Разработчик из Новой Зеландии создал виртуального политика

Программист из Новой Зеландии Ник Гарритсен создал первого в мире виртуального политика.

Виртуальный политик – это бот по имени Сэм, пообщаться с которым можно через мессенджер Facebook. По утверждению разработчика, Сэм — виртуальная женщина-политик, которая обязательно примет участие в следующих всеобщих выборах в 2020 году.

Технические подробности о новом боте Герритсен не раскрывает, утверждая лишь, что при его создании использовались технологии искусственного интеллекта. Благодаря этому Сэм постоянно обучается, запоминает и анализирует вопросы и ответы своих собеседников.

Как отмечает издание, Сэм пока способна говорить на ограниченное число тем, причем не может трактовать задаваемые вопросы. Список вопросов, на которые Сэм уверенно дает ответы, опубликован на сайте политика. На вопросы не из списка виртуальная женщина-политик либо не отвечает, либо дает очень странные ответы.

На вопросы из списка новозеландская Сэм отреагировала хотя и с задержкой, но адекватно. На просьбу рассказать о дате следующих выборов, она дала исчерпывающую информацию. На вопрос о глобальном изменении климата Сэм ответила, что к 2100 году средняя температура вырастет на два градуса Цельсия, а уровень моря поднимется на 0,5 метра.

Источник: zn.ua #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Как мы обучаем нейронные сети? Градиентный спуск https://towardsdatascience.com/how-do-we-train-neural-networks-edd985562b73 #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Lenovo инвестирует в развитие технологий искусственного интеллекта

Компания Lenovo объявила о новых инициативах по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) для увеличения продуктивности и решения задач своих заказчиков.

В недавнем исследовании 76% респондентов отметили, что технологии ИИ играют ключевую роль в формировании операционной стратегии компании, а 64% назвали эту технологию фундаментальной для обеспечения долгосрочного роста их организации. Ожидается, что к 2020 году всего в мире будет накоплено около 44 триллионов гигабайт данных, и у компаний уже давно появилась потребность в глубоком анализе этих данных. Эта задача может быть решена посредством использования инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений (HPC), которая способна эффективно обрабатывать большие объемы поступающей информации и обеспечивать необходимые потребности бизнеса и науки для достижения высоких результатов.

Кирк Скауген, президент Lenovo Data Center Group: «Искусственный интеллект уже оказывает значительное влияние на традиционные бизнес-стратегии и научные исследования. Большинство руководителей высшего звена считают развитие этого направления приоритетной задачей на следующий год. Чтобы эффективно использовать огромные объемы данных, доступные сегодня организациям, необходимо применять ИИ как средство достижения успеха в конкурентной бизнес-среде. С помощью наших глобальных центров инноваций ИИ и широкого портфеля продуктов и услуг, мы помогаем заказчикам внедрять технологии ИИ».

Источник: www.crn.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Искусственный интеллект научили избегать безвыходных ситуаций

Машинное обучение позволило в последние годы совершить огромный прогресс во многих областях. Алгоритмам необходимы большие наборы тренировочных данных и множество попыток, в которых он обучается выполнению задач в разных условиях. Такой подход позволяет получать в результате более эффективные алгоритмы, чем те, чье поведение запрограммировано «вручную», но помимо большого времени обучения это имеет еще один недостаток — нередко алгоритм во время очередной попытки приходит в необратимое состояние, и разработчик должен сбросить его и среду к исходному состоянию.

Группа под руководством Сергея Левина (Sergey Levine) из Google Brain и Калифорнийского университета в Беркли предложила научить алгоритмы самостоятельно решать проблему перезапуска после неуспешного выполнения задачи и минимизировать количество сбросов к исходному состоянию. Основа метода состоит в том, что алгоритм учится не только правильно выполнять поставленную задачу, но и возвращаться из текущего состояния в исходное.

Для этого исследователи предлагают программировать алгоритм таким образом, чтобы его поведение обуславливалось двумя компонентами: планировщиком, отвечающим непосредственно за поставленную задачу, и планировщиком, который определяет, сможет ли алгоритм пройти цепочку действий в обратную сторону. Действие первого планировщика рассматривается как безопасное только в случае, если после него систему можно вернуть в исходное состояние. Если действие ведет к необратимым последствиям, второй планировщик прекращает его. Если же система все же вошла в необратимое состояние, алгоритм может совершить полную перезагрузку окружения и окажется в исходной позиции.

