🎶 Продолжая тему музыки, стоит отметить, что результатом внедрения ИИ в музыкальную индустрию становится не только творчество машин, но изучение и удовлетворение нужд самих потребителей контента, а также исследования рынка.
Одно из новых направлений – генеративная музыка. Здесь, пожалуй, самый интересный проект – Mubert. В приложение загружена большая база сэмплов, а алгоритм генерирует из нее непрерывный музыкальный поток. При этом пользователи могут редактировать стрим, меняя темп, жанр, настроение и т.д. Отлично подойдет для работы, учебы или медитаций.
У них несколько видов продуктов:
✖️Play - для прослушивания.
✖️Pro - бесплатный инструмент для музыкантов, с помощью которого можно использовать алгоритм и создавать свои композиции.
✖️Business - лицензия на использование генеративной музыки, отличное решение, чтобы обойти запрет по авторским правам.
✖️Apps - для ваших собственных приложений.
Больше интересных кейсов в картинках 👆
Одно из новых направлений – генеративная музыка. Здесь, пожалуй, самый интересный проект – Mubert. В приложение загружена большая база сэмплов, а алгоритм генерирует из нее непрерывный музыкальный поток. При этом пользователи могут редактировать стрим, меняя темп, жанр, настроение и т.д. Отлично подойдет для работы, учебы или медитаций.
У них несколько видов продуктов:
✖️Play - для прослушивания.
✖️Pro - бесплатный инструмент для музыкантов, с помощью которого можно использовать алгоритм и создавать свои композиции.
✖️Business - лицензия на использование генеративной музыки, отличное решение, чтобы обойти запрет по авторским правам.
✖️Apps - для ваших собственных приложений.
Больше интересных кейсов в картинках 👆
На очереди - Калининград 😎
20-22 августа пройдет наш второй хакатон. Ну и лекции, естественно!
На этот раз участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения.
Ежемесячный объем выданных электронных сопроводительных документов на животноводческую продукцию превышает 350 млн. Представляете сколько времени занимает обработка документов вручную? Ага, сложновато.
Автоматизированная система на базе ИИ позволит мониторинговым группам анализировать 100% информации и своевременно выявлять нарушения. По-сути, речь о продовольственной безопасности нашей страны.
Ты сможешь:
▪️проявить себя
▪️прокачать скиллы
▪️пополнить портфолио крутым проектом
▪️познакомиться с единомышленниками
Ну и конечно же получить денежный приз! Призовой фонд - 400 тыс. рублей.
Представь IT-сообщество Калининграда на большом федеральном проекте! Мама будет гордиться 😉
Регистрация открыта до 18 августа.
20-22 августа пройдет наш второй хакатон. Ну и лекции, естественно!
На этот раз участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения.
Ежемесячный объем выданных электронных сопроводительных документов на животноводческую продукцию превышает 350 млн. Представляете сколько времени занимает обработка документов вручную? Ага, сложновато.
Автоматизированная система на базе ИИ позволит мониторинговым группам анализировать 100% информации и своевременно выявлять нарушения. По-сути, речь о продовольственной безопасности нашей страны.
Ты сможешь:
▪️проявить себя
▪️прокачать скиллы
▪️пополнить портфолио крутым проектом
▪️познакомиться с единомышленниками
Ну и конечно же получить денежный приз! Призовой фонд - 400 тыс. рублей.
Представь IT-сообщество Калининграда на большом федеральном проекте! Мама будет гордиться 😉
Регистрация открыта до 18 августа.
Forwarded from ForkLog AI
🍏 Apple запустила тестирование нейросети для локальной проверки фотографий пользователей iPhone на предмет жестокого обращения с детьми.
Инструмент непрерывно анализирует снимки на устройствах компании без передачи данных в облачное хранилище. В случае обнаружения незаконного контента система сообщит об этом группе рецензентов, которые перепроверят информацию и при необходимости сообщат в полицию.
🔒 Представители компании подчеркнули, что использование данного решения не нарушает конфиденциальности пользователей.
https://forklog.com/apple-zadejstvovala-ii-dlya-poiska-nezakonnogo-kontenta-na-iphone-polzovatelej/
#Apple #отслеживание
Инструмент непрерывно анализирует снимки на устройствах компании без передачи данных в облачное хранилище. В случае обнаружения незаконного контента система сообщит об этом группе рецензентов, которые перепроверят информацию и при необходимости сообщат в полицию.
🔒 Представители компании подчеркнули, что использование данного решения не нарушает конфиденциальности пользователей.
https://forklog.com/apple-zadejstvovala-ii-dlya-poiska-nezakonnogo-kontenta-na-iphone-polzovatelej/
#Apple #отслеживание
ForkLog
Apple задействовала ИИ для поиска незаконного контента на iPhone пользователей
Компания Apple разработала инструмент для локального сканирования фотографий на iPhone на предмет жестокого обращения с детьми. Систему начали тестировать на территории США. Инструмент непрерывно проверяет фотографии на iPhone, iPad и macOS-устройствах без…
🫀 Согласно отчету Reports and Data, к 2027 году мировой рынок ИИ в здравоохранении достигнет $61,59 млрд. Индустрия будет расти очень быстро. Сейчас технологии используются в основном для повышения производительности и снижения нагрузки на медперсонал, а также для анализа сложных диагностических и мед. данных.
CB Insights выделил 12 основных направлений, в которых сейчас появляются стартапы. Но четыре из них занимают 54% всего объема.
