wi-Fi.

Инженер сам собрал датасет из 10 тыс. фотографий для обучения алгоритмов. Пока умные очки распознают только взмах руки, однако изобретатель выложил код на GitHub — теперь любой желающий может дообучить модель на собственных жестах.

https://youtu.be/7UYi-exvHr0
Космическое агенство установило первый экологичный суперкомпьютер — с его помощью будут готовить лунную миссию «Артемида» 2024 года, во время которой астронавты высадятся на Луну. А в 2028 НАСА планирует создать постоянную базу на спутнике.

Мощность Aitken — 3,68 петафлопса. Устройство имеет более 46 тыс. ядер и 221 ТБ операционной памяти. Для сравнения — компьютер, запустивший «Аполлон-11» в 1969 году, имел память в 72 килобайта — это в 70 раз меньше, чем у дискеты. Силы нового компьютера хватит, чтобы симулировать процессы спуска, вычислять данные для взлета и посадки, а также осваивать местность Луны, сидя за столом в Кремниевой долине.

Но главное — Aitken первый по-настоящему экологичный компьютер. Он состоит из нескольких модулей, которые снижают потребление электроэнергии и воды по сравнению с тем, сколько обычно уходит на охлаждение суперкомпьютерных систем.

Даже компьютеры учатся экономить ресурсы планеты, а ты так и чистишь зубы с открытым краном.
Британская компания готовит выход голосового ассистента — он будет работать только с сервисами BBC и понимать британские акценты.

В марте BBC удалила подкасты из сервисов Google — гигант Силиконовой долины отказался делиться данными о пользователях. Собственный голосовой помощник поможет английской компании взаимодействовать с аудиторией без чужих указаний.

Бип заработает на сайте и в приложении iPlayer для смарт-телевизоров. Колонку для него выпускать не будут, но производители умной техники смогут интегрировать помощника в свои устройства.

Чтобы Beeb нашел общий язык со всеми, его обучили распознавать все существующие британские акценты. Данные собирали с региональных сотрудников компании — они записывали аудио, которые пошли на обучение алгоритмов.

Рынок голосовых помощников быстро растет. Компании, которые не довольны работой Alexa и Siri, создают своих ассистентов. Остается лишь гадать, когда кто-нибудь додумается создать в помощь Бипу помощника Бипа. И вместе они поработят мир.
Беспилотники Waymo поумнели и теперь отказываются ездить в плохую погоду

Компания опубликовала собственный датасет для обучения беспилотных автомобилей — теперь они могут определять погодные условия.

В Америке почти четверть аварий случается из-за непогоды — водители продолжают поездку, даже несмотря на плохую видимость. Теперь алгоритмы от Waymo ведут себя умнее людей — они оценивают потенциальную опасность с помощью радаров и прекращают движение в случае угрозы жизни.

Разработчики заставили машину работать в полевых условиях — алгоритмы побывали в песчаной буре, в снегопаде, шторме и тумане. Другими словами, они пережили типичный московский май.

https://www.youtube.com/watch?v=PJi9gkIM_pk
Новый алгоритм произнесёт нужную фразу любым голосом

Дипфейки добрались до аудио, и ещё никогда они не были так доступны. Исследователи создали алгоритм глубокого обучения, который можно научить произносить что угодно любым голосом. И вы можете его опробовать.

Алгоритму достаточно скормить пятисекундную запись чьего-нибудь голоса и запись того, что нужно этим голосом произнести. Система обработает это всё практически в реальном времени и выдаст поддельный голос, который говорит заданный текст.

На GitHub можно скачать исходный код алгоритма. Там даже есть натренированные модели для английского языка. Работает это всё на Python, так установить всё это на свой компьютер особой проблемы не составит.

https://www.youtube.com/watch?v=-O_hYhToKoA
Похоже, роботы могут помочь людям не превратить Землю в безнадёжную свалку. Исследователи из Дании решили научить 3D-принтеры самостоятельно перемещаться по планете и в буквальном смысле её латать.

Участники инициативы Break the Grid придумали трёх роботов. Шестиногий будет бродить по дорогам и убирать трещины в асфальте. Плавающий 3D-принтер будет смешивать песок со дна океана с клеем и строить берегозащитные сооружения. А летающая машина сможет оснащать старые высотки теплоизоляцией.

Всё это пока только на уровне дизайн-проектов, но задумка впечатляет. Такие 3D-принтеры могут сэкономить людям кучу денег и времени. В крайнем случае переоборудуем их в сборщиков мусора и улетим на другую планету.

О четвёртом роботе, который уничтожит главную проблему загрязнения планеты, не сообщается.
Компания Status Today разработала ИИ-консультанта, который мониторит активность работника и выдает готовый отчет руководителям.

Система поминутно трекает действия с компьютера и собирает данные об отправленных письмах, встречах и файлах. Затем выдает развернутый анализ, который сам сотрудник увидеть не может.

ИИ уже используют десятки компаний, в основном — юридические фирмы. Британские профсоюзы опасаются, что управление людьми с помощью алгоритмов — плохая тенденция. Люди боятся уходить на перерывы, у них развивается паранойя — они постоянно думают о том, что нейросети не по достоинству оценят их работу.

Разработчик же говорит, что ИИ не собирается никого увольнять, наоборот — он поможет исключить предвзятость начальников и сделать процессы в офисе прозрачней.

Теперь в курилке можно жаловаться не на тирана-начальника, а на ИИ.
В популярном консольном эмуляторе появился ИИ-переводчик

Любить японские игры — значит любить страдать, потому что многие из них так и не перевели даже на английский. Теперь проблема решена: в новой версии эмулятора RetroArch появился встроенный переводчик на базе ИИ.

Система работает на базе оптического распознавания символов. Она находит текст на экране и тут же показывает перевод поверх оригинала. Правда, в таком случае ИИ ставит игру на паузу. Также программа умеет озвучивать переведённый текст — без каких-либо пауз.

RetroArch поддерживает кучу разных консолей — как старых, так и относительно новых. Поэтому теперь можно нормально поиграть практически в любую японскую игру.

Как это всё настроить, можно почитать здесь: https://www.libretro.com/index.php/retroarch-1-7-8-ai-service-how-to-set-it-up/

https://www.youtube.com/watch?v=Yij_ydE9vd4
Позвонили в службу поддержки, а вам нагрубили? Скоро сотрудники колл-центров могут стать гораздо вежливее — и всё благодаря искусственному интеллекту.

Такой ИИ, разработанный фирмой Cogito, уже использует страховая компания Humana Pharmacy. Алгоритм напоминает о себе, если сотрудник колл-центра слишком долго молчит, быстро говорит или повышает голос. В общем, система отслеживает паттерны поведения, которые могут вызвать недовольство клиента.

Теперь понятно, почему был так спокоен сотрудник техподдержки, которому жаловался на разрывы интернета Антон Уральский.
Исследовательские лаборатории разработали приложение, которое при помощи снимка с телефона выявляет больные растения.

Маниок — корневой овощ, который очень популярен в Африке. Он неприхотлив в уходе, из него делают муку и крупу. Разработчики решили облегчить жизнь местным фермерам — сделать мобильное приложение с нейросетью, чья задача — находить больных особей на плантациях.

Для этого исследователи собрали датасет из снимков и разбили их на классы, каждый из которых относился к одной из болезней, которое переносит растение. Обученную нейросеть внедрили в приложение и довели точность распознавания до 93%. Создатели планируют расширить обучающую выборку и научить алгоритмы определять стадию заболевания будущего урожая.

arxiv.org/pdf/1908.02900.pdf