Источник: nplus1.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

В Беларуси сняли фильм по сценарию нейросети

Белорусская кинокомпания RitZEED сняла короткометражку по сценарию, который написала нейросеть. Фильм под названием «Завод станкостроительных станков» опубликован на YouTube-канале студии.

«Весь сценарий написан нейросетью, авторские права у нее», – говорится в подписи к трехминутному видео.

В картине показана история героев с именами Джонни, Джо, мистер Блундин, Морфеус, Джон Рут. Сюжет фильма не поддается пересказу, поскольку написанный нейросетью текст является абсурдным.

«Ты собираешься просто подобрать свои полицейские стекли? Я не привел тебя в полицейском себя», – так выглядит один из диалогов картины.

Интернет-пользователи положительно оценили работу белорусской кинокомпании и выразили надежду увидеть продолжение.

Источник: mir24.tv #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

По пробкам дадут очередь из нейросетей «Калашникова»

Концерн «Калашников», входящий в госкорпорацию «Ростех», представил столичному Центру организации дорожного движения видеокомплекс для анализа обстановки на дорогах Москвы. В нем будут использованы технологии нейросетей, сообщает пресс-служба концерна.

Для начала напомним, что нейросеть — это некая обучаемая система, действующая не только в соответствии с заданным алгоритмом, но и на основании накопленной информации. Первый созданный с применением этой технологии видеокомплекс концерна «Калашников» сегодня установлен на Третьем транспортном кольце, где будет проходить тестирование.

Данные с комплекса в режиме реального времени передаются в Ситуационный центр ЦОДД, а там в соответствии с этой информацией программируют работу светофоров, анализируют причины возникновения заторов, вялотекущего движения и дорожно-транспортных происшествий. Об этом сообщил генеральный директор концерна «Калашников» Алексей Криворучко.

Видеокомплекс подключен к интеллектуальной транспортной системе Москвы, а его работа основана на разработках военных специалистов. Основываясь на полученных данных, сотрудники ЦОДД смогут принимать более оперативные решения по корректировке светофорных программ, управлению электронными дорожными знаками и вовремя реагировать на внештатные ситуации, в том числе оперативно вызывая экстренные службы. Как это будет действовать на практике, наглядно продемонстрировано в видеоролике.

Комплекс «Калашников» станет частью интеллектуальной транспортной системы Москвы, которая уже включает свыше 2,6 тыс. светофоров, более 2 тыс. камер телеобзора, более 3,7 тыс. детекторов, 172 электронных информационных табло и около 2 тыс. стационарных и мобильных комплексов фотовидеофиксации.

В столице постоянно работают над развитием интеллектуальной транспортной системы. Так, летом этого года отрапортовали об успешном запуске «зеленой волны» для трамваев, курсирующих по шоссе Энтузиастов.
Параллельно идет развитие проекта «Магистраль»: с помощью грамотно организованной сети наземного транспорт центр Москвы свяжут с окраинами.

Источник: http://www.zr.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

​​Аналог R2D2 на обложке TIME, Toyota намеревается покорить космос, а Google пытается разоблачить шпионов. @heyml
И все это происходит уже сейчас! На канале Hey Machine Learning эксперты в области МО и ИИ постоянно следят за новостями и событиями в отрасли искусственного интеллекта и машинного обучения. Также авторы канала готовят, обобщают, структурируют опыт своих (и не только своих) проектов и представляют в виде кейсов!
Подписывайтесь!👇🏻
https://yangx.top/heyml

Искусственный интеллект Google научится распознавать незнакомцев, которые подглядывают в ваш телефон

Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.

Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.

Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.

Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.

Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.

Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.

Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/

Зед А. Шоу - Легкий способ выучить Python 3е издание (rus)

Reuters собирает новости из Twitter с помощью искусственного интеллекта

Новостное агентство Reuters и Alibaba представили Tracer — искусственный интеллект, который ежедневно самостоятельно анализирует миллионы твитов, извлекает из них реальные инфоповоды и рассылает по всей редакции, снабжая сообщения заголовками.

Половину исходных данных ИИ отбирает сам, случайным образом, вся остальная работа ведется по собранной журналистами базе твиттеров. Tracer определяет событие, его тему, время и место, «раскручивает» каждую потенциальную новость до источника, самого первого твита, чтобы убедиться, что это не фейк, затем проводит дополнительную проверку с использованием баз «фейковых СМИ» вроде National Reports.

Агентство Reuters уже внедрило Tracer в работу редакции. Программа отсеивает как «шум» около 80% информации, остальную кластеризует, сортируя по разным типам новостных событий. https://www.technologyreview.com/s/609558/how-reuterss-revolutionary-ai-system-gathers-global-news/