➕Доступ к клиническим возможностям. Эти инструменты помогают поставщикам услуг и пациентам находить друг друга и взаимодействовать эффективнее.
➕Скрининг и диагностика. От тестирования пациентов до визуализации и цифровой патологии.
➕ Виртуальные службы мед.помощи. На фоне Covid-19 спрос на эти услуги заметно вырос.
➕ Проекты, ориентированные на лечение. Они помогают предотвращать, контролировать или лечить заболевания.
👩⚕️ Подробнее о внедрении ИИ в здравоохранение и перспективах российской медицины в колонке Сергея Плуготаренко, директора РАЭК на GxP news.
CB Insights выделил 12 основных направлений, в которых сейчас появляются стартапы. Но четыре из них занимают 54% всего объема.
➕Доступ к клиническим возможностям. Эти инструменты помогают поставщикам услуг и пациентам находить друг друга и взаимодействовать эффективнее.
➕Скрининг и диагностика. От тестирования пациентов до визуализации и цифровой патологии.
➕ Виртуальные службы мед.помощи. На фоне Covid-19 спрос на эти услуги заметно вырос.
➕ Проекты, ориентированные на лечение. Они помогают предотвращать, контролировать или лечить заболевания.
👩⚕️ Подробнее о внедрении ИИ в здравоохранение и перспективах российской медицины в колонке Сергея Плуготаренко, директора РАЭК на GxP news.
👾 ФСИ запустил новые конкурсы в области ИИ - «СТАРТ-ИИ» и «РАЗВИТИЕ-ИИ», компании могут выиграть гранты до 4, 8 или 20 млн руб.
Принимают проекты по направлениям:
➕компьютерное зрение;
➕обработка естественного языка;
➕распознавание и синтез речи;
➕интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
➕перспективные методы ИИ.
Подать заявку в „Старт-ИИ“ можно без юридического статуса, все формальности оформите после победы. Кроме того, команды, недостаточно проработавшие проект для гранта в 4 млн рублей, смогут получить 800 тысяч рублей на акселерацию и развитие компетенций, а после обучения снова подать заявку.
Для участия в „Развитие-ИИ“ компании должны иметь опыт разработки и успешные продажи собственных продуктов, они могут претендовать на гранты до 20 млн руб.
До конца года ФСИ поддержит более 100 проектов. На это выделят 800 млн руб.
Заявки на «СТАРТ-ИИ» до 4 млн руб. принимаются до 23 августа, до 8 млн руб. — до 6 сентября, а на «Развитие-ИИ» — до 20 сентября.
Подробности на сайте 👾
Принимают проекты по направлениям:
➕компьютерное зрение;
➕обработка естественного языка;
➕распознавание и синтез речи;
➕интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
➕перспективные методы ИИ.
Подать заявку в „Старт-ИИ“ можно без юридического статуса, все формальности оформите после победы. Кроме того, команды, недостаточно проработавшие проект для гранта в 4 млн рублей, смогут получить 800 тысяч рублей на акселерацию и развитие компетенций, а после обучения снова подать заявку.
Для участия в „Развитие-ИИ“ компании должны иметь опыт разработки и успешные продажи собственных продуктов, они могут претендовать на гранты до 20 млн руб.
До конца года ФСИ поддержит более 100 проектов. На это выделят 800 млн руб.
Заявки на «СТАРТ-ИИ» до 4 млн руб. принимаются до 23 августа, до 8 млн руб. — до 6 сентября, а на «Развитие-ИИ» — до 20 сентября.
Подробности на сайте 👾
⚖️ Машинное обучение существует за счет того, чем его наполнят создатели, а человеческий мозг полон предрассудков. Если разработчик необъективно оценивает ситуацию, он вносит несправедливые параметры в инструкцию алгоритма, и нейросеть получает эту предвзятость “по наследству”.
В США было несколько важных судебных процессов по этой теме, наиболее значимые из которых касались противоречивых решений, предложенных Northpointe - COMPAS, это ПО, которое предсказывает риск того, что обвиняемый совершит преступление снова. Алгоритм учитывает 137 параметров и за время его использования через него прошли более 1 млн американских подсудимых.
В 2016 году экспертиза ProPublica обнаружила, что алгоритм не просто неточный (менее 20% верных прогнозов), но также демонстрирует существенные расовые различия. «Чернокожие в два раза чаще, чем белые, будут отмечены как группы повышенного риска, но на самом деле не совершат повторного правонарушения».
И это не единственный случай. Приложение Google Photo вообще распознавало людей с черным цветом кожи как горилл. За три года компания не придумала ничего лучше, чем запретить помечать вообще любые объекты на фотографиях как гориллу, шимпанзе и обезьяну.
Исследование 2015 года показало, что женщины гораздо реже, чем мужчины, видят рекламу высокооплачиваемых должностей, которую показывает Google AdSense.
В 2019 году в сексизме были также заподозрены банк Goldman Sachs и Apple Card, после того, как известный программист Давид Ханссон рассказал о том, что его максимум по кредиту оказался в 20 раз больше, чем у его жены, и это при том, что ее кредитный рейтинг выше. Однако супруге было отказано в увеличении кредитного максимума, когда у самого Ханссона такой проблемы не было. Позднее о такой же ситуации, с 10-кратной разницей c женой в кредитном лимите по Apple Card, написал сооснователь Apple Стивен Возняк.
