Дайджест SmedX №1: август 2018

Smedx5870.png

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

Anki планирует выпуск нового робота Vector с функциями ИИ. Известность этой компании принес робот Cozmo, который стал бестселлером на Amazon в 2017 году. Vector — автономный домашний робот, оснащенный сверточной нейронной сетью (CNN) и технологией одновременной локализации и сопоставления (SLAM). Vector функционирует как интеллектуальный помощник, отвечает на устные вопросы и команды, а также управляется прикосновением. — FAST COMPANY

Модель глубокого обучения Deep-Speare изучила 2700 сонетов Уильяма Шекспира и теперь способна генерировать стихи в стиле английского писателя XVI века. Работа основана на трех основных аспектах произведений Шекспира: рифме, языке и метре. Нейронная сетевая архитектура состоит из кодера-декодера Long Short Term Memory (LTSM) для языка, декодера-кодировщика для отслеживания ямбического пентаметра и неконтролируемой модели для изучения слов, которые рифмуются друг с другом. — DATANAMI

Разработана система ИИ, которая определяет индивидуальные черты человека по одной фотографии. Биометрическое зеркало читает характеристики лица человека и сравнивает их с открытым набором данных из тысяч фотографий, которые оцениваются по принципу толпы для их психометрии. Система оценивает человека по 14 характеристикам, таким как привлекательность, странность и эмоциональная стабильность. — FUTURITY

В США (NIH) появилась публичная база данных компьютерной томографии для совершенствования систем ИИ в медицине. База данных называется DeepLesion и содержит более 10 000 тщательно отобранных клинически значимых изображений с аннотациями. В прошлом году NIH выпустила базу данных рентгеновских изображений с той же целью тренировки систем ИИ. — PHYSICS WORLD

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

Далее — копия рассылки дайджеста от 28.08.2018.

Развитие AI-индустрии

Мировой рынок ИИ вырастет до 78 миллиардов долларов к 2025 году. В 2017 году размер рынка составлял всего 2,65 миллиарда долларов. США являются крупнейшим потребителем интеллектуального программного обеспечения и занимают 36% всего рынка (на 2017). Ожидается, что обработка изображений потеснит распознавание текста и будет широко использоваться по мере совершенствования технологии. — TECH REPUBLIC

Samsung инвестирует 22 млрд долларов в ИИ и другие технологии. Южнокорейская компания планирует привлечь исследователей ИИ из Великобритании, США, Канады, России и Южной Кореи. Далее использовать инновации в области ИИ для развития бизнеса, производства, интернета вещей и робототехники. — FORBES

Достижения

Команда Илона Маска OpenAI Five выиграла две из трех игр Dota 2. Показательный матч проводился между бывшими про-игроками против системы ИИ, которая участвует в чемпионате мира по Доте 2018 года. OpenAI уже выиграл чемпионат мира в прошлом году в игре один на один, победив профессионального игрока Данила «Денди» Ишутина. Однако командная игра из пяти игроков намного сложнее, поскольку для победы каждому боту нужно сотрудничать с напарниками-ботами. Игры являются идеальным способом обучения системы ИИ, потому что в них заложена система поощрений, а процесс игры можно повторять бесконечное число раз. — ENGADGET

Технологии

Запущен бета-тест сервиса машинного обучения AutoML Vision, входящий в состав Google Cloud. Разработка AutoML позволяет разработчикам использовать средства машинного обучения в своих приложениях. Также это первый инструмент, с помощью которого разработчики могут создавать модели машинного обучения для распознавания объектов и изображений. У него есть графический интерфейс и средства взаимодействия, такие как drag’n’drop, что делает его доступным для людей, далеких от ИИ. — THE VERGE

Наука

Ученые внедрили теорию разума в систему искусственного интеллекта. Теория разума — это осознание убеждений и желаний других людей, которого, как правило, не хватает современным компьютерам. «ToMnet» — разумный ИИ, который может наблюдать за другими ИИ и учиться на этом. В ToMnet есть три нейронные сети, которые работают в тандеме. Первая сеть узнает о поведении других ИИ на основе их предыдущих действий, в то время как вторая определяет их текущие «убеждения». Третья сеть использует вывод первых двух для прогнозирования последующих действий ИИ. — SCIENCEMAG

Исследователи элементарных частиц в лаборатории CERN в Швейцарии используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных. Ученые используют инструменты машинного обучения для сортировки огромного количества получаемых данных, чтобы определить, какие данные представляют ценность для анализа, а какие можно удалить. Каждая секунда экспериментов на Большом Адронном Коллайдере в ЦЕРНе фиксируется в виде миллиона гигабайт данных наблюдения. Объем данных, полученных за час аналогичен тому, что Facebook накапливает за целый год. — PHYS.ORG

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