# data[].attributes.attachment_link.title
Cуперинтеллект: конец человечества?

# data[].attributes.attachment_link.title
Что такое искусственный интеллект?

# data[].attributes.attachment_link.title
Развитие искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.title
Intel AI for Social Good: Putting an End to Poaching

# data[].attributes.body
Вычислительный модуль Intel Movidius 2 VPU стал основой для камеры TrailGuard AI, созданной некоммерческой организацией Resolve. Эта камера создана для обнаружения браконьеров в заповедниках и парках Африки в режиме реального времени.

Такие камеры должны помочь находить злоумышленников до того, как они нанесут вред или убьют каких-либо животных.
Согласно данным Resolve, в мире в год браконьеры уничтожают около 35 000 слонов, и такими темпами животные могут полностью исчезнуть в дикой природе уже через десятилетие.

Алгоритм на основе искусственного интеллекта настроен таким образом, чтобы, обнаруживать людей и транспортные средства в кадре, после чего данные отправляются в центр, где специалисты определяют, кто именно попал в объектив камер. Если это браконьеры, охрана заповедника сможет среагировать максимально быстро.

Отдельно стоит отметить автономность в полтора года, что критично в случае использования на огромных территориях.

# data[].attributes.headline
Автономные грузовики от TuSimple

# data[].attributes.subject
Автономные грузовики от TuSimple

# data[].attributes.body
Пока тягачи TuSimple осуществляют не больше трех-пяти рейсов в день, но скоро объем работы увеличится. К июню компания оснастит автопилотом 50 машин — и это будет самый большой грузовой беспилотный автопарк в мире.

# data[].attributes.attachment_link.title
TuSimple’s 2019 Self-Driving Truck Video

# data[].attributes.headline
"Космические строители", выращивание культурных растений и колонизация Марса умными роботами от NASA.

# data[].attributes.subject
"Космические строители", выращивание культурных растений и колонизация Марса умными роботами от NASA.

# data[].attributes.attachment_link.title
The 'Space Architects' of Mars | The Age of A.I.

# data[].attributes.attachment_link.title
Roborace's first ever driverless hillclimb

# data[].attributes.body
Беспилотный гоночный болид Robocar — это автономный электромобиль британской компании Roborace.

Первый прототип был разработан в 2017 году, с тех пор инженеры компании сделали несколько версий электромобиля, поэтапно усовершенствуя его возможности в каждой из них. В том числе есть версия Robocar с местом для водителя.
Бортовой компьютер электромобиля Robocar основан на специальной разработке NVIDIA для беспилотных автомобилей — NVIDIA Drive PX2, которая позволяет захватывать и обрабатывать данные, получаемые от множества специальных датчиков на борту электромобиля, включая несколько видеокамер, лидар и GPS.

Кузов электромобиля Robocar выполнен из карбоновых элементов. Каждое из четырех колес работает от отдельного электродвигателя, суммарная мощность которых составляет 720 л.с. На борту электромобиля установлена аккумуляторная батарея 58 кВт*ч.

На данный момент инженеры Roborace разработали модификацию электромобиля Robocar под названием DevBot 2.0 для специальных беспилотных гонок Season Alpha, в которых разным командам из гонщиков и программистов предлагается научить бортовой искусственный интеллект электромобиля проезжать максимально быстро гоночную дистанция, причем у них будут реальные соперники на трассе.

# data[].attributes.attachment_link.title
Zone Out | A Sci-Fi Short Film Starring Thomas Middleditch

# data[].attributes.attachment_link.title
Sunspring | A Sci-Fi Short Film Starring Thomas Middleditch

# data[].attributes.headline
Benjamin - робот, создающий фильмы.

# data[].attributes.subject
Benjamin - робот, создающий фильмы.

# data[].attributes.body
Дебют Бенджамина в кино состоялся в 2016 г. Его Sunspring участвовал в конкурсе SCI-FI-LONDON 48hr Challenge (короткометражки, снятые за двое суток). Тогда создатели звали его Джетсон, но после конкурса он сам пожелал именоваться Бенджамином. Правда программа смастерила лишь сценарий, снимали фильм операторы-люди, играли в нем реальные актеры — Томас Миддлдитч («Силиконовая долина»), Хамфри Кер («Умерь свой энтузиазм»), Элизабет Грэй («Области тьмы»). И это больше напоминало акционизм, чем кино — трое актеров хорошо артикулировали, спорили, смеялись плакали, произнося при этом фразы если не бессмысленные, то нечто совсем из другой оперы.