Мы не можем быть уверены, что подобной дискриминации нет в России. в феврале 2021 года в Госдуме рассматривался законопроект, обязующий банки объяснять потенциальным заемщикам причины отказа в кредите, чтобы люди могли устранить эти причины. Но ассоциация банков выступила против, потому как на внутренние модели оценки платежеспособности клиентов распространяется коммерческая тайна.
Даже если разработчики не хотят нанести вред, чаще всего они хотят извлечь выгоду. Далеко не все алгоритмы работают на благо общества, многие работают на благо создателей. Это часто можно наблюдать в области медицины — важнее не вылечить, а порекомендовать лечение подороже.
🙅 Поэтому мы не можем слепо верить в объективность решений. Алгоритмы влияют на судебные решения, медицинские диагнозы и решения о приеме на работу. И так как мы всё больше полагаемся на ИИ важно предусматривать этические стороны на этапе разработки систем, понимать последствия некорректных решений и предотвращать подобные инциденты.
В США было несколько важных судебных процессов по этой теме, наиболее значимые из которых касались противоречивых решений, предложенных Northpointe - COMPAS, это ПО, которое предсказывает риск того, что обвиняемый совершит преступление снова. Алгоритм учитывает 137 параметров и за время его использования через него прошли более 1 млн американских подсудимых.
В 2016 году экспертиза ProPublica обнаружила, что алгоритм не просто неточный (менее 20% верных прогнозов), но также демонстрирует существенные расовые различия. «Чернокожие в два раза чаще, чем белые, будут отмечены как группы повышенного риска, но на самом деле не совершат повторного правонарушения».
И это не единственный случай. Приложение Google Photo вообще распознавало людей с черным цветом кожи как горилл. За три года компания не придумала ничего лучше, чем запретить помечать вообще любые объекты на фотографиях как гориллу, шимпанзе и обезьяну.
Исследование 2015 года показало, что женщины гораздо реже, чем мужчины, видят рекламу высокооплачиваемых должностей, которую показывает Google AdSense.
В 2019 году в сексизме были также заподозрены банк Goldman Sachs и Apple Card, после того, как известный программист Давид Ханссон рассказал о том, что его максимум по кредиту оказался в 20 раз больше, чем у его жены, и это при том, что ее кредитный рейтинг выше. Однако супруге было отказано в увеличении кредитного максимума, когда у самого Ханссона такой проблемы не было. Позднее о такой же ситуации, с 10-кратной разницей c женой в кредитном лимите по Apple Card, написал сооснователь Apple Стивен Возняк.
Мы не можем быть уверены, что подобной дискриминации нет в России. в феврале 2021 года в Госдуме рассматривался законопроект, обязующий банки объяснять потенциальным заемщикам причины отказа в кредите, чтобы люди могли устранить эти причины. Но ассоциация банков выступила против, потому как на внутренние модели оценки платежеспособности клиентов распространяется коммерческая тайна.
Даже если разработчики не хотят нанести вред, чаще всего они хотят извлечь выгоду. Далеко не все алгоритмы работают на благо общества, многие работают на благо создателей. Это часто можно наблюдать в области медицины — важнее не вылечить, а порекомендовать лечение подороже.
🙅 Поэтому мы не можем слепо верить в объективность решений. Алгоритмы влияют на судебные решения, медицинские диагнозы и решения о приеме на работу. И так как мы всё больше полагаемся на ИИ важно предусматривать этические стороны на этапе разработки систем, понимать последствия некорректных решений и предотвращать подобные инциденты.
⚡️⚡️ Трекер плохого не посоветует: наставления участникам от Антона Макарова, генерального директора Creonit
20-22 августа в Калининграде пройдет наш второй хакатон по искусственному интеллекту. Участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения. Справиться с задачей участникам помогут трекеры. Но кто такие трекеры и чем они занимаются?
Это специалисты с бизнес-опытом и опытом работы со стартапами. Они привлекаются для сопровождения и консультаций команд в части, касающейся продуктового мышления, командообразования, ресурсного планирования. Одним из таких специалистов на хакатоне в Калиниграде будет Anton Makarov, генеральный директор Creonit.
Мы задали Антону пару вопросов о том, что значит для него трекерство в хакатоне, почему важно помогать участникам во время разработки и чем интересна сама задача.
▫️ Почему вы решили принять участие в качестве трекера?
➖ Моя личная миссия — помочь как можно большему количеству людей найти себя в сфере Информационных Технологий. Кому-то я помогаю советом, кого-то беру на стажировку или работу. Участие в хакатонах пересекается с моей личной миссией и я несколько раз принимал в них участие в качестве технического и отраслевого эксперта. В этот раз иду трекером, так как навык трекера интересен мне и хочу развивать его у наших руководителей проектов.
▫️ В чем, на ваш взгляд, трекер помогает участникам хакатона?
➖ Фокусироваться на поставленной бизнес-задаче, не уходить в сторону, не закапываться, подсказать на каком уровне детализации решить ту или иную часть задачи.
▫️ Как вы оцениваете поставленную перед участниками хакатона в Калининграде задачу?
➖ Задача полезная. Настоящая. С настоящими задачами интересно и сложно работать. Сейчас всё больше выпускаемой продукции отслеживаются от сырья до полки в магазине (фарма, древесина), выпускать подделки становится сложнее, пользу от этого сложно переоценить.
▫️ В чем ее сильные и слабые стороны?
➖ Слабая сторона: Возможно, использование ИИ для этой задачи избыточно.
Сильная сторона: Невыдуманная задача из реального сектора экономики.
