Как компьютерная программа помогла студентам улучшить успеваемость


Преподаватели рады помочь студентам, но обращаться за советом нужно вовремя. Для этого и нужна система раннего оповещения.
Преподаватели рады помочь студентам, но обращаться за советом нужно вовремя. Для этого и нужна система раннего оповещения. Источник: Kansas State University.

Специалисты Университета штата Джорджия (Georgia State University, GSU) создали программу, которая комплексно анализирует успеваемость и заранее предсказывает, у кого из студентов возникнут проблемы с учёбой. Благодаря этой системе сотрудники вуза смогли заблаговременно помочь студентам, и те реже бросали учёбу или «вылетали» из-за плохих оценок. (далее…)

Разведопрос: Сергей Марков о машинном обучении



(далее…)

Актриса из «Сумерек» стала соавтором научной работы


Кадр из фильма «Пойдём поплаваем», снятого Стюарт.
Кадр из фильма «Пойдём поплаваем», снятого Стюарт.

Актриса Кристен Стюарт (Kristen Jaymes Stewart), известная многим по фильму «Сумерки» стала соавтором научной работы. Статья, опубликованная в репозитории ArXiv.org, называется «Пробуждение импрессионизма к жизни в „Пойдём поплаваем“ с помощью нейронного переноса стиля» (Bringing Impressionism to Life with Neural Style Transfer in Come Swim). (далее…)

Программа решает визуальный тест на IQ лучше людей


Пример матриц Равена — классического визуального теста.
Пример матриц Равена — классического визуального теста.

Исследователи из Северо-Западного университета (Northwestern University) разработали вычислительную модель, которая решает задачи визуального теста (который ещё используют для оценки IQ) лучше, чем средний американец. Результаты работы опубликованы в журнале Psychological Review. (далее…)

Искусственный интеллект безжалостно обыгрывает в го всех подряд


Знаменитый матч «AlphaGo — Ли Седоль».
Знаменитый матч «AlphaGo — Ли Седоль».

В 2015 искусственный интеллект впервые выиграл у человека в го. В следующем году — закрепил результат. Теперь программа развлекается тем, что обыгрывает людей одного за другим — ИИ выиграл уже 60 раз, в том числе у сильнейших профессионалов.

29 декабря (по другой версии — 30 декабря) на го-сервере Tygem зарегистрировался новый игрок под никнеймом Magister. Он играл с лучшими игроками и одержал тридцать побед подряд. Затем Magister перешёл на сервер FoxGo, сменил имя на Master и выиграл ещё тридцать раз. Матч закончился ничьей только однажды, когда у китайского профессионального игрока Чэнь Яое (Chen Yaoye) возникли проблемы с подключением к сети. Загадочный Master обыгрывал лучших из лучших — по информации Американской ассоциации го, он четыре раза одержал победу над корейским чемпионом Паком Чжоном Хваном (кор. 박정환) и дважды — над китайцем Кэ Цзе (кит. трад. 柯洁). Одному из сильнейших игроков, Гу Ли (кит. трад. 古力), тоже не удалось одолеть неизвестного, и после поражения он пообещал награду в размере 100 000 юаней (14 400 долларов или около 860 000 рублей) тому, кто сможет это сделать. (далее…)

Нейронная сеть учится распознавать преступников по их лицам


Стремление научиться выявлять преступников по фотографиям на документы вызывает серьёзные этические вопросы о том, как следует использовать искусственный интеллект.
Стремление научиться выявлять преступников по фотографиям на документы вызывает серьёзные этические вопросы о том, как следует использовать искусственный интеллект.

Вскоре после изобретения фотографии некоторые криминалисты стали замечать черты сходства в полицейских фотографиях преступников. Любители бесчинствовать, заявили они, имеют специфические особенности лица, по которым можно определить правонарушителя.

В этой полемике один из самых влиятельных голосов принадлежал Чезаре Ломброзо (Cesare Lombroso), итальянскому криминалисту, смотревшему на преступников как на выродков, которые ближе к обезьянам, чем законопослушные граждане. Ломброзо был убеждён, что способен выявлять преступника по его обезьяноподобным чертам, таким как покатый лоб, необычные уши, различные асимметрии лица и длинные руки. Чтобы фактически обосновать свои взгляды, он провёл множество антропометрических исследований, однако оставил полученные данные без статистического анализа.

Этот недостаток со временем привёл учение Ломброзо к полному краху. Его взгляды были дискредитированы английским криминалистом Чарльзом Горингом (Charles Goring), который статистически проанализировал данные о физических отклонениях, наблюдаемых у преступников в отличие от непреступников. Горинг сделал вывод об отсутствии каких бы то ни было статистических различий.

