На Kickstarter стартовал сбор заказов на камеру видео наблюдения, использующую технологию распознавания лиц и отпугивающую злоумышленников пейнтбольными шарами. Когда PaintCam замечает кого-то, кого не знает, то через динамик советует убираться. Если нарушитель решает остаться, включается обратный отсчет, а потом камера стреляет шариками с краской. Особо гуманистичные владельцы могут зарядить камеру снарядами со слезоточивым газом.
Искусственный интеллект
AI, ANN и иные формы искусственного разума
Новости
Как интеллектуальные NPC Ubisoft справляются с динамическим взаимодействием с игроками?
На GDC 2024 компания Ubisoft официально представила миру NEO NPC — генеративную технологию на базе ИИ для внутриигровых диалогов и взаимодействия игроков с неигровыми персонажами. Проект NEO NPC возник в результате сотрудничества между разработчиками Ubisoft и Inworld AI, которая предоставляет большую языковую модель (Large Language Model – LLM) для NEO NPC, позволяющую разработчикам создавать и формировать персонажей с их собственным прошлым, личностями и жизненными позициями. Также в этом проекте участвует Nvidia, предоставляя свою технологию Audio2Face для анимации NEO NPC в режиме реального времени.
Этендю и голограммы
Авторы научно-фантастических произведений в своих трудах описывают технологии, которые казались чем-то невероятным в период жизни того или иного автора. Часть из этих вымышленных технологий в результате научного прогресса стали реальностью. Другие же до сих пор существуют лишь в теоретической плоскости. Одной из распространенных технологий, ассоциированных с миром будущего, являются голографические дисплеи. Зачатки этой технологии уже существуют, но их пока сложно назвать полноценными. Большинство из них имеют низкий геометрический фактор (этендю), что приводит либо к снижению поля зрения, либо к снижению размеров дисплея. Ученые из Принстонского университета (США) смогли обойти эти ограничения, достигнув высоких значений этендю. Что именно сделали ученые, какие результаты их работы, и что значит для технологии голографических дисплеев? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Новая эра диагностики: Как с помощью ИИ можно диагностировать рак кожи на ранней стадии
В последние десятилетия рак кожи считается одним из самых распространенных онкологических заболеваний во всем мире. По оценкам ВОЗ, ежегодно регистрируется около 132 000 случаев меланомы кожи, а смертность достигает 66 000 случаев.
Диагностика рака кожи требует значительных усилий и времени, что может негативно сказаться на течении заболевания и привести к плачевным последствиям.
К счастью, наука не стоит на месте! В данной статье я расскажу о системе раннего автоматизированного выявления рака кожи, с использованием сил ИИ.
Приятного прочтения! :)
Истории
Инструменты AutoML в 2024
Определимся с терминологией. Можно найти c десяток формулировок «AutoML- это…» с разной степенью детализации. Но все они сведутся к словам «AutoML — автоматизирует и упрощает работу с данными». И вот здесь как раз и начинаются сложности. Границы определения AutoML размыты. Есть фреймворки работающие на «3 строчках» кода, есть с платформы с GUI, есть библиотеки для профессионалов и новичков. Попробуем разобраться..
Попросил нейросети собрать игровой ПК за 100 000 рублей. Вот что из этого получилось
Говорят, что нейросети могут все. Они пишут дипломы, знакомятся с девушками, рисуют картины и в считанные минуты делают то, на что профессионалам, возможно, потребовались бы часы, дни или даже недели. Многие верят, что такими темпами развития им совсем скоро удастся заменить людей в десятках и сотнях профессий. Рассуждать на эту тему мы не будем, а просто попробуем попросить нейросети собрать игровой компьютер, и посмотрим, насколько хороший результат нам выдаст ИИ.
Эмад Мостак: визионер или обманщик? Разоблачение создателя Stability AI и Stable Diffusion
Человек, изменивший мир ИИ
Эмад Мостак — человек, чье имя еще недавно было у всех на устах. Этот 40-летний выходец из бедной семьи бенгальских иммигрантов сумел в кратчайшие сроки взлететь на вершину индустрии искусственного интеллекта и стать одним из самых обсуждаемых предпринимателей Кремниевой долины. Его детище, компания Stability AI, привлекла инвестиции на сумму более $100 млн, а созданная ею модель машинного обучения Stable Diffusion произвела настоящий фурор в мире ИИ, обещая демократизировать процесс создания цифровых изображений.