▫️ Поделитесь с участниками тремя лайфхакам, как подготовиться к хакатону?
➖ Соберите сбалансированную команду и распределите роли между собой.Подготовьте вопросы, которые вы зададите кейсодержателю. Как можно больше вопросов.
Продумайте несколько вариантов решения задачи.
▫️ Какие возможности данный хакатон может дать участникам?
Умение выходить из зоны комфорта. Нетворкинг.
Краткая биография трекера:
Антон Макаров учился в Алтайском государственном техническом университете имени И.И. Ползунова на факультете информационных технологий. Работал в компаниях: Мэйпл, Artjazz, Kinetica, Sibers, МейТан. На сегодняшний день является генеральным директором Creonit / digital production в Калининграде.
🔗 RUNET-ID: https://runet-id.com/371679
Creonit / digital production – создают цифровые продукты: мобильные сервисы, e-commerce, EdTech, FoodTech, b2b-порталы. Работают по классическому продуктовому циклу. Анализируют рынок, делают JTBD и кастдев, исследуют бизнес-процессы, считают юнит-экономику.
Офисы находятся в Калининграде и Барнауле.
20-22 августа в Калининграде пройдет наш второй хакатон по искусственному интеллекту. Участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения. Справиться с задачей участникам помогут трекеры. Но кто такие трекеры и чем они занимаются?
Это специалисты с бизнес-опытом и опытом работы со стартапами. Они привлекаются для сопровождения и консультаций команд в части, касающейся продуктового мышления, командообразования, ресурсного планирования. Одним из таких специалистов на хакатоне в Калиниграде будет Anton Makarov, генеральный директор Creonit.
Мы задали Антону пару вопросов о том, что значит для него трекерство в хакатоне, почему важно помогать участникам во время разработки и чем интересна сама задача.
▫️ Почему вы решили принять участие в качестве трекера?
➖ Моя личная миссия — помочь как можно большему количеству людей найти себя в сфере Информационных Технологий. Кому-то я помогаю советом, кого-то беру на стажировку или работу. Участие в хакатонах пересекается с моей личной миссией и я несколько раз принимал в них участие в качестве технического и отраслевого эксперта. В этот раз иду трекером, так как навык трекера интересен мне и хочу развивать его у наших руководителей проектов.
▫️ В чем, на ваш взгляд, трекер помогает участникам хакатона?
➖ Фокусироваться на поставленной бизнес-задаче, не уходить в сторону, не закапываться, подсказать на каком уровне детализации решить ту или иную часть задачи.
▫️ Как вы оцениваете поставленную перед участниками хакатона в Калининграде задачу?
➖ Задача полезная. Настоящая. С настоящими задачами интересно и сложно работать. Сейчас всё больше выпускаемой продукции отслеживаются от сырья до полки в магазине (фарма, древесина), выпускать подделки становится сложнее, пользу от этого сложно переоценить.
▫️ В чем ее сильные и слабые стороны?
➖ Слабая сторона: Возможно, использование ИИ для этой задачи избыточно.
Сильная сторона: Невыдуманная задача из реального сектора экономики.
▫️ Поделитесь с участниками тремя лайфхакам, как подготовиться к хакатону?
➖ Соберите сбалансированную команду и распределите роли между собой.Подготовьте вопросы, которые вы зададите кейсодержателю. Как можно больше вопросов.
Продумайте несколько вариантов решения задачи.
▫️ Какие возможности данный хакатон может дать участникам?
Умение выходить из зоны комфорта. Нетворкинг.
Краткая биография трекера:
Антон Макаров учился в Алтайском государственном техническом университете имени И.И. Ползунова на факультете информационных технологий. Работал в компаниях: Мэйпл, Artjazz, Kinetica, Sibers, МейТан. На сегодняшний день является генеральным директором Creonit / digital production в Калининграде.
🔗 RUNET-ID: https://runet-id.com/371679
Creonit / digital production – создают цифровые продукты: мобильные сервисы, e-commerce, EdTech, FoodTech, b2b-порталы. Работают по классическому продуктовому циклу. Анализируют рынок, делают JTBD и кастдев, исследуют бизнес-процессы, считают юнит-экономику.
Офисы находятся в Калининграде и Барнауле.
Runet-Id
Макаров Антон Павлович
Генеральный директор в Creonit / digital production c 2015 года. Профессиональные интересы: Аналитика, Дизайн, интерфейсы, юзабилити, Маркетинг в интернете, Разработка, решения, технологии, Облачные технологии, Большие данные в информационных технологиях…
🧠 Как мы уже выяснили, стремительное проникновение ИИ в повседневную жизнь и экспоненциальный рост объема данных требуют обсуждения связанных с этим этических вопросов.
17 марта 2021 года комитетом министров Совета Европы утверждена декларация о рисках при принятии решений с помощью ИИ в области социальной защиты. В документе как раз идет речь о том, что в случае использования соответствующих алгоритмов, необходимо обеспечить «выполнение этических норм».
Конкретный пример – тренд на персонализацию, сервисы собирают данные о клиентах, анализируют наше поведение, формируют рекомендации. Насколько это этично? Вмешиваться в личный выбор таким образом?
Другой пример – медицинская генетика. С развитием молекулярной биологии, расшифровкой структуры ДНК и прорывом в области редактирования генома тема биоэтики также становится актуальной. Человечество накопило огромный массив данных о потенциальных генетических заболеваниях и индивидуальных рисках. Но допустимо ли определять наличие у человека склонностей, к той или иной сфере и только исходя из этого решать, кого брать в спортивную секцию, а кого в музыкальную школу?
