Deep Fake продолжает впечатлять, в этом видео чувак заменил нейронкой лицо Билла Хейдера на лицо Арнольда Шварценеггера.

Вы только посмотрите на качество:
https://youtu.be/bPhUhypV27w

Тут вся подборка:
🔗 https://dtf.ru/avi/51872

Кстати, в технической реализации идеи бота мне помог Костя, так как сам я не погроммист и ничего напограммировать сам не могу.

У Кости большой опыт в IT-разработке и если вы ищете исполнителя на свой проект – обратите внимание на его сайт https://proger.tech, там есть контакты, и в целом, всячески рекомендую Костю как исполнителя, в общем, Костя крутой, будьте как Костя

ԅ(≖‿≖ԅ)

Я как-то пропустил, на той неделе появилось целых два клевых алгоритма которые работают со звуком.

✨Инженеры компании Dessa опубликовали видео работы алгоритма RealTalk, где был синтезирован голос Джо Рогана (автор самого популярного подкаста мира) – послушайте качество, это как DeepFake но уже для голоса.

https://youtu.be/DWK_iYBl8cA
Ха-ха, офигенно. Офигенно страшно.

Алгоритм просто «прочитал» текст, то есть это уже рабочий text-to-speech.

Инженеры не выкладывают исходный код алгоритма, так как считают, что это довольно опасно – но мне кажется это лишь вопрос времени пока кто-то его повторит и выложит на github, один фиг в будущем придется как-то дополнительно проверять тех кто вам позвонил, так как при обладании достаточным датасетом, можно будет скопировать любой голос. В будущем не занимайте кому-то денег по телефону, в общем.

✨Google показал немного похожий алгоритм – вы отправляете Google-переводчику какое-то аудио на иностранном языке, а в результате он «синтезирует» переведенную версию фразы, но с вашим голосом. Это все пока только исследования, вот тут больше деталей и примеры.

​Продолжаю разбирать новости за ту неделю:
MIT показали нейронную сеть Speech2Face которая пытается «визуализировать» внешность человека по его голосу (учитывается акцент, возраст, пол, этническая принадлежность и тп).

Чтобы «синтезировать» лицо нейросеть сначала определяет пол и возраст человека, а также выясняет национальность по наличию акцента – выходит вроде ничего, обучали алгоритм на коротких видео из ютуба, точнее, на 100 000 разных человек.

Вот тут можно почитать детали на русском.
А тут оригинальный документ на английском.

В общем, работает пока не очень:

Мой прогноз по поводу темы ниже – датасеты с данными по лицам сервисов будут незаконны. Насколько я понимаю, в ЕС такие датасеты незаконны уже сейчас.

В целом по сервису, хоть технически это и возможно, нет никакох пруфов что такой сервис существует на самом деле – я думаю, скорее всего просто шутка.

Рубрика: «Технологии — это охуенно».

Чувак из Китая вместе с другом написал программу, которая идентифицирует порноактрис. Берётся ролик, запихивается в нейросеть, а она ищет по базе фотографий из социальных сетей.

Авторы использовали 100 терабайт видео для взрослых и написали программу за полгода. Базы фотографий заимствовали в Фейсбуке, Инстаграме, TikTok.

Подробнее на русском, подробнее на английском.

Это последний пост про историю с китайцем, правда. Но просто я запарился и выяснил много нового.

— Программист работает в каком-то стартапе в Германии и использует эту нейросеть по поиску порноактрис там. Он отказывается что-то рассказывать, потому что адвокаты изучают законы других стран;

— Автор считает, что смысл его разработки в возможности дать паре проверить верность друг друга перед свадьбой. Он не хотел бы, чтобы его разработка использовалась для травли или насмешек;

— «Я приношу свои извинения, но мы не можем опубликовать никакую иную информацию, кроме той, что касается технических вопросов. Я не соглашаюсь на интервью с журналистами»;

— Напоследок автор раскрыл статистику: в базе данных более 100 тысяч человек: 17,96% — азиаты, 63,72% — белые, 9,14% — чёрные, 9,18% — смешанные.

Подробнее — здесь: https://tjournal.ru/tech/99296

Наткнулся на отрытое письмо от известного ML-инженера из Канады которое называется «Горький урок», попробую пересказать его тезисно – если вам не интересна тема ML, можно пропустить пост:

– Стоимость «вычислительной операции» с каждым годом уменьшается;

– За 70 лет исследований ИИ, все прорывы в сфере ИИ связаны с теми моментами когда ученые значительно повышали вычислительные мощности «базовых алгоритмов» с помощью оборудования. Deep blue (Шахматы), Alpha Go (Игра Го) все это примеры алгоритмов когда ученые решали задачу не путем попытки научить алгоритм «мыслить» как человек, а инвестируя в вычислительные мощности;

– ИИ-инженеры пишут алгоритмы которые пытаются повторить «человеческие» способы обработки и получения данных, это приятная задача для ИИ-инженера, но долгосрочно она не принесет результата или результат будет хуже чем у «базовых алгоритмов»;

– «Горький урок» в том, что простые алгоритмы которые масштабируются если добавить вычислительных мощностей всегда лучше, чем «сложные алгоритмы». С вычислительными мощностями нет проблем сейчас и не будет в будущем.

