У китайцев с планированием в национальном масштабе всё неплохо: там планы выполняются. Вот сейчас принят официальный национальный план по развитию искусственного интеллекта: к 2030 Китай должен стать мировым лидером в области ИИ, связанные с ним области экономики должны давать 150 млрд. долларов, об этом много писали на днях. Госсовет официально обозначил ИИ как основной драйвер экономики не когда-нибудь, а к 2020. Но тема не затихает: премьер Госсовета КНР Ли Кэцян выступил на симпозиуме по ИИ в Пекине и очередной раз призвал ученых добиться лидерства страны в разработках ИИ. И потестировал автомат по продаже кофе, в котором вообще никаких платежных средств не надо: хватает распознавания лица покупателя.
Как-то на этом фоне наши разговоры про блокчейн в государственных системах выглядят не очень :(
http://english.gov.cn/premier/news/2017/07/24/content_281475750043336.htm

Новости искусственного интеллекта и машинного обучения

2 августа сервис «Яндекс.Музыка» представил музыкального бота для Telegram @YaMelodyBot. Он умеет распознавать песни по отрывкам от 5 до 10 секунд и присылать в ответ ссылки на соответствующий трек в «Яндекс.Музыке». Чтобы его активировать, нужно зажать и удерживать кнопку с микрофоном во время проигрывания композиции.

В компании рассказали TJ, что пока бот только учится распознавать мелодии, но улучшается с каждой прослушанной композицией. Кроме того, по словам представителей компании, бот — это только первое воплощение новой технологии распознавания мелодий, созданной на основе нейросетей «Яндекса».

Исследовательница Жанель Шейн (Janelle Shane) научила нейросеть придумывать новые названия для марок крафтового пива. Описание разработки автор опубликовала в своем блоге.

Возрастающая популярность крафтового пива повлекла за собой неожиданную проблему — производителей и марок пива стало слишком много. Уже известны судебные споры между производителями, претендующими на право использовать одни и те же названия сортов пива. Поэтому исследовательница, ранее научившая нейросеть придумывать названия для цветов, морских свинок и даже покемонов, решила адаптировать нейросеть для решения этой задачи.

Как и в предыдущих проектах, автор решила использовать готовую многослойную рекуррентную нейросеть с открытым исходным кодом под названием char-rnn, которую часто применяют для аналогичных проектов (к примеру такую сеть использовали для генерации твитов в стиле лидера Чечни Рамзана Кадырова).

Поскольку зачастую названия сортов пива, относящихся к одному типу, отчасти похожи друг на друга, исследовательница решила натренировать нейросеть на отдельных наборах названий, относящихся к одному типу, к примеру стаутам или индийским пэйл-элям. Для этого Шейн взяла сотни тысяч названий сортов, разделенных на более чем 90 типов, с сайта, занимающегося составлением рейтингов пива. Затем названия были разбиты на более общие группы, которые и послужили тренировочными данными для нейросети.

https://nplus1.ru/news/2017/08/04/friday-science

Примеры сгенерированных нейросетью названий индийских пэйл-элей:
Dang River
Earth Dock IPA
Yamquak
Bigly Bomb Session IPA
Binglezard Flack
Jain Is The Dog
Earth 2 Sanebus
Tower Of Ergelon
Toe Deal
Juicy Dripple IPA
Flying Rocks IPA
Yall In Wool
Earth Pump
Heaven Cat
Heart Compost
Wicked Geee
Text 5 Of The IPA
Cockamarin Hard IPA
Test Tha IPA
Yampy
Widee Banger Fripper IPA
Oarahe Momnila Day Revenge Bass Cornationn Yerve Of Aterid Ale

Горожане помогут создать нейросеть, считывающую показания счетчиков воды по фотографиям

https://www.mos.ru/news/item/27697073/

Издание BuzzFeed год назад обнаружило, что как минимум две сотни самолетов и вертолетов ФБР и министерства внутренней безопасности США регулярно кружат над Америкой, в том числе над крупнейшими городами. Эти самолеты оснащены техникой для съемки, а некоторые способны перехватывать телефонные разговоры. Журналисты указывали, что наверняка не всегда это оборудование используется с разрешения суда. Часть самолетов были зарегистрированы на подставные компании.

В августе 2017 года издание опубликовало новые расследования о самолетах, занимающихся слежкой. «Базфид» нашел секретный самолет, с которого следят за членами наркокартелей в Мексике, а также выяснил, что самолеты военного подрядчика, занимающегося слежкой за террористами в Африке, зачем-то летают и над американскими городами.

Журналисты вычислили эти самолеты при помощи машинного обучения. Они взяли базу данных сервиса Flightradar24 за несколько месяцев 2015 года, выделили из нее уже известные самолеты, которые используются для патрулирования США, и научили компьютер отличать обычные самолеты от подозрительных.

Для этого они использовали специальный алгоритм, который используется для классификации. Компьютер, получив набор данных о 500 случайных самолетов из базы и о 100 идентифицированных ранее, должен был определить, обычный это самолет или подозрительный. Алгоритм записал в подозрительные 69 воздушных судов. Главным критерием служила скорость разворота, поскольку самолеты, использующиеся для наблюдения, как правило, летают кругами.