Финтех. Каждый банк сейчас собирает информацию о клиентах. Концепция open banking, появившаяся в ответ на запрос клиентов банков на полный контроль над их данными, уже стала мировым трендом. Она призывает банки использовать стандартные интерфейсы доступа к данным. Банкам все больше придется конкурировать с технологическими компаниями, такими как Facebook, Google и Apple, у которых уже накоплены огромные массивы данных и есть опыт работы с ними.
В итоге мы сталкиваемся с одним и тем же вопросом: насколько этично использовать клиентские данные для максимизации прибыли? И где та граница, за которой польза подменяется манипуляциями, а бизнес-решения – системной дискриминацией?
Для ответов на эти вопросы предстоит создать общую систему координат и стандартов в сфере ИИ и договориться о единых этических законах использования больших данных. Крайне важно в этой части грамотно распределить роли между государством, частным бизнесом и децентрализованными решениями, а также избежать чрезмерного регулирования.
Такие стандарты уже разрабатываются Институтом инженеров в области электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE), объединяющим ведущих инженеров мира в различных областях. При этом стандарты не ограничивают разработку, а лишь задают направление развития.
В ближайшие годы внедрение этических норм при использовании решений на основе ИИ станет главным конкурентным преимуществом в бизнесе, а этичное использование персональных данных – мировым трендом. Бизнес-партнеры и клиенты будут иметь дело только с теми сервисами и службами, в этичности которых они уверены.
В России такой курс тоже намечен – программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект», на основании которой в течение 2021–2024 гг. в России будут разработаны стандарты, регламентирующие безопасность систем ИИ.
17 марта 2021 года комитетом министров Совета Европы утверждена декларация о рисках при принятии решений с помощью ИИ в области социальной защиты. В документе как раз идет речь о том, что в случае использования соответствующих алгоритмов, необходимо обеспечить «выполнение этических норм».
Конкретный пример – тренд на персонализацию, сервисы собирают данные о клиентах, анализируют наше поведение, формируют рекомендации. Насколько это этично? Вмешиваться в личный выбор таким образом?
Другой пример – медицинская генетика. С развитием молекулярной биологии, расшифровкой структуры ДНК и прорывом в области редактирования генома тема биоэтики также становится актуальной. Человечество накопило огромный массив данных о потенциальных генетических заболеваниях и индивидуальных рисках. Но допустимо ли определять наличие у человека склонностей, к той или иной сфере и только исходя из этого решать, кого брать в спортивную секцию, а кого в музыкальную школу?
Финтех. Каждый банк сейчас собирает информацию о клиентах. Концепция open banking, появившаяся в ответ на запрос клиентов банков на полный контроль над их данными, уже стала мировым трендом. Она призывает банки использовать стандартные интерфейсы доступа к данным. Банкам все больше придется конкурировать с технологическими компаниями, такими как Facebook, Google и Apple, у которых уже накоплены огромные массивы данных и есть опыт работы с ними.
В итоге мы сталкиваемся с одним и тем же вопросом: насколько этично использовать клиентские данные для максимизации прибыли? И где та граница, за которой польза подменяется манипуляциями, а бизнес-решения – системной дискриминацией?
Для ответов на эти вопросы предстоит создать общую систему координат и стандартов в сфере ИИ и договориться о единых этических законах использования больших данных. Крайне важно в этой части грамотно распределить роли между государством, частным бизнесом и децентрализованными решениями, а также избежать чрезмерного регулирования.
Такие стандарты уже разрабатываются Институтом инженеров в области электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE), объединяющим ведущих инженеров мира в различных областях. При этом стандарты не ограничивают разработку, а лишь задают направление развития.
В ближайшие годы внедрение этических норм при использовании решений на основе ИИ станет главным конкурентным преимуществом в бизнесе, а этичное использование персональных данных – мировым трендом. Бизнес-партнеры и клиенты будут иметь дело только с теми сервисами и службами, в этичности которых они уверены.
В России такой курс тоже намечен – программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект», на основании которой в течение 2021–2024 гг. в России будут разработаны стандарты, регламентирующие безопасность систем ИИ.
Forwarded from PieData::DataLake
Украинец доказал, что ИИ Твиттера – расист, и получил за это 3500 долларов
К слову о нашем недавном посте про расизм искусственного интеллекта.
Twitter заплатил 3500 долларов Богдану Кулиничу, аспиранту швейцарского университета EFPL, который продемонстрировал предвзятость в алгоритме, который используется для фокусировки превью изображений на наиболее интересных частях изображений, в рамках конкурса на DEF CON security.
Алгоритм обрезки изображений Twitter предпочитает более молодые, стройные лица с более светлой кожей, как показало расследование алгоритмической предвзятости.
Кулинич доказал предвзятость, сначала искусственно сгенерировав лица с различными характеристиками, а затем пропустив их через алгоритм обрезки Twitter, чтобы увидеть, на чем ориентировано программное обеспечение.
Источник
К слову о нашем недавном посте про расизм искусственного интеллекта.
Twitter заплатил 3500 долларов Богдану Кулиничу, аспиранту швейцарского университета EFPL, который продемонстрировал предвзятость в алгоритме, который используется для фокусировки превью изображений на наиболее интересных частях изображений, в рамках конкурса на DEF CON security.