– И еще урок в том, что человеческий мозг очень сложный механизм, нам нужно перестать самим писать алгоритмы которые пытаются «повторить» какие-то части этой бесконечно сложной системы. Нам лучше сфокусироваться на алгоритмах, которые помогут найти и описать принципы работы мышления, а не самим, людишкам, пытаться написать такие принципы – у нас не получается, потому что система которую мы пытаемся описать огромна и сложна, и ее по хорошему должны описывать роботы.

В общем, если ваш алгоритм показывает эффективность при увеличении вычислительной мощности, вы клевый ML-инженер.

Оригинал письма:
http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html

Кстати, мне тут нужен программист в нашу команду на новый проект – https://vc.ru/68286

Если вы вдруг хотели бы работать с нами, делать прикольные штуки, и у вас есть подходящий опыт, напишите мне на почту из вакансии.

Знания Electron и WebRTC будут плюсом.

Наверное этот год будет весь про качественный Deep Fake – чувак с помощью нейронки заменил Шварцнеггера в Терминаторе 2 на Сталлоне, выглядит 🔥:
https://youtu.be/AQvCmQFScMA?t=27

​Само собой, вы уже знаете все что показал Applе вчера, расскажу лишь про одну фичу которая меня зацепила.

Если вы не используете Mac или iPhone, то возможно не знаете, что в Apple экосистеме есть клевое приложение Find iPhone (в вебе этот сервис тоже доступен) – там выводятся все ваши Apple устройства, включая Macbook и Airpods.

Так вот, если у вас современный Macbook Pro и вы его, например, потеряете – то само собой у устройства не будет никаких способов сообщить о своем местоположении, так как шанс того, что ноут подключен к интернету в момент пропажи очень низок.

И вот, Apple сделал элегантное решение – Macbook в последней macOS будет сообщать через bluetooth всем iPhone устройствам вокруг с помощью технологии похожей на «beacons» о том, где сейчас находится это устройство – зашифровано, само собой. Элегантно, потому что iPhone в мире один из самых популярных телефонов – так действительно можно найти почти что угодно.

А в сочетании с тем, что новый macOS так же будет блокировать оборудование и привязывать его к вашей учетке icloud, то я правда в восторге – новые Macbook (с T2 чипом) нет смысла воровать, их фиг продашь теперь.

Вот тут этот момент, на 01:51:00:
https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/101/

Пока что робо-собаки и собаки не очень ладят.

Но это просто робо-собаки пока не кормят собак.

Спасибо нейронкам, можно Моно Лизу со всех сторон посмотреть

Turning Mona Lisa's face using StyleGAN.
👤 @pbaylies (twitter)
📉 @loss_function_porn

Алгоритмы с помощью правки текста в программе меняют то, что говорят в видео - учитывая и синтез голоса и мимику, и положение губ, и длину видео.

Серьезно, мы еще не готовы к таким уровням генерации фейков, очень интересно что будет дальше.

https://youtu.be/0ybLCfVeFL4

Вид соревнования для тех кто помнит старинное ТВ шоу «Robot Wars» (Razer лучший) – это почти как там, но вместо уничтожения друг-друга клешнями и болгарками, роботы стреляют из турелей пульками в друг-друга, а операторы управляют роботами «от первого лица».

И все на это на фоне города:
https://youtu.be/LjJCkGUTHlA

Я бы с удовольствием поиграл в такое сам, передайте Кузнецову, что тут идея для бизнеса 🍒

Upd. Аналог от азиатов, там даже количество жизней поверх машинок пишется https://www.twitch.tv/videos/433293464?t=03h29m49s

Спасибо VR-технологии, теперь порно-игры стали еще интереснее

VR Porn is weird

​Я часто пишу, что общество еще не готово к DeepFake технологиям и люди все еще верят своим глазам, но мне кажется движение в сторону осознания того, что ничему верить теперь нельзя постепенно формируется.

Прямо сейчас на BBC World News репортаж про то, что такое DeepFake и пример с не настоящим Цукербергом.

Это видео появилось в Instagram и вызвало резонансное обсуждений правил Facebook, компания его не удалила и решила не бороться с DeepFake видео, но пометила плашкой “fake”.

Что-то мне подсказывает, по градусу обсуждения этой проблемы, Facebook обновит правила конкретно под DeepFake и начнет это все удалять, ну то есть если они до сих пор удаляют всё где есть женские соски, странно ждать от них лояльного отношения к фейкам – появится очередной фейк про политика и мне кажется они прогнутся, и запретят их.

Вот тут можно почитать всю историю на английском:
https://www.technologyreview.com/f/613690/facebook-deepfake-zuckerberg-instagram-social-media-election-video/

Кстати, сегодня начнется слушание в конгрессе США про DeepFake, где предлагают новый закон на эту тему:

– Создателей DeepFake видео обяжут добавлять вотермарки которые помогут социальным сетям понять, что это фейк;

– А если кто-то сделает много DeepFake (без ватермарков), то штрафовать его или даже отправить в тюрьму.

Ну удачи, все кто хочет играться с технологиями уйдут в TOR – а дальше оттуда все будет попадать в обычный интернет.

Пока новый закон только обсуждается:
https://intelligence.house.gov/news/documentsingle.aspx?DocumentID=657