Новая лента Бенджамина Zone Out — свидетельство того, как быстро развивается ее создатель. Ему, как и в прошлый раз, поставили задачу — дали название и некоторые исходные данные. Теперь он не только написал сценарий, но был режиссером, оператором, озвучил свой фильм, сам написав к нему музыку. Видеорядом послужили фрагменты черно-белой классики — «Мозг, который не мог умереть» (1962) и «Последний человек на земле» (1964). На фрагменты этих фильмов Бенджамин наложил лица актеров, с которыми уже работал, и рассказал историю о вирусе, угрожающем беременным женщинам (в Zone Out фигурируют отрезанная женская голова и монстр). Сначала Бенджамин сгенерировал текст сценария, его текст сопоставлялся с описаниями кадров двух вышеуказанных фильмов, похожие по описаниям фрагменты монтировались в новый продукт. Лица современных актеров накладывались на фигуры кинозвезд с учетом мимики и положения головы.

# data[].attributes.headline
Взгляните на то, как работает Элли.

# data[].attributes.subject
Взгляните на то, как работает Элли.

# data[].attributes.body
Проект SimSensei, разработанный Институтом креативных технологий в Университете Южной Каролины, призван с высокой точностью определять психологическое состояние пациента. Виртуальный психолог Элли не просто ведёт беседу, но и отслеживает невербальные сигналы – положение тела, жесты, выражение лица.

Проект начался с необходимости помочь военнослужащим справиться с посттравматическим синдромом. Людям, не склонным показывать собственную слабость, возможность говорить с компьютером позволила быть более искренними. Хотя, как утверждают создатели Элли, она не столько помогает самим пациентам, сколько диагностирует их состояние, определяет, насколько срочно должна состояться встреча с живым психотерапевтом.

# data[].attributes.headline
У Xiaocle есть даже свой канал на YouTube.

# data[].attributes.subject
У Xiaocle есть даже свой канал на YouTube.

# data[].attributes.attachment_link.description
Xiaoice is the AI system developed by Microsoft STCA in 2014 based on emotional computing framework. Through the comprehensive application of algorithms, clo...

# data[].attributes.body
Недавно Microsoft создала социального чат-бота XiaoIce, имеющего более 200 млн пользователей в Азии.

Говоря языком телекоммуникаций, XiaoIce может работать в «полнодуплексном» режиме, то есть общаться в обоих направлениях одновременно, как во время телефонного звонка. Этим он отличается от чат-ботов «полудуплексного» режима, который больше похож на разговор по рации, когда говорить можно только по очереди.

Ли Чжоу (ведущий разработчик социального чат-бота XiaoIce) говорит, что новое обновление, которое Microsoft называет «полнодуплексной речью» (full duplex voice sense), улучшает способность XiaoIce предсказывать, что собеседник скажет дальше. Это помогает принимать решения о том, как и когда реагировать на фразы собеседника. Такое умение совершенно естественно для человека, но пока не наблюдается у других чат-ботов.

«Это искусство общения, которое люди используют в повседневной жизни», — говорит Чжоу.

В отличие от таких помощников, как Кортана, повышающих продуктивность работы, социальные чат-боты Microsoft предназначены для ведения долгих диалогов на общие темы. У них есть чувство юмора, они могут поддерживать легкие беседы, играть в игры, запоминать персональные черты собеседников и добродушно дразнить людей, как это делал бы друг-человек.

# data[].attributes.headline
Маска пожарного Qwake C-Thru (Сан-Франциско, Калифорния)

# data[].attributes.subject
Маска пожарного Qwake C-Thru (Сан-Франциско, Калифорния)

# data[].attributes.body
Пожарная служба калифорнийского города Косумнес провела тестирование прототипа новой маски от компании Qwake. Модель C-Thru создана для обеспечения «термоинтеллектуального» видения в условиях максимального задымления. Технология построена на комбинации тепловизора и искусственного интеллекта для распознавания силуэтов предметов.

На маске C-Thru установлен тепловизор, сигнал с которого обрабатывается ИИ, чтобы тот мог выстроить карту и маршрут движения к цели. Эти данные передаются на модуль визуализации внутри маски, который работает по принципу дополненной реальности. Картинка отображается не целиком, а в виде контрастных линий найденных объектов.

Таким образом, пожарный видит виртуальное изображение, однако его границы точно совпадают с объектами, скрытыми в дыму. Специалисты, которые проводили тестирование, отметили высокий уровень детализации. Однако пока что пожарные вынуждены сами определять, чей именно силуэт перед ними и принимать решения по ситуации.