Алгоритм обрезки изображений Twitter предпочитает более молодые, стройные лица с более светлой кожей, как показало расследование алгоритмической предвзятости.
Кулинич доказал предвзятость, сначала искусственно сгенерировав лица с различными характеристиками, а затем пропустив их через алгоритм обрезки Twitter, чтобы увидеть, на чем ориентировано программное обеспечение.
Источник
Google пытается воссоздать феномен синестезии с помощью искусственного интеллекта 🧚
Новый проект компании под названием «Play a Kandinsky», который реализуется совместно с Национальным центром искусства и культуры Жоржа Помпиду в Париже, направлен на воссоздание при помощи искусственного интеллекта такого сложнейшего феномена, как синестезия. В упрощенной форме это явление, при котором один вид чувств порождает ощущения в другом, например, визуальная картинка начинает «звучать». Художник Василий Кандинский считается одним из важнейших визионеров в этой сфере, его творчество построено на соединении изображения и звучания.
Понять, ощутить синестезию на личном опыте могут считанные единицы, поэтому обучение нейросети технологии ее создания во многом является экспериментом. Нет никаких стандартов и правил, нельзя провести параллели и выявить закономерности, но именно это и должна попытаться сделать новая нейросеть. За основу взята система Google Transformer, в обучении которой приняли участие музыкант Антуан Бертен и группа NSDOS.
Нейросеть анализирует оригинальные картины Кандинского, такие как полотно «Желтый, красный, синий» 1925 года, которое художник писал под влиянием эффекта синестезии. И пытается подобрать звучание отдельных элементов, чтобы зритель перевоплотился в слушателя и, как и задумывал художник, услышал в переплетении линий и оттенков на картине музыку. В частности, красный цвет для Кандинского звучал как скрипка, а вот желтый отдавался ревом трубы, но что увидят и услышат другие зрители – зависит от ИИ.
🧚 Источник
Новый проект компании под названием «Play a Kandinsky», который реализуется совместно с Национальным центром искусства и культуры Жоржа Помпиду в Париже, направлен на воссоздание при помощи искусственного интеллекта такого сложнейшего феномена, как синестезия. В упрощенной форме это явление, при котором один вид чувств порождает ощущения в другом, например, визуальная картинка начинает «звучать». Художник Василий Кандинский считается одним из важнейших визионеров в этой сфере, его творчество построено на соединении изображения и звучания.
Понять, ощутить синестезию на личном опыте могут считанные единицы, поэтому обучение нейросети технологии ее создания во многом является экспериментом. Нет никаких стандартов и правил, нельзя провести параллели и выявить закономерности, но именно это и должна попытаться сделать новая нейросеть. За основу взята система Google Transformer, в обучении которой приняли участие музыкант Антуан Бертен и группа NSDOS.
Нейросеть анализирует оригинальные картины Кандинского, такие как полотно «Желтый, красный, синий» 1925 года, которое художник писал под влиянием эффекта синестезии. И пытается подобрать звучание отдельных элементов, чтобы зритель перевоплотился в слушателя и, как и задумывал художник, услышал в переплетении линий и оттенков на картине музыку. В частности, красный цвет для Кандинского звучал как скрипка, а вот желтый отдавался ревом трубы, но что увидят и услышат другие зрители – зависит от ИИ.
🧚 Источник
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Хакатон и лекции по искусственному интеллекту в Калиниграде с 20-22 августа 🛸
Ведущие российские эксперты-практики расскажут о трансформации бизнес-процессов с помощью технологий искусственного интеллекта и их влиянии на различные сектора экономики.
Участникам хакатона предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения – речь о продовольственной безопасности нашей страны.
Кейсодержатель - Россельхознадзор.
Призовой фонд - 400 000 рублей!
▫️ Holiday Inn Kaliningrad, ул. Виктора Гюго, 1
▫️Пятница, 20 августа
▫️12:00-15:00 - Лекции
▫️16:00 - Старт хакатона
🛸 Регистрируйся прямо сейчас - https://hacks-ai.ru !
Чат для участников хакатона - тут можно оперативно найти информацию, задать вопросы, или просто пообщаться)
Ведущие российские эксперты-практики расскажут о трансформации бизнес-процессов с помощью технологий искусственного интеллекта и их влиянии на различные сектора экономики.
Участникам хакатона предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения – речь о продовольственной безопасности нашей страны.
Кейсодержатель - Россельхознадзор.
Призовой фонд - 400 000 рублей!
▫️ Holiday Inn Kaliningrad, ул. Виктора Гюго, 1
▫️Пятница, 20 августа
▫️12:00-15:00 - Лекции
▫️16:00 - Старт хакатона
🛸 Регистрируйся прямо сейчас - https://hacks-ai.ru !
Чат для участников хакатона - тут можно оперативно найти информацию, задать вопросы, или просто пообщаться)
А алгоритм на основе искусственного интеллекта может 🦾
В свете последних событий на американской политической арене новая разработка ученых из Стэнфордского университета может стать крайне востребованной. Они обучили искусственный интеллект распознавать политические взгляды людей, используя для этого только их фотографии. Причем снимки можно брать любые, а не только с демонстраций и выступлений.
За основу была взята предыдущая разработка, ИИ для распознавания сексуальных предпочтений людей по их фото. Как рассуждают авторы алгоритма, у любой группы людей, которая занимается одним делом, неизбежно проявляется нечто вроде «профессиональной деформации». Это характерные жесты, позы, мимика, реакция на некоторые слова и события, прочие мелкие детали, которые в большинстве случаев остаются незамеченными. Но не для ИИ.
