Дайджест SmedX №2: июнь 2018

-- Пришли сюда из нашей рассылки? Вот обещанный список ссылок “на десерт” --

-- На десерт --

  1. Скандал с AI: ужасные стоковые фотографии. Medium.
  2. Как по Пелевину (iPhuck): Uber подал заявку на патент технологии, использующую ИИ для идентификации пьяных пассажиров. CNN
  3. AI можете накладывать мимику человеческого лица из одного видео на лицо другого человека в отдельном видео. ENGADGET.
  4. Дронов учат выявлять насилие в толпе при помощи AI. VERGE.
  5. Применение ИИ и беспилотных камер для обнаружения и мониторинга морского мусора. DIGITAL TRENDS.
  6. AI способствует эффективному проведению совещаний и ведению заметок на рабочем месте. FORBES.
  7. Инженеры Министерства энергетики США в Теннесси представили самый мощный в мире суперкомпьютер «Саммит». MIT TECHNOLOGY REVIEW.
  8. Microsoft работает над использованием технологий ИИ для розничной торговли и проверки точек продажи, чтобы убрать кассы и линии контроля. ZDNET.
  9. Ученые создали алгоритм машинного обучения, предсказывающий, как люди будут готовить салаты и продукты для завтрака. FUTURISM.

Если Вы еще не получаете рассылку, ПОДПИШИТЕСЬ — это бесплатно. Мы пишем редко (но метко).

Далее — копия рассылки дайджеста от 26.06.2018.

-- Must Read на сегодня --

  1. Machine Un-Learning: почему “забывание” может стать ключом к искусственному интеллекту. Hackernoon. Человеческий мозг забывает, чтобы отфильтровать информацию и создать возможности для обработки новой информации. Этот принцип нейронауки может быть полезен в машинном обучении.
  2. Microsoft создает продукт для обнаружения предвзятости в AI-алгоритмах. MIT Tech Review. Несколько идей Microsoft для понимания и обнаружения предвзятости, которые будут необходимы, поскольку AI-алгоритмы используются повсеместно.
  3. Исследователи IBM объясняют модели машинного обучения, изучая то, чего нет в примерах обучения. Forbes. “На практике это означает то, что, если модель машинного обучения идентифицирует фотографии собаки, этот метод можно использовать, чтобы показать не только то, что модель использует для идентификации собаки (мех и глаза), а также то, что должно отсутствовать у модели, чтобы идентифицировать собаку (например, отсутствие крыльев)".
  4. Пентагон использует секретную программу ИИ для поиска скрытых ядерных ракет. Reuters. Вооруженные силы США будут использовать ИИ для анализа данных и спутниковых изображений для обнаружения подготовки ракетного запуска.
  5. Новый алгоритм машинного обучения может идентифицировать и описывать дикую природу с точностью 96,6 %. VENTUREBEAT. Для тренировки системы использовали 3,2 миллиона изображений из проекта добровольной гражданской науки на Zooniverse.org. Система использует камеры обнаружения движения, которые передают фотографии в нейронную сеть для дальнейшего размещения информации о дикой природе.
  6. Пользовательские AI-чаты, использующие NLP (обработка естественного языка) и распознавание лиц, часто неточные или даже предвзятые. VENTUREBEAT. Ученые рекомендуют разработчикам ИИ использовать данные с примерами обучения, репрезентативными для всех демографических групп пользователей. Желательно, чтобы и команда разработчиков ИИ была разнообразна в плане демографии. Это поможет снизить вероятность создания систем с “предубеждением” или “предвзятостью”.
  7. Общие положения о защите данных (GDPR) Европейского союза затрудняют сбор данных, необходимых для обучения ИИ. TECHCRUNCH. Технологическим компаниям необходимо будет внедрять инновации и создавать организованную инфраструктуру для сбора данных в контролируемые и проверенные базы, чтобы соответствовать новым требованиям.
  8. Технология blockchain готова решить многие проблемы, сдерживающие развитие AI. JAXENTER. Распределенная система blockchain может помочь, сохранив общедоступными записи разработанных основных алгоритмов и наборов данных для их обучения. Далее blockchain будет “поощрять” инновации через лицензирование стандартизованных данных для обучения, а также “одноразовых” алгоритмов для более широкого использования и защиты AI-систем от незаконного копирования и пере-/дообучения.
  9. Google объявила о своих новых принципах относительно ИИ. CNN. Компания обязалась не использовать свои технологии для вооружения, наблюдения, которые нарушают международные нормы, или совершать действия, которые нарушают права человека. Эти принципы, по сути, являются важным заявлением позиции Google в области этики в отрасли технологий ИИ.

-- Другое из индустрии --

  1. AI-системы, анализирующие медицинские изображения, уязвимы для скрытых атак. IEEE SPECTRUM.
  2. 4 способа построения и обучения ИИ могут сделать здравоохранение более эффективным и доступным. Medium.
  3. DataRobot предоставляет новые автоматизированные средства машинного обучения бизнес-аналитикам. FORBES.
  4. Алгоритмы ИИ все еще находятся в зачаточном состоянии и нуждаются в «родителях» или гарантиях, чтобы избежать “предвзятости”. QUARTZ.
  5. Эксперты обеспокоены тем, что “пузырь” AI может лопнуть, вызвав то, что они называют “AI-зимой”. THE NEXT WEB.
  6. Machine Learning: как применить в реальном мире. ZDNet.
  7. Машинное обучение против машинного рассуждения: узнайте разницу. EdgyLabs.
  8. Исследователи создали систему искусственного интеллекта, чтобы генерировать фотографии того, как человек будет выглядеть спустя десятилетия. SCIENCE MAG.

Если Вы еще не получаете рассылку, ПОДПИШИТЕСЬ — это бесплатно. Мы пишем редко.