Мостак быстро снискал славу визионера и гения, бросившего вызов господству технологических гигантов вроде Google и OpenAI. Его харизма, бойкий ум и впечатляющее резюме — степень магистра Оксфордского университета, успешная карьера в хедж-фондах, тесные связи с ООН — казалось, делали его идеальным героем для эпохи ИИ-революции.
Но за блестящим фасадом скрывалась и другая сторона истории Эмада Мостака. По мере того, как росла его известность, росло и число вопросов, которые возникали у наблюдателей. Откуда взялись те $100 млн инвестиций в Stability AI, и на каких условиях они были получены? Насколько правдивы были заявления Мостака о его образовании и опыте работы? И действительно ли Stable Diffusion была таким уж инновационным прорывом, или же ее значимость была сильно преувеличена умелым пиаром?
Фундамент AI: обратное распространение ошибки простыми словами
Что если бы я вам сказал, что без понимания того, что такое backpropagation (обратное распространение ошибки), вы никогда не сможете использовать AI эффективно? Тогда я бы, конечно, соврал. Знать такие детали не требуется для использования AI в прикладных задачах, но, тем не менее, это базовый фундамент ML/AI, и понимать, как все устроено, полезно, ну или как минимум, интересно.
Подбор гиперпараметров RAG-системы с помощью Optuna
Сказ о том, как с помощью Opuna’ы сделать вашу RAG-систему чуточку (а может и не чуточку) эффективнее :)
Проблемы внедрения ИИ: почему искусственный интеллект в процессах отдела продаж — будущее, но точно не настоящее?
Какие решения помогут сэкономить время и деньги, но убьют лояльность, качество обслуживания клиентов и снизят качество обучения персонала? Разбираем в статье, почему 99.9% компаний не готовы к внедрению ИИ в бизнес-процессы отдела продаж и поддержки.
Для тех, кому лень читать, можно перейти к выводам в конце статьи.
Питер Норвиг: автор лучшего в мире учебника по ИИ
Питер Норвиг (Peter Norvig) — выдающийся учёный, один из отцов современной ИИ-разработки. После сингулярности ИИ точно оставит его в живых в знак благодарности.
Норвиг не только хороший программист, но и теоретик программирования, учёный и преподаватель, в длинном резюме перечислено 58 статей, а количество цитирований на сегодняшний день составляет 78 830.
Основное признание Норвиг получил как автор учебника «Искусственный интеллект: современный подход», который в наше время считается самым популярным учебником по ИИ в вузах. Эта фундаментальная работа претерпела уже четыре переиздания.
Как сделать pruning, чтобы потом не плакать
Обрезка нейросетей или же, если вникать в термины, pruning — то, что помогает уменьшить размер нашей модели без потери ее эффективности. Да, это далеко не новинка — в стэнфордских лекциях еще в 2017 году об этом говорили!
Идея проста: мы просто убираем из модели все, что нам не нужно. Как в магазине, когда решил экономить: если в корзине лежат лишние товары, то почему бы их не убрать? Так и здесь — мы убираем избыточные нейроны и связи, которые только занимают место, но не приносят особой пользы.
Принцип обрезки можно применять в разных ситуациях. Например, если у нас есть модель, которая обучена для распознавания ста классов объектов, а нам на самом деле нужно только десять, то почему бы не убрать те девяносто лишних? Это позволит нам сделать модель поменьше, но не менее эффективной. А если мы создаем модель с нуля, то обрезка может помочь нам сразу сделать ее компактнее и эффективнее.
Короче, pruning — это для тех, кто хочет сделать свои модели легче и быстрее без потери качества.
Кибермозг все ближе: создан искусственный синапс, который может изменить все
Помню, как меня поразила идея позитронного мозга из романов и рассказов Айзека Азимова. К сожалению, несмотря на научные достижения за последние десятилетия, сегодня нет ничего подобного. Уж слишком сложным оказался не только мозг человека, но и животных, чтобы можно было искусственно создать что-то подобное. Тем не менее, определенные успехи в этом направлении есть. Подробности под катом.
Ближайшие события
LLM-чатбот в основе консьерж-сервиса
Когда мы с командой брались за создание MVP нашего консьерж-сервиса для букинга отелей, казалось, что это область, в которой давно не осталось нерешенных, и при этом значимых проблем, суть лишь в том, чтобы сделать сам процесс гибче и удобнее. Но на практике, разумеется, все оказалось несколько сложнее.
Использование стандартного набора инструментов в сочетании с новыми коммерческими API открыло перед нами не только новые горизонты, но и обеспечило массу подводных камней, вполне традиционных для такого рода технологических стартапов. О том, как мы с ними справлялись, мы и решили написать эту небольшую статью. Надеемся, что наши уроки помогут вам избежать наших ошибок и ускорить разработку вашего прототипа.