Ученые признают, что сами толком не знают, какие именно детали на снимках анализирует их детище. ИИ обучали на фото реальных людей из соцсетей, с тех аккаунтов, где указана политическая принадлежность их владельцев. Система сравнила тысячи снимков консерваторов и либералов, нашла у них общие черты, сформировала критерии оценки, после чего стала угадывать политические взгляды неизвестных людей. Точность распознавания достигла удивительных 73 % в целом и 71 % при сравнении похожих внешне персон.
Источник 🧏
В свете последних событий на американской политической арене новая разработка ученых из Стэнфордского университета может стать крайне востребованной. Они обучили искусственный интеллект распознавать политические взгляды людей, используя для этого только их фотографии. Причем снимки можно брать любые, а не только с демонстраций и выступлений.
За основу была взята предыдущая разработка, ИИ для распознавания сексуальных предпочтений людей по их фото. Как рассуждают авторы алгоритма, у любой группы людей, которая занимается одним делом, неизбежно проявляется нечто вроде «профессиональной деформации». Это характерные жесты, позы, мимика, реакция на некоторые слова и события, прочие мелкие детали, которые в большинстве случаев остаются незамеченными. Но не для ИИ.
Ученые признают, что сами толком не знают, какие именно детали на снимках анализирует их детище. ИИ обучали на фото реальных людей из соцсетей, с тех аккаунтов, где указана политическая принадлежность их владельцев. Система сравнила тысячи снимков консерваторов и либералов, нашла у них общие черты, сформировала критерии оценки, после чего стала угадывать политические взгляды неизвестных людей. Точность распознавания достигла удивительных 73 % в целом и 71 % при сравнении похожих внешне персон.
Источник 🧏
Программа лекций в Калининграде на 20 августа:
▫️ 12:00-13:00 - Трансформация рынков через призму ИИ, Сергей Рыжиков, сооснователь компаний «Битрикс» и «1С-Битрикс»;
▫️ 13:00-14:00 - Как Алиса понимает, что ты ей говоришь: разработка разговорного AI, Юлия Мицкевич, операционный директор команды Tortu KODE;
▫️ 14:00-15:00 - Инструменты развития и масштабирования ИИ-проектов, Алексей Фролов, председатель совета Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, член технического комитета 164 по стандартизации технологий искусственного интеллекта, основатель «Биометриклабс».
🔘 Holiday Inn Kaliningrad, ул. Виктора Гюго, 1
Для посещения необходима предварительная регистрация на сайте.
Посмотреть онлайн-трансляцию можно будет на нашем Youtube-канале 😌
▫️ 12:00-13:00 - Трансформация рынков через призму ИИ, Сергей Рыжиков, сооснователь компаний «Битрикс» и «1С-Битрикс»;
▫️ 13:00-14:00 - Как Алиса понимает, что ты ей говоришь: разработка разговорного AI, Юлия Мицкевич, операционный директор команды Tortu KODE;
▫️ 14:00-15:00 - Инструменты развития и масштабирования ИИ-проектов, Алексей Фролов, председатель совета Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, член технического комитета 164 по стандартизации технологий искусственного интеллекта, основатель «Биометриклабс».
🔘 Holiday Inn Kaliningrad, ул. Виктора Гюго, 1
Для посещения необходима предварительная регистрация на сайте.
Посмотреть онлайн-трансляцию можно будет на нашем Youtube-канале 😌
Forwarded from ИИ AI Нейротех | Искусственный Интеллект
🤖 Boston Dynamics обучила двуногого робота Atlas паркуру.
Компания опубликовала видео, где устройства преодолевают полосу препятствий и делают синхронное сальто назад.
🤯 Разработчики также показали, как обучали Atlas трюкам и с какими трудностями столкнулись в процессе тренировки.
#BostonDynamics #роботы
Компания опубликовала видео, где устройства преодолевают полосу препятствий и делают синхронное сальто назад.
🤯 Разработчики также показали, как обучали Atlas трюкам и с какими трудностями столкнулись в процессе тренировки.
#BostonDynamics #роботы
YouTube
Atlas | Partners in Parkour
Parkour is the perfect sandbox for the Atlas team at Boston Dynamics to experiment with new behaviors. In this video our humanoid robots demonstrate their whole-body athletics, maintaining its balance through a variety of rapidly changing, high-energy activities.…
Forwarded from Brodetskyi. Tech, VC, Startups
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Sonantic воссоздала голос актёра Вэла Килмера, который потерял возможность говорить из-за рака гортани.
Старые аудиозаписи пропустили через программу для разработки реалистичной модели голоса. Сам Килмер остался доволен результатом.
https://tjournal.ru/tech/426091 via @tjournal
Старые аудиозаписи пропустили через программу для разработки реалистичной модели голоса. Сам Килмер остался доволен результатом.
https://tjournal.ru/tech/426091 via @tjournal
⚡️ Прямо сейчас начинается лекция Сергея Рыжикова, сооснователя компаний Битрикс24 и 1С-Битрикс!
12:00-13:00 (Калининград) - Трансформация рынков через призму искусственного интеллекта;
12:00-13:00 (Калининград) - Трансформация рынков через призму искусственного интеллекта;
YouTube
Трансформация рынков через призму искусственного интеллекта, Сергей Рыжиков, 1С-Битрикс
🗨 20 августа в Калининграде в рамках проекта - Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту сооснователь компаний Битрикс и 1С-Битрикс поговорит о том, как искусственный интеллект позволяет трансформировать рынок и стать лидером, про этапы развития рынка…
👾 Лекция Юлии Мицкевич, операционного директора команды Tortu KODE!