На этом дискуссия затихла вплоть до 2011 года, когда группа психологов Корнеллского университета (Cornell University) продемонстрировала эффективность деления людей на преступников и непреступников по одним лишь фотографиям. Как это возможно при отсутствии статистически значимых физических особенностей?

Сегодня Сяолинь У (Xiaolin Wu) и Си Чжан (Xi Zhang) из Шанхайского университета транспорта (кит. 上海交通大学, англ. Shanghai Jiao Tong University) в Китае предоставили нам пример ответа. Для изучения лиц преступников и непреступников они применили разнообразные алгоритмы машинного зрения, а затем протестировали полученные данные, чтобы выяснить, нет ли искомого различия. (далее…)

Intel обещает значительно ускорить системы искусственного интеллекта (до 100 раз)


Intel
Intel планирует стать лидером в области искусственного интеллекта.

Компания Intel обещает в скором времени начать производство комплектующих, которые значительно увеличат возможности систем искусственного интеллекта (ИИ). Об этом сообщила Дайан Брайант (Diane Bryant), исполнительный вице-президент и генеральный директор группы Data Center Group в Intel.

Выступая на прошедшей в Солт-Лейк-Сити, США в середине ноября Международной конференции по высокопроизводительным вычислительным системам, сетевым технологиям, хранению и анализу данных (The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis; SC16), Брайант анонсировала компьютерную платформу, которая сулит «беспрецедентную плотность вычислений вместе с высокой пропускной способностью соединений».

Что стоит за этими словами? Компания Intel имеет план действий, работа идёт над двумя большими проектами, прямо связанными с развитием технологий ИИ: Lake Crest и Knights Crest.

Реализация Lake Crest начнётся в начале 2017 года, сообщается, что в рамках проекта будет проведена оптимизация рабочих нагрузок нейронных сетей для увеличения пропускной способности соединений.

Knights Crest — проект по интеграции процессора Xeon и наработок поглощённого Intel в августе текущего года стартапа Nervana Systems. Предполагается, что это даст возможность создать новые процессоры линейки Xeon Phi, предназначенные для использования в многопроцессорных системах, необходимых для работы требовательных к ресурсам высокопроизводительных приложений, включая машинное обучение.

По словам, Дайан Брайант, введение данных технологий позволит ускорить производительность систем глубокого обучения в сто раз по сравнению с работающими в настоящее время решениями. Сообщается, что новые процессоры будут в четыре раза быстрее процессоров предыдущего поколения.

Вероятно, соединение самых современных аппаратных и программных решений, доступных корпорации Intel, позволит ей стать главным игроком в области искусственного интеллекта в самые ближайшие годы. И это не случайность, компания Intel целенаправленно усиливает своё положение на рынке систем искусственного интеллекта через покупку более мелких компаний. Кроме Nervana, в состав Intel вошли Movidus Systems (разработчики маломощного процессора для компьютерного распознавания образов), Saffron Technology (технология моделирования ассоциативной памяти) и другие.

Google Neural Machine Translation создала собственный язык-посредник


Ну, пока всё не так зловеще, как на этом кадре из фильма "Терминатор"
Ну, пока всё не так зловеще, как на этом кадре из фильма «Терминатор».

Пусть это вас не пугает, но, кажется, компьютеры создали свой собственный секретный язык и, вероятно, говорят о нас прямо сейчас. Шутка. Однако недавно действительно произошло удивительное событие, поразившее разработчиков ИИ из Google.

Ещё в сентябре компания Google объявила о запуске своей системы машинного перевода Neural Machine Translation. В ней используется глубокое обучение для получения лучшего и более естественного перевода.

Вслед за этим успехом, создатели GNMT заинтересовались ещё кое-чем. Если вы учите систему перевода переводить с английского на корейский и наоборот, а также с английского на японский и наоборот… сможет ли она перевести с корейского на японский, не прибегая к английскому как посреднику между ними? Они сделали эту гифку, чтобы проиллюстрировать идею того, что они называют «zero-shot translation» (на гифке этот процесс показан оранжевыми пунктирными линиями). (далее…)

Первая в мире кремний-фотонная нейросеть


Фотонная нейросеть
Схема собранного устройства. Рисунок из оригинальной статьи.

Нейросети берут штурмом мир вычислений. Исследователи используют их для создания машин, способных выполнять действия, которые раньше считались исключительной прерогативой человека — распознавание образов, лиц, обработка естественных языков. Эти и другие навыки уже сейчас выполняются машинами совершенно рутинно.

Однако существует желание создать более способные и мощные нейросети, которые смогут отодвинуть границы возможностей искусственного интеллекта ещё дальше. Одним из направлений в этой работе является конструирование схем, цепей, которые по своей архитектуре будут функционировать подобно нейронам — так называемых нейроморфных чипов. Но как сделать эти чипы быстрыми?

