[#Новости]
Нейронные сети распознают скрытое пикселями фото.

В начале эксперимента нейронные сети научили распознавать изображения. После 90% точности, нейросети были представлены новые версии этих изображений, которые были зашифрованы при помощи 3-х методов. В итоге, алгоритм распознавал лица, объекты, номера и слова на изображениях, которые были размыты и ранее не показывались, с точностью до 80%. Так что если хотите что-либо скрыть на изображении, закрывайте их чёрным квадратом. Или прикрывайте картонкой.

Подробнее https://goo.gl/jvh3ZT

[#Аналитика]
Шикарное исследования от Vodafone на тему того, как Интернет Вещей (Internet of Things, IoT) меняет мир бизнеса и чего нам ожидать в будущем.

К 2022 году IoT станет привычным явлением, но на данном этапе существует не так много организаций, обладающих достаточными ресурсами для успешного внедрения IoT проектов. В целом, пока что это больше походит на предвыборные обещания, но не стоит забывать, что это коммерческий сектор, и компании впервую очередь заинтересованы в успешности технологии.

Также, в этом исследовании затронута тема искусственного интеллекта, который, по мнению большинства респондентов (79%), в будущем будет являться неотъемлемой частью Интернета Вещей. Сейчас основной функцией машинного обучения в IoT является диагностика и аналитика решений. Но если бизнес сможет адаптировать ИИ к прогнозированию событий в IoT, это позволит компаниям стать более ориентированными на итоговый результат. Это, в свою очередь, говорит о сильной заинтересованности компаний к внедрению искусственного интеллекта в Интернет Вещей.

[#Новости]
Реконструкция глубоких изображений или как нейронная сеть подсматривает за мыслями людей.

На протяжении всего эксперимента добровольцам демонстрировали разные изображения (фигуры, буквы, фотографии животных и птиц), а нейронная сеть проводила анализ мозговых волн. Мозговая активность первой группы людей записывалась в реальном времени при созерцании ими изображения, а второй — когда они вспоминали увиденное.

В итоге, получилось очень даже ничего: нейронка "понимала", какие импульсы головного мозга в ответе за формирование буквы. В итоге ИИ рисовал образ, не совсем четкий и расплывчатый, но довольно приближенный к его оригиналу.

Возможно это маленький шажочек к коммуникации машины и человека. Только представьте, компьютер сможет передавать информацию мгновенно и напрямую в мозг. Или, например, сможет записывать сны.

Подробнее https://goo.gl/r1Sk7L

[#Аналитика]
Сколько мощностей необходимо, чтобы взломать Bitcoin?

Большинство экспертов сходятся во мнении, что создание полноценных квантовых компьютеров завершит эру криптовалют и блокчейна, так как владельцу квантового компьютера не составит труда намайнить оставшиеся Биткоины и прочие популярные «монеты».

Сейчас самый мощный квантовый компьютер работает с мощностью 51 кубит, но для того, чтобы взломать Биткоин, необходима мощность порядка 10 000 кубит.

Подробнее https://goo.gl/TpKJg3

[#Мероприятия]
Что: Digital health hackathon
Когда: 16 – 18 февраля, регистрация по 12 февраля
Главный приз: 300 000 рублей

Главная задача на хакатоне является предсказание вероятности определенных диагнозов для пациентов с тем же набором характеристик, используя методы машинного обучения. У участников будет массив данных в качестве обучающей выборки с информацией о пациентах и о поставленном диагнозе.

Подробнее https://goo.gl/qT97h3

[#Новости]
Вегетарианский ИИ – повар родом из Чили

Виртуальным поваром используется машинное обучение, в основу которого входит процесс замены продуктов животного происхождения на продукты растительного происхождения, собственно по их вкусу.

И можно сказать, что у робота получается это очень даже не плохо. Он с лёгкостью заменяет то же яйцо в майонезе, с учетом сохранения его вкусовых качеств. Секрет его желтка кроется в следующих продуктах: базилик, масло конолы, горох и картофель.

Подробнее https://goo.gl/hKgPNo

[#Новости]

В последнее время большую популярность набирает технология распознавания лиц FindFace, которая по фотографии осуществляет поиск человека в социальных сетях. Разработчики приложения Google Arts & Culture, которое позволяет просматривать произведения искусства на любых устройствах или в виртуальной реальности, выкатили обновление, которое ищет двойника человека среди известных портретов.

Данная функция пока доступна только в некоторых регионах США, но ребята активно работают над расширением зон доступа.