И чему только нынче не учат генеративные нейронные сети (GAN) - дошёл черёд до анимешных девочек; сетку обучили их рисовать. Обучающий датасет набрали из картинок с японского сайта, продающего игры, оттегировали картинки автоматически (тэги типа "цвет волос" потребовались для создания интерфейса, позволяющего по заказу генерить картинку).
В итоге получилась симпатичная игрушка, можно поиграть в создателя симпатичных мордашек на тестовом сайте http://make.girls.moe/#/
https://makegirlsmoe.github.io/main/2017/08/14/news-english.html

у Блумберга отличная статья о том, почему у Китая есть все шансы выиграть забег за ИИ. Потому что там есть поддержка и данные государства и потому что сами компании вкладывают в эту тему совершенно нереальные деньги

https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-08-14/china-s-plan-for-world-domination-in-ai-isn-t-so-crazy-after-all

Отличный свежий текст Миши Биленко (причем на русском!) про то, что такое искусственный интеллект, и какое отношение он имеет ко всем журналистским страшилкам. Да и не только журналистским, Миша мягко оппонирует Маску:
«Вопросы о рынке труда или об этических сторонах применения систем наблюдения, безусловно, актуальны. А вопросы о пробуждении какого-то самодвижущегося интеллекта, который начинает вытеснять людей, по-моему, не актуальны и не будут актуальны.»
А еще Миша отмечает очень важную с точки зрения восприятия «ползучесть» происходящей сейчас революции в ИИ и ее слабую наблюдаемость невооруженным глазом: «Есть просто очень много маленьких скачков, каждый из которых недостаточно большой, чтобы о нем трубить, а по сумме они складываются в очень большое продвижение за небольшое количество месяцев или лет.» Угу! Не будет такого утра, чтобы вдруг мы проснулись в другом мире. Но вот за десяток лет мир поменяется кардинально.
http://www.rbc.ru/magazine/2017/09/599c093b9a79472d6d891e4d

Тут не очень про искусственный интеллект, сколько про диффузный естественный интеллект

https://meduza.io/shapito/2017/08/30/russkie-risuyut-dom-bez-dverey

Исследователи из Университета Чикаго обучили нейросеть генерировать для сайтов вроде Yelp и Amazon отзывы, неотличимые от настоящих. При тестировании пользователи не распознали машинные отзывы и даже посчитали их не менее полезными, чем обычные. Авторы исследования предупреждают, что такую нейросеть можно использовать для торговли фальшивыми отзывами. Индустрия накруток уже давно дискредитировала любые отзывы в интернете. А теперь оказывается, что их написание можно автоматизировать. С этими нейросетями скоро вообще ничему нельзя будет верить.

В конце текста по ссылке - шесть отзывов. Попробуйте угадать, какие из них настоящие (я не угадал).

http://uk.businessinsider.com/researchers-teach-ai-neural-network-write-fake-reviews-fake-news-2017-8

Министерство морали Уганды объявило о разработке автоматического детектора порнографии. Речь идет о государственном компьютерном вирусе, который внедряется в системы пользователей и ищет на них файлы с порнографическим контентом (возможна также фильтрация всего сетевого трафика пользователей). Для этого будут, конечно, использоваться новейшие технологии, искусственный интеллект, распознавание образов и Big Data.

Министр морали Саймон Локодо сообщил в ходе заседания правительственной комиссии по противодействию порнографии, что машина будет способна вычислять как порнографию, хранящуюся на компьютерах и смартфонах, так и ту, что была недавно удалена с них. Фотографии и видеоролики будут фиксироваться и уничтожаться после обнаружения.

Разработка Uganda's Pornography Detecting-Machine официально началась в 2016 году, и обошлась правительству в 88 тысяч долларов (300 млн угандийских шиллингов) - подрячиком выступила южнокорейская фирма. Чиновники напоминают, что машина создана для исполнения национального закона о противодействии порнографии. Выявленных нарушителей будут привлекать к ответственности - им грозит штраф в 3 тысячи долларов (средняя зарплата в стране - 184 доллара в месяц) или до 10 лет тюрьмы.

После объявления о создании детектора порно, в Уганде было установлено 1,5 млн VPN. Угандийские либералы считают, что борьба с порнографией - это всего лишь повод для создания масштабной системы политической цензуры и слежки за гражданами.

На видео - речь министра Саймона Локодо о неизбежной победе нравственности https://www.youtube.com/watch?v=mTmolw6QDvU

Вот искусственный интеллект и технологический прогресс, который мы заслужили.

Чувствуете ли вы, как Виталий Милонов дышит вам в спину?

PassGAN - новая интересная попытка использовать нейронные сети и GAN для подбора паролей. В этот раз очень впечатляющие результаты - подбор через PassGAN в два раза эффективнее, чем JTR! Вообще нейронные сети для поиска проблем и уязвимостей - частая тема, я думаю можно написать ИИ, который существенно эффективнее типичного скрипткидди. А пока вот PassGAN, как альтернатива jtr/hashcat https://arxiv.org/abs/1709.00440

Глава Сбербанка Герман Греф заявил, что Сбербанк ежегодно получает более $2 млрд прибыли за счет внедрения в кредитную организацию искусственного интеллекта. Об этом сообщает ТАСС.

«Не меньше $2 млрд в год чистой прибыли мы зарабатываем за счет того, что внедрили своевременно модели, построенные на системах искусственного интеллекта», — сказал Греф.

По его словам, искусственный интеллект задействован в десяти проектах Центра технологических инноваций Сбербанка. Благодаря этому годовой доход и экономия издержек в общей сложности составляют $13 млрд. Всего до конца 2018 года Сбербанк намерен реализовать 159 проектов с применением искусственного интеллекта.

Хотя статья на Хабре, читать ее можно безо всякой специальной подготовки : это обзор наиболее интересных и показательных, по мнению автора, практических достижений в области машинного обучения за последний год. На многие из примеров я здесь в канале ссылался, кое-что я добавил бы, но это вкусовщина; в целом список хорош. Основное, почему статью полезно хотя бы проглядеть (она на русском и с картинками, так что проглядывать легко) - это почувствовать темп развития области и разнообразие применений. А он впечатляет даже привычных к почти взрывному развитию технологий.
https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/338248/