Недавно группа исследователей из Принстонского университета (Princeton University) представила один из возможных ответов на этот вопрос: они построили первый в мире интегральный кремний-фотонный нейроморфный чип и показали, что он способен работать и вычислять со сверхвысокой скоростью. (далее…)

Компьютеры научили читать по губам


Пока компьютеры не способны читать по губам столь же хорошо, как HAL 9000. Пока
Пока компьютеры не способны читать по губам столь же хорошо, как HAL 9000. Пока.

Чтение по губам — непростое дело. Результаты экспериментов различаются, но в среднем, большинство людей распознают только одно из 10 слов, пытаясь читать по губам. Теперь, однако, некоторые исследователи утверждают, что достижения в разработке искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение, могут помочь решить эту проблему. В конце концов, если методы создания искусственного интеллекта, применяемые в обработке больших объёмов данных, помогли повысить уровень распознавания речи до уровней точности, близких к человеческому восприятию, то почему то же самое нельзя сделать для чтения по губам?

Исследователи из лаборатории искусственного интеллекта в Оксфордском университете (University of Oxford), применив глубокое обучение, сделали многообещающий вклад в развитие ИИ, создав новую программу, способную читать по губам. Их программа, получившая название LipNet, способна превзойти опытных чтецов по губам, достигая 93,4 процентов точности в некоторых тестах, по сравнению с 52,3-процентной точностью чтецов по губам. И даже в своей текущей ранней версии, программа очень быстра — она переводит видео в текстовые расшифровки почти в реальном времени. (далее…)

Компьютер распознаёт слова в речи не хуже человека


Исследовательская группа  Microsoft
Исследовательская группа Microsoft, добившаяся лучшего результата в машинном распознавании речи. Фото: Dan DeLong.

Корпорация Microsoft заявила о серьёзном прорыве в области машинного распознавания речи. Сообщается о создании технологии, которая распознаёт произносимые в разговоре слова не хуже человека.

На этой неделе, в понедельник, команда разработчиков из подразделения Microsoft, занимающегося исследованиями в области искусственного интеллекта (Microsoft Artificial Intelligence and Research), сообщила о создании системы распознавания речи, которая делает то же или даже меньшее количество ошибок, чем люди, профессионально выполняющие эту работу. Исследователи сообщили о том, что пословная вероятность ошибки снизилась до 5,9% по сравнению с 6,3%, результатом, о котором сообщалось ещё в прошлом месяце.

5,9% — это примерно такая же вероятность ошибок, какую показывают люди, которых просят записать один и тот же разговор. И это самый низкий показатель из когда-либо зарегистрированных для программ распознавания речи. (далее…)

Марк Цукерберг и Присцилла Чан хотят победить все болезни


Марк Цукерберг
Марк Цукерберг.

Марк Цукерберг, основатель Facebook, и его жена Присцилла Чан объявили о создании ООО «Инициатива Чан—Цукерберга» 1 декабря 2015 года, аккурат к рождению первой дочери — Максимы Марковны Чан Цукерберг.

«Увеличить человеческий потенциал и способствовать равенству в таких областях, как здоровье, образование, научные исследования и энергетика» — ни много ни мало — цель Chan Zuckerberg Initiative (CZI).

С начала года Инициатива занималась образовательными программами. А 21 сентября 2016 года было заявлено о старте следующего проекта — Chan Zuckerberg Science. Интернет взорвался — в течение 10 лет обещают потратить 3 млрд долларов на борьбу чуть ли ни со всеми заболеваниями.

Когда речь заходит о такой сумме, обычно делают презентацию и рассказывают подробнее. А раз уж я всё равно её посмотрела, ловите дайджест часового (1:13:55) видео, ю ар велкам. (далее…)

Майкрософт занялась «умными холодильниками»


Нынешнее поколение SmartDeviceBox даёт возможность удалённо управлять настройками холодильников Либхерр, но распознавать продукты не умеет.
Нынешнее поколение SmartDeviceBox даёт возможность удалённо управлять настройками холодильников «Либхерр», но распознавать продукты не умеет.

«Майкрософт» и немецкая компания «Либхерр» (нем. Liebherr) работают над созданием нового поколения коммуникационных модулей SmartDeviceBox, которые позволят холодильникам передавать информацию через интернет. Об этом в блоге «Майкрософт» сообщил главный инженер отдела обработки данных Тимоти Дж. Хейзен (Timothy J. Hazen).

С помощью встроенных камер и технологии распознавания объектов рефрижераторы от «Либхерр» будут отслеживать, какие продукты хранятся внутри, и формировать список, который владелец сможет просматривать через приложения для Android и iOS. SmartDeviceBox рассчитан на длительный жизненный цикл: модульные блоки можно будет модифицировать и встраивать в совместимые устройства. (далее…)