# data[].attributes.headline
Узнать о некоторых интересных проектах на основе искусственного интеллекта можно ниже.

# data[].attributes.subject
Узнать о некоторых интересных проектах на основе искусственного интеллекта можно ниже.

# data[].attributes.headline
Подробнее от том, как работает искусственный интеллект.

# data[].attributes.subject
Подробнее от том, как работает искусственный интеллект.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Этот Компьютер

# data[].attributes.attachment_link.title
Что такое искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.description
Artificial intelligence could be one of humanity's most useful inventions. DeepMind aims to build advanced AI to expand our knowledge and find new answers. B...

# data[].attributes.headline
Ооооочень краткая история развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.subject
Ооооочень краткая история развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.attachment_link.title
A Brief History of Artificial Intelligence

# data[].attributes.headline
Кроме того, функцион

# data[].attributes.body
Кроме того, функционирование ИИ обеспечивают следующие технологии:

Существование ИИ невозможно без графических процессоров, так как они предоставляют вычислительные мощности, необходимые для итеративной обработки данных. Для обучения нейросетей необходимы «большие данные» и вычислительные ресурсы.

Интернет вещей собирает колоссальные объемы данных от подключенных устройств. Большая часть этих данных не проанализирована. Автоматизация моделей с помощью ИИ позволит использовать больше таких данных.

Разрабатываются и по-новому комбинируются более совершенные алгоритмы, которые позволяют быстрее анализировать больший объем данных сразу на нескольких уровнях. Такая интеллектуальная обработка — ключ к выявлению и прогнозированию редких событий, пониманию сложных систем и оптимизации уникальных сценариев.

API (программные интерфейсы приложений) представляют собой переносимые пакеты кода, благодаря которым функционал ИИ может быть интегрирован в существующие продукты и пакеты программ. С помощью API можно добавить функцию распознавания изображений в домашнюю систему безопасности или вопросно-ответные функции для описания данных, создания титров и заголовков, обнаружения в данных интересных закономерностей и иной полезной информации.

Подводя итоги, цель ИИ - обеспечение работы программных продуктов, способных к анализу входных данных и интерпретации полученных результатов.

# data[].attributes.headline
Что умеют делать нейросети?

# data[].attributes.subject
Что умеют делать нейросети?

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Дедлайн TV - Видеоуроки графика и дизайн

# data[].attributes.attachment_link.title
Что умеют делать нейросети

# data[].attributes.headline
Что такое нейросеть?

# data[].attributes.subject
Что такое нейросеть?

# data[].attributes.attachment_link.title
[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?

# data[].attributes.headline
Принцип работы искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Принцип работы искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, итеративной обработки и интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. ИИ представляет собой комплексную дисциплину со множеством теорий, методик и технологий. Ее главными направлениями являются следующие:

Машинное обучение — это область знаний, исследующая алгоритмы, которые обучаются на данных с целью найти закономерности. В нем используются методы нейросетей, статистики, исследования операций и т.п. для выявления скрытой полезной информации в данных; при этом явно не программируются инструкции, указывающие, где искать данные и как делать выводы.

Нейросеть — это один из методов машинного обучения. Это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

В глубоком обучении используются сложные нейросети со множеством нейронов и слоев. Для обучения этих глубоких нейросетей, а также для обнаружения сложных закономерностей в огромных массивах данных используются повышенные вычислительные мощности и усовершенствованные методики. Распространенные области применения: распознавание изображений и речи.

Когнитивные вычисления — направление ИИ, задачей которого является обеспечение процесса естественного взаимодействия человека с компьютером, аналогичного взаимодействию между людьми. Конечная цель ИИ и когнитивных вычислений — имитация когнитивных процессов человека компьютером благодаря интерпретации изображений и речи с выдачей соответствующей ответной реакции.

Компьютерное зрение опирается на распознавание шаблонов и на глубокое обучение для распознавания изображений и видео. Машины уже умеют обрабатывать, анализировать и понимать изображения, а также снимать фото или видео и интерпретировать окружающую обстановку.

Обработка естественного языка — это способность компьютеров анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, включая устную речь. Сейчас мы уже можем управлять компьютерами с помощью обычного языка, используемого в повседневном обиходе. Например, используя Siri или Google assistant.

# data[].attributes.headline
Оцените свои знания!

# data[].attributes.subject
Оцените свои знания!

# data[].attributes.body
Прежде. чем приступить к просмотру моего проекта, предлагаю Вам пройти тест и оценить знания, которые уже имеете. После того, как ознакомитесь со всеми ниже написанным, Вы сможете пройти его ещё раз, чтобы зафиксировать прогресс.
Удачи!