Как Алиса понимает, что ты ей говоришь: разработка разговорного AI 🤐
https://youtu.be/3RgpDDXLFzE
Как Алиса понимает, что ты ей говоришь: разработка разговорного AI 🤐
https://youtu.be/3RgpDDXLFzE
YouTube
Как Алиса понимает, что ты ей говоришь: разработка разговорного AI, Юлия Мицкевич, Tortu KODE
🗨 20 августа в Калининграде в рамках проекта - Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту операционный директор команды Tortu KODE - Юлия Мицкевич рассказала о принципе действия и разработке голосовых помощников.
“Лингвистика - важный момент в разработке…
“Лингвистика - важный момент в разработке…
👽 Лекция Алексея Фролова, председателя совета Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, члена технического комитета 164 по стандартизации технологий искусственного интеллекта, основателя «Биометриклабс».
Инструменты развития и масштабирования ИИ-проектов ✨
https://youtu.be/Ynhe50Bq8jk
Инструменты развития и масштабирования ИИ-проектов ✨
https://youtu.be/Ynhe50Bq8jk
YouTube
Инструменты развития и масштабирования ИИ-проектов, Алексей Фролов, основатель «Биометриклабс»
🗨 20 августа в Калининграде в рамках проекта Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту Алексей Фролов, председатель совета Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, член технического комитета 164 по стандартизации технологий искусственного…
И мы начинаем хакатон в Калининграде 👽
На старте у нас 11 команд.
Кейс: разработка нтегрируемой модели машинного обучения, способной находить в данных ФГИС “ВетИС” аномальные транзакции и потенциальные нарушения в документации участников мясо-молочного рынка.
Решение, которое ждем: механизм или алгоритм, позволяющий анализировать до 100% данных о сертификатах и их связях с помощью модели на базе ИИ.
Второстепенная задача - выявление неучтенных сценариев и признаки нарушений с возможностью проверки, а также разработка методических указаний по их выявлению и подтверждению.
Тайминг на 20 августа:
▫️16:00 - Церемония открытия
▫️16:30 - Инструктаж от представителя Россельхознадзора
▫️17:00 - Старт
▫️17:25 - Брифинг
▫️18:00 - Ужин
Всем участникам желаем удачи!
Не забывайте есть и спать 💚
На старте у нас 11 команд.
Кейс: разработка нтегрируемой модели машинного обучения, способной находить в данных ФГИС “ВетИС” аномальные транзакции и потенциальные нарушения в документации участников мясо-молочного рынка.
Решение, которое ждем: механизм или алгоритм, позволяющий анализировать до 100% данных о сертификатах и их связях с помощью модели на базе ИИ.
Второстепенная задача - выявление неучтенных сценариев и признаки нарушений с возможностью проверки, а также разработка методических указаний по их выявлению и подтверждению.
Тайминг на 20 августа:
▫️16:00 - Церемония открытия
▫️16:30 - Инструктаж от представителя Россельхознадзора
▫️17:00 - Старт
▫️17:25 - Брифинг
▫️18:00 - Ужин
Всем участникам желаем удачи!
Не забывайте есть и спать 💚
YouTube
Официальное открытие хакатона по искусственному интеллекту в Калининграде
С 20 по 22 августа пройдет наш второй хакатон по искусственному интеллекту.
На этот раз участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения. Кейсодержатель…
На этот раз участникам предстоит разработать интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения. Кейсодержатель…
Со старта хакатона идет активная работа! Кто-то даже пытался сломать wi-fi. Не надо так, это не честно 😉
Интернет нужен всем.
Прослушав инструктаж от представителя Россельхознадзора, ребята сформировали свои первые гипотезы и уже валидируют их на первом чек-поинте с трекерами.
Каждой команде достался один трекер (ментор) и 2 эксперта (отраслевой и технический), который помогают им с:
▫️ фокусировкой на поставленных задачах;
▫️ прояснением сложных и непонятных вопросов по тематике кейса;
▫️с достижением образа результата, определённого в Кейсе и Критериях оценивания из Положения о Хакатоне;
На 1 чек-поинте необходимо прояснить, как участники поняли задачу, в чём суть их подхода к решению и определить с помощью экспертов зону роста, которую команде необходимо преодолеть к следующему чек-поинту. Собрать принципиальную (концептуальную) схему решения. Особое внимание стоит уделить брифу отраслевого эксперта и погружению в суть задачи.
Интернет нужен всем.
Прослушав инструктаж от представителя Россельхознадзора, ребята сформировали свои первые гипотезы и уже валидируют их на первом чек-поинте с трекерами.
Каждой команде достался один трекер (ментор) и 2 эксперта (отраслевой и технический), который помогают им с:
▫️ фокусировкой на поставленных задачах;
▫️ прояснением сложных и непонятных вопросов по тематике кейса;
▫️с достижением образа результата, определённого в Кейсе и Критериях оценивания из Положения о Хакатоне;
На 1 чек-поинте необходимо прояснить, как участники поняли задачу, в чём суть их подхода к решению и определить с помощью экспертов зону роста, которую команде необходимо преодолеть к следующему чек-поинту. Собрать принципиальную (концептуальную) схему решения. Особое внимание стоит уделить брифу отраслевого эксперта и погружению в суть задачи.