Чему обучился искусственный интеллект за июнь

Наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за июнь.

• Команда исследователей из Карнеги-Меллона совершила прорыв в области неинвазивного управления роботизированными устройствами. 
  
  Используя неинвазивный интерфейс «мозг — компьютер», они разработали первую в мире роботизированную руку, которая управляется с помощью мыслей и без хирургического вмешательства. Технология продемонстрировала способность непрерывно отслеживать и следовать за курсором компьютера. Подробнее.

• Facebook AI опубликовала работу, в которой нейросети проверялись на способность следовать принципу взаимной исключительности при принятии решений. Также выяснили, чем отличается процесс принятия решений у нейросети и ребёнка. Подробнее.

• Waymo публикует данные для обучения беспилотных автомобилей. Базы включают в себя 3000 фрагментов записей вождения, которые в сумме длятся 16,7 часов, 600 тысяч фреймов, около 25 млн 3D-границ объектов и 22 млн 2D-границ объектов. 
  
  Сенсоры на автомобилях, которые собирали данные, включали в себя пять лидаров, пять камер и радары, количество которых не разглашается. Компания заявила, что ей удалось точнее, чем в открытых источниках (KITTI, NuScenes), синхронизировать лидары и записи камер. Подробнее.
• Исследователи из Facebook AI опубликовали нейросеть, которая генерирует аудиозаписи с голосами публичных личностей.
• BMW дополнила адаптивный круиз-контроль распознаванием светофоров. Пока технологию тестируют.

• Искусственный интеллект научился создавать визуальные образы с более здравым смыслом. Исследователи говорят: помимо того что система помогает художникам и дизайнерам быстро вносить коррективы в визуальные эффекты, она пригодится учёным для выявления «поддельных» изображений.

• Исследователи из Центра ИИ компании Samsung в Кембридже и Имперского колледжа в Лондоне создали генеративно-состязательную сеть (GAN), которая анимирует и синхронизирует движения лица на 2D-изображении с голосовой записью. Благодаря этому создается впечатление, что голос с аудиоклипа принадлежит человеку на изображении

• Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте обнаружили: в процессе обучения крупных моделей ИИ может выделиться 283 тонны вещества, эквивалентного углекислому газу, что почти в пять раз превышает количество выбросов, которые производит средний американский автомобиль за весь срок службы (включая производство самого автомобиля).
• Новая рука-протез, напечатанная на 3D-принтере, может выучить модели движений пользователя, чтобы помочь пациентам с ампутированными конечностями выполнять ежедневные задачи, сообщается в исследовании, опубликованном на этой неделе в Science Robotics.

• Исследователи из Института информационных наук в Калифорнии недавно провели исследование, в ходе которого выяснялось, может ли завершение закрытых лиц с использованием искусственных нейронных сетей (ANN) улучшить точность распознавания. 
  
  Исследование основано на проекте IARPA Odin, направленном на выявление истинных и ложных лиц на изображениях, а в конечном счёте — на повышение производительности инструментов биометрической аутентификации.

• Результаты визуализации, данные о здоровье объединяются в модели ИИ для прогнозирования рака молочной железы.

• Учёные-геопространственники разработали новую программу для мониторинга дорожных знаков, нуждающихся в замене или ремонте, используя изображения с Google Street View.
• Обучение искусственному интеллекту для соединения зрения и осязания. В своей книге «Слепой убийца» канадский автор Маргарет Этвуд утверждает, что «прикосновение наступает раньше, чем зрение. Это первый язык и последний, и он всегда говорит правду».
  Производитель телекамер для полицейских Axon говорит «нет» распознаванию лиц. Компания обратилась за советом к независимой исследовательской комиссии. Её выводы пока предостерегли Axon от использования технологии.
  Исследовательская группа Speech2Face попыталась сгенерировать лицо человека на основе коротких записей с его голосом.

• V-образный самолет, предназначенный для перевозки пассажиров и грузов в крыльях, считается хорошей идеей на будущее.

• Будущему автономному транспортному средству и другим системам искусственного интеллекта, возможно, не понадобится линия прямой видимости для сбора подробных данных об объектах: Университет Карнеги-Меллона, Университет Торонто и Университетский колледж Лондона разработали методику «заглядывания за угол».

• Машинное обучение обнаружило скрытую подсказку в естественном языке, предсказывающую позднее возникновение психоза — частое использование слов, связанных со звуком. В журнале npj Schizophrenia были опубликованы результаты исследований учёных Университета Эмори и Гарвардского университета.
• Исследователи кибербезопасности из Университета имени Бен-Гуриона в Негеве разработали новую тип компьютерной атаки под названием Malboard. Malboard уклоняется от нескольких продуктов обнаружения, которые предназначены для постоянной проверки личности пользователя на основе персонализированных паттернов нажатия клавиш.
• С самых ранних дней виртуальных шахмат и пасьянса видеоигры были игровым полем для развития ИИ. Каждая победа машины помогает сделать алгоритмы умнее и эффективнее. Но для решения реальных проблем вроде управления автомобилем и ведением переговоров эти алгоритмы должны ориентироваться в более сложных средах, чем настольные игры, и изучать командную работу. Прежде научить ИИ взаимодействию считалось непреодолимой задачей.
  Независимая экспертная группа, которой поручено консультировать Европейскую комиссию, опубликовала политические и инвестиционные рекомендации.
  Исследователи из Оксфордского университета недавно попытались воссоздать модели человеческого мышления в машинах, используя сеть воображаемого языка (LGI). 
  
  Их метод, описанный в статье, опубликованной на arXiv, мог дать информацию о развитии искусственного интеллекта, способного к человеческому мышлению, целенаправленному потоку идей, управляемых языком.

• Умные очки Vuzix получают автоматическое распознавание лиц, предназначенное для правоохранительных органов.
• Там, где мы видим фигуры, ИИ видит текстуры. К удивлению исследователей, алгоритмы глубокого обучения зрению часто не в состоянии классифицировать изображения, потому что они в основном принимают сигналы от текстур, а не от форм. Подробнее.

• Приложение Bye Bye Camera автоматически удаляет всех людей с ваших фотографий.

• Машинное обучение предсказало изменения в кишечном микробиоме человека. Исследователи предложили новый метод регрессии, который позволяет предсказывать изменения в составе кишечного микробиома человека на основе данных о микробиоме в прошлом. 
  
  Метод позволяет анализировать изменение долей различных видов микроорганизмов индивидуально. Исследование опубликовано в журнале PLoS Computational Biology. Подробнее.
• Физики обсуждают идею Хокинга о том, что Вселенная не возникла. Недавний вызов самой большой идее Стивена Хокинга — о том, как Вселенная могла появиться из ничего. Подробнее.