Подробнее https://goo.gl/1tG1Bw

[#Новости/#Рекомендация]
Amazon представил миру зеркало дополненной реальности.

Внешне это устройство очень похоже на зеркало, однако этот агрегат представляет собой систему из множества камер и датчиков, транслируя съёмку в режиме реального времени. Основная функция этого зеркала – возможность примерять на себя одежду. И это не какие-нибудь наложенные эффекты, выглядит действительно очень натурально. При движении одежда в зеркале ведет себя так же, как и в жизни, полностью повторяя физику оригинала. В дополнение ко всему разработчики Amazon внедрили в устройство функцию «альтернативной обстановки». Короче, выглядит очень круто.

Об этой новости мне рассказала моя хорошая подруга, она интересуется модой и в этой теме опережает меня во всем. Поэтому, сохраняя права первоисточника, отправляю вас на её канал @fashionsparrow для подробной информации.

[#Новости]
Нейросеть, способная предсказать смерть больного в ближайший год.

Учеными Стэнфордского университета была разработана нейросеть, способная к предсказанию вероятности смерти больного в ближайший год. На основании данных более чем двух миллионов человек сетка может дать прогноз о состоянии больного на срок от 3 до 12 месяце и предсказывать вероятность смерти с точностью до 90%.

Мне кажется, что эта технология чрезвычайно полезна. Ведь если машина скажет, что вам осталось жить не больше года, то найдётся множество дел вместо того, чтобы лежать в больнице.

Подробнее https://goo.gl/WsRAXh

[#Соревнования]
Что: AI.Hack
Когда: 9-11.02 в СПб и 16-18.02 в Москве
Призовой фонд: 1.2 млн рублей

AI.Hack - серия мероприятий-хакатонов, стимулирующих инновационную проектную деятельность в кооперации ученых, разработчиков, дизайнеров, предпринимателей и других специалистов и создание инновационных продуктов в рамках цифровой экономики Российской Федерации.

В ходе работы хакатонов молодые исследователи представят свои разработки, получат обратную связь от опытных экспертов и инвесторов и смогут создать прототипы продуктов в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения и машинного обучения для таких областей, как цифровое здравоохранение, «умный город», кадры и образование, информационная безопасность.

Шесть (!) Kaggle соревнований, два проекта и возможность презентовать свой проект для таких компаний, как “Газпром Нефть”, РобоМед, ЦРТ и др.

Подробнее https://goo.gl/QCBHX9

[#Аналитика]
Как нейронная сеть работает Google.Translate.

Картинки, гифки, сравнение качества с человеческим переводом, в общем, выглядит очень вкусно. Хорошая статья, в которой максимально простым языком рассказаны основные принципы двунаправленной рекуррентной нейронной сети в работе переводчика.

Google.Translate работает относительно хорошо, если в связке присутствует английский язык. Дело в том, что для обучения одной связки такой системе требуется просто гигантское количество текстов на обоих языках. Чем больше текста, тем ближе перевод к человеческому. Хотя по моему опыту, для связки Английский <-> Русский лучше работает Яндекс.Переводчик, который с сентября прошлого года также использует нейронные сети. Оно и понятно, ввиду ориентированности компании в первую очередь на русскоговорящую аудиторию.

Подробнее о Google.Translate https://goo.gl/sN68Rc
Статья о Яндекс.Переводчике https://t.me/fit_predict/64

Привет! После долгого перерыва пришло время продолжать делиться с вами новостями технологий в области искусственного интеллекта. На данном этапе мы решили сфокусироваться на передовых научных статьях в области искусственного интеллекта. Также мы начнём писать на английском языке.

STEAL: a new semantic boundary detector, that:
-can be plugged into any existing semantic boundary network;
-can refine noisy annotations in datasets.

Details: http://mlprior.com/articles/details/8218

Locating Objects Without Bounding Boxes: modification of Hausdorff distance as a loss function for CNN to estimate the location of objects without bounding boxes

Details: http://mlprior.com/articles/details/27541

GROVER: A State-of-the-Art Defense against Neural Fake News.

“The best way to detect neural fake news is to use a model that is also a generator.”

Details: http://mlprior.com/articles/details/2067
Prototype: http://grover.allenai.org

PyTorch is coming!

Source: https://www.oreilly.com/ideas/one-simple-graphic-researchers-love-pytorch-and-tensorflow

illustration of what proper Transfer Learning is about

A cyber war against Chinese artificial intelligence.
Here Hong Kong protestors are using lasers to avoid facial recognition cameras.