# data[].attributes.body
Мой проект основан на документальном сериале "The Age of A.I" от YouTube Originals. Если вы хотите узнать больше о проектах, представленных ниже, и о развитии высоких технологий в мире, то, пожалуйста, обратите свое внимание на него (ссылка ниже).
P.S. Не пугайтесь того, что сериал англоязычный. Даже если Вы не знаете английского, то все равно поймете о чем речь. Если тяжело воспринимать английский на слух,  можно воспользоваться субтитрами.

# data[].attributes.attachment_link.description
Robert Downey Jr. hosts a brand new YouTube Originals series - The Age of A.I. Discover the most innovative and leading technologies that will change the wor…

# data[].attributes.headline
Подробнее про AMI можно узнать здесь.

# data[].attributes.subject
Подробнее про AMI можно узнать здесь.

# data[].attributes.attachment_link.title
MIT's AMI improves sensation, control of Prosthetic Limb

# data[].attributes.headline
Бионический протез с точной координацией движений (Кембридж, Массачусетс, США)

# data[].attributes.subject
Бионический протез с точной координацией движений (Кембридж, Массачусетс, США)

# data[].attributes.body
Разработчики из MIT(Массачусетский технологический институт) создали бионический протез с точной координацией движений.

Исследователи продвинулись достаточно далеко в своей работе, результаты которой были опубликованы на данях Science Translational Medicine. Интерфейс, о котором шла речь выше, получил название «agonist-antagonist myoneural interface» (AMI). В эксперименте участвовал доброволец — человек, лишившийся стопы. Ля него создали протез, которым он смог управлять практически так же точно, как и ступней.

ионический протез способен улавливать электрические сигналы нервной системы. Человек, думая, например, об изменении положения стопы, управляет протезом. Самое сложное — это дешифровка сигналов нервных окончаний и преобразование их в сигналы, «понятные» бионическому протезу. Собственно, это основная проблема для современной индустрии разработки бионических «умных» протезов.

# data[].attributes.headline
AI-enabled eye scanner by Google DeepMind.

# data[].attributes.subject
AI-enabled eye scanner by Google DeepMind.

# data[].attributes.attachment_link.title
DeepMind's New AI Diagnoses Eye Conditions

# data[].attributes.body
Подразделение Google DeepMind разработало нейросеть, которая по снимку сетчатки может определить 50 различных глазных заболеваний.
Представители компании уверяют, что система работает быстрее людей и так же точно, как опытные врачи.

Такой результат достигается с помощью комбинации двух нейронных сетей для анализа оптической когерентной томографии (OКT), которые представляют собой трехмерные изображения глаза. Сначала сеть сегментации анализирует сканирование OКT для сопоставления различных типов ткани глаза, а также любых симптомов заболевания глаз, с которыми сталкивается. Затем сеть классификации просматривает эту карту, чтобы диагностировать состояние пациента и рекомендовать лечение.

Компания добавила, что она разработала свою систему, чтобы дать клиницистам представление о том, как работают нейронные сети, поэтому люди не просто взаимодействуют с черным ящиком, который выдает результаты анализа. Врачи могут просматривать карты, созданные при сканировании OКT, а рекомендации по направлениям выражаются в процентах, чтобы медики почувствовали уверенность системы в ее результатах.

# data[].attributes.headline
Детальнее о проекте Euphonia можно узнать здесь.

# data[].attributes.subject
Детальнее о проекте Euphonia можно узнать здесь.

# data[].attributes.attachment_link.title
Project Euphonia: Helping everyone be better understood

# data[].attributes.headline
Euphonia(Маунтин-Вью, Калифония, США)

# data[].attributes.subject
Euphonia(Маунтин-Вью, Калифония, США)

# data[].attributes.body
Люди с боковым амиотрофическим склерозом (БАС) часто имеют проблемы с дикцией. Это осложняет не только общение, но и использование систем распознавания речи, которые, как правило, обучаются на данных здоровых людей. Похожие трудности испытывают люди, которые говорят по-английски с сильным акцентом.

Помочь таким людям призван Project Euphonia, над которым работают специалисты Google. Чтобы настроить стандартные алгоритмы на работу с «проблемными» пользователями, исследователи дополнили наборы данных небольшой выборкой, представляющей людей с БАС и акцентами. Так, выборка для людей с БАС состояла из 36 часов аудиозаписей, полученных от 67 пациентов, согласившихся принять участие в исследовании по просьбе некоммерческого Института развития терапии БАС (ALS TDI). Выборку с акцентами составляли 20 часовых записей из датасета L2 Arctic.

Ранее в Project Euphonia был разработан отдельный экспериментальный искусственный интеллект, который служит «прослойкой» между голосовым ассистентом и человеком с нарушениями речи. Задача алгоритма состоит в том, чтобы преобразовывать невнятно произнесенные слова в обычные.

# data[].attributes.attachment_link.title
Soul Machines reveal the secrets behind Baby X, their life like artificial baby

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Georgia Tech Center for Music Technology

# data[].attributes.headline
Skywalker's Hand (Атланта, Джорджия, США)

# data[].attributes.subject
Skywalker's Hand (Атланта, Джорджия, США)

# data[].attributes.body
Американскому музыканту Джейсону Барнсу, потерявшему часть своей правой руки в результате несчастного случая на производстве пять лет назад, подарили бионический протез, разработанный исследователями из Технологического института Джорджии. Он управляется при помощи ультразвука и помогает добиться большей точности движений, чем в обычных протезах.

Как отметили создатели протеза, на разработку технологии их вдохновила ​​бионическая рука Люка Скайуокера из “Звездных войн”, которую он получил после битвы с Дартом Вейдером в эпизоде “Империя наносит ответный удар”. Однако в данном случае устройство не является иллюзией и может выполнять вполне конкретные задачи.

“Если сказать в двух словах, то наша технология позволяет полностью контролировать свою протезную руку ловким и интуитивно понятным способом, включая контроль пальца за пальцем. Точность и чувствительность нашего нового ультразвукового датчика и алгоритмов машинного обучения позволяют ампутантам выполнять сложные задачи, такие как игра на пианино”, - говорит Гил Вайнберг, профессор Технологического института Джорджии.

Несмотря на серьезное повреждение руки, у 28-летнего молодого человека сохранились мышцы, которые контролируют его пальцы. Прикрепив ультразвуковой датчик к протезу, исследователи смогли посмотреть, как двигаются мышцы Барнса, когда он пытается совершить определенное действие. Затем они передали эти движения алгоритму, который способен в разы быстрее обработать его намерения.

В результате протез позволил Барнсу снова сесть за пианино и сыграть упрощенную версию “Оды к радости” Бетховена.

# data[].attributes.headline
Послушать песню робота Shimon можно здесь.

# data[].attributes.subject
Послушать песню робота Shimon можно здесь.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Georgia Tech Center for Music Technology

# data[].attributes.headline
Shimon (Атланта, Джорджия, США)

# data[].attributes.subject
Shimon (Атланта, Джорджия, США)

# data[].attributes.body
Робот Shimon — музыкальный маэстро, играющий на маримбе, научился петь, танцевать, писать тексты песен и сочинять свои собственные мелодии. Более того, он собирается в тур, чтобы продвинуть свой первый альбом.

Ранее Shimon был более сосредоточен на маримбе создавая простые мелодии. Теперь он стал более разносторонним, и в результате его карьера развивается. По правде говоря, первый сингл Шимона Into Your Mind на самом деле чертовски запоминающийся.

Shimon наращивает свое мастерство так же, как и другие творческие роботы — получая огромное количество данных из существующих человеческих примеров. В данном случае это означало 50000 текстов из джаза, рока и хип-хоп музыки.
\ Команда Университета Помпеу Фабра разработала для него уникальный голос, используя собственные алгоритмы машинного обучения, обученные сотням песен.

Shimon также получил новое лицо. Там, где он когда-то выглядел как невыразительный металлический шарик, теперь появились дрожащие брови, рот, который синхронизируется с его пением, и движения головы, которые позволяют ему лучше передавать эмоции.

# data[].attributes.headline
Детальнее взглянуть на то, как работает Baby X можно здесь.

# data[].attributes.subject
Детальнее взглянуть на то, как работает Baby X можно здесь.

# data[].attributes.attachment_link.title
This Freaky Baby Could Be the Future of AI. Watch It in Action

# data[].attributes.attachment_link.description
Mar. 23 -- Mark Sagar started his career by building medical simulations of body parts. He took those skills and went into CGI, most famously for movies including Avatar, King Kong, and others. Now he's combining his skills and building an entire brain and responsive face on a computer in order to map human consciousness.

# data[].attributes.headline
Baby X (Окленд, Новая Зеландия)

# data[].attributes.subject
Baby X (Окленд, Новая Зеландия)

# data[].attributes.body
Сотрудники новозеландской Лаборатории Анимационных технологий при Окландском университете попытались объединить продвинутый AI на основе нейронных сетей и внешность маленькой девочки. Проект получил название Baby X, и в данный момент тестирование проходит уже третья программная версия этого интересного эксперимента.

Baby X – это интерактивная анимированная модель маленькой девочки. Её поведение полностью управляется специальными психобиологическими алгоритмами, которые разработали сотрудники лаