Раз в 2 недели мы собираем самые интересные новости из мира искусственного интеллекта для своих сотрудников. Подумали, что это может быть интересно не только нам!
Представляем первый выпуск дайджеста #ВобъективеИИ. Вы узнаете, как нейросеть от Microsoft обучается за полиномиальное время, ИИ тренируется распознавать речь по активности мозга (спойлер: пока получается не очень), и как робот с компьютерным зрением патрулирует охраняемые объекты в Австралии. Также в выпуске — как ИИ может контролировать безопасность на дорогах и помогать архитекторам создавать свои творческие проекты.
AI-focused digest – новости ИИ-сферы
Выпуск №1, 02-15 сентября 2022
Microsoft и Гарвард представили архитектуру нейросети, которая способна хорошо обучаться за полиномиальное время
Группа исследователей из Microsoft и Гарвардского университета представила архитектуру нейронной сети, которая обучается за полиномиальное время. В основе архитектуры — комбинация совместного использования весов как рекуррентными, так и свёрточными слоями, что помогает сократить количество параметров до константы, даже если сеть состоит из триллионов узлов. Исследование демонстрирует, что простая архитектура нейросети может обучаться так же хорошо, как любой алгоритм для выборки ограниченного размера. Авторы называют это качество «оптимальностью по Тьюрингу». Подробнее читайте . Исследование с подробным описанием архитектуры доступно по .
ИИ учится распознавать речь по активности мозга
Недавно опубликованное от Meta AI (Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) о способности искусственного интеллекта расшифровать речь по мозговой активности дает небольшую надежду людям, которые не могут общаться с помощью голоса. Ученые обучили ИИ распознавать речь на 53 языках и применили эту языковую модель к базам данных о мозговой активности человека. Участники эксперимента слушали отрывки из известных литературных произведений, а в это время их мозг сканировали с помощью электроэнцефалографии или магнитоэнцефалографии. Затем система на основе ИИ сопоставляла запись рассказов с моделями активности мозга и делала предположение, что человек мог слышать. Результаты показывают, что ИИ может понимать речевой сегмент из 3 секунд сигналов МЭГ с точностью до 72,5%, если ему предложить выбор из 10 наиболее подходящих вариантов. Эксперты считают, что это удивительные результаты, но до финальной цели — помощи пациентам — пока еще далеко из-за неограниченности языка и недоступности оборудования для сканирования мозга. К тому же системе нужно учиться не только «угадывать», что человек слышал, но и что он хочет сказать. Подробнее — читайте в статье ScienceNews.
В Австралии появится робот для патрулирования территории
Технологические компании Stealth Technologies и Honeywell договорились запустить в продажу робота для патрулирования охраняемых объектов. Речь идет о полностью автономном транспортном средстве, которое может передвигаться по территории и передавать видео на базу, а также проверять микроволновые, фотоэлектрические и электромагнитные датчики безопасности во время обхода. Роботизированный охранник работает до восьми часов на литий-ионных батареях и использует технологии компьютерного зрения для распознавания лиц и номерных знаков. До сих пор решение тестировалось только в исправительном учреждении Западной Австралии, сейчас разработчики намерены провести обкатку системы с последующей продажей клиентам из телекоммуникационной и оборонной сфер Австралии и Новой Зеландии. Подробности .
Искусственный интеллект на службе у архитекторов
Мы продолжаем следить за успехами нейросетей Midjourney и DALL-E 2. На этот раз text-to-image – «жанр» искусственного интеллекта, преобразующий текст в изображение, активно осваивается ведущими архитектурными бюро. Нейросети, обученные на миллиардах изображений и их текстовых описаниях, способны генерировать удивительно красивые визуалы и вдохновлять представителей творческих профессий. Архитекторы и дизайнеры используют эти инструменты на ранней стадии проектов, чтобы быстро создавать новые визуальные концепции зданий и проверять, насколько они вписываются в городскую среду. Например, международная архитектурная компания HDR использовала ИИ при проектировании нового здания в Онтарио: нейронная сеть изучила памятники культурного наследия в городе и сгенерировала эскизы нового строения, которые соответствуют местному историческому стилю. Больше примеров с впечатляющими картинками найдется в .
В Канаде пилотируют ИИ для выявления отвлекающихся водителей
Университет Альберты в канадском Эдмонтоне систему на основе искусственного интеллекта для нахождения водителей, которые пользуются мобильным телефоном за рулем. Решение способно захватывать изображение через лобовое стекло и «ловить» в потоке видео моменты, когда водитель отвлекается на смартфон при вождении. Пока проект в стадии пилотирования и на службе по обеспечению безопасности движения не стоит. Скорее на данном этапе с его помощью исследователи хотят понять масштаб проблемы. Однако в будущем результаты пилота пригодятся, чтобы принять решение об использовании ИИ для повышения безопасности на дорогах.