Как ChatGPT поможет заменить репетитора по английскому для айтишников
По мотивам нашей прошлой статьи «Как айтишникам быстро выучить английский с помощью ChatGPT? » мы решили написать продолжение и чуть побольше раскрыть эту тему, раз она так залетела.
Несколько лет назад мы бесповоротно влюбились в теорию Стивена Крашена. О ней можно чуть подробнее, но на английском прочитать у нас тут.
Если вкратце, то речь о том, что круче всего учить английский вникая в контент максимально нативно, словно ребенок, который изучает с детства свой первый язык. Он ведь не относится к процессу как 45 минутному уроку в школе, он погружается в него, находясь в максимально располагающей к этому среде.
AI-тренер, нейровоспитатель, ассесор, крауд и разметчик — кто все эти люди и в чем разница?
Многие компании в последнее время ввели должность «ИИ-тренера» (AI-тренера), при этом просто разметчики/ассесоры никуда не делись. Что это — просто красивая обертка нейминга над тем же самыми или что-то концептуально новое?
Давайте попробуем в этом разобраться и однозначно ответить на вопрос о различиях.
Как мы в 2 раза ускорили решение MILP-проблем за счет ML
Многие задачи, с которыми мы имеем дело при цифровизации производства (неважно какого), – это задачи оптимизации: оптимизация производственного расписания, оптимизация цепочек поставок и размещения объектов, оптимизационное планирование и прочее. Многие из них сводятся к проблемам смешанного линейно-целочисленного типа (MILP – Mixed Integer Linear Problem). Конечно же мы хотим их решать быстрее и эффективнее, поэтому год назад начали разработку ML-модулей для этого. В этой статье мы познакомим вас с концептом одного такого модуля – для упрощения MILP методом обнуления переменных – и расскажем о том, насколько нам удалось с его помощью сократить время работы решателя.
ВКС-дайджест: клонирование коучей, изгнание Teams из офиса и призраки Apple Vision Pro
А также распределение нагрузки в больших конференциях, обновленный Zoom, нейронка для генерации видео от Microsoft — собрали самое интересное!
GIGA R&D DAY: материалы конференции
На недавней конференции GIGA R&D DAY, организованной командой R&D SberDevices, участники обсудили последние достижения в разработке GigaChat, NLP, Vision и Audio.
Событие собрало ведущих специалистов и экспертов в области искусственного интеллекта, которые поделились своими идеями и разработками. В день рождения GigaChat'a делимся с вами видеозаписями выступлений и презентациями докладов, которые охватывают широкий спектр тем от мультимодальности и мультиэкспертности до проблем alignment и задач генерации речи.
Вербальные вычисления (VC) в доказательных DSS и NLP
С.Б. Пшеничников
В статье изложен новый математический аппарат вербальных вычислений в NLP (обработке естественного языка). Слова погружаются не в действительное векторное пространство, а в алгебру предельно разреженных матричных единиц. Вычисления становятся доказательными и прозрачными. На примере показаны развилки в вычислениях, которые остаются незамеченными при использовании традиционных подходов, а результат при этом может быть неожиданным.
Использование IT в обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP) требует стандартизации текстов, например, токенизации или лемматизации. После этого можно пробовать применять математику, поскольку она является высшей формой стандартизации и превращает исследуемые объекты в идеальные, например, таблицы данных в матрицы элементов. Только на языке матриц можно искать общие закономерности данных (чисел и текстов).
Если текст превращается в числа, то в NLP это сначала натуральные числа для нумерации слов, которые затем погружаются в действительное векторное пространство.
Возможно, следует не торопиться это делать, а придумать новый вид чисел более пригодный для NLP, чем числа для исследования физических явлений. Такими являются матричные гипербинарные числа. Гипербинарные числа - один из видов гиперкомплексных чисел.
Для гипербинарных чисел существует своя арифметика и если к ней привыкнуть, то она покажется привычнее и проще пифагорейской арифметики.
В системах поддержки принятия решений (DSS) текстами являются оценочные суждения и пронумерованная шкала вербальных оценок. Далее (как и в NLP) номера превращаются в векторы действительных чисел и используются как наборы коэффициентов средних арифметических взвешенных.
Вклад авторов
alizar 4867.6marks 2200.43Dvideo 1257.0stalkermustang 1084.0BarakAdama 778.1ZlodeiBaal 629.0Firemoon 595.0AlexeyR 585.0ivansychev 537.7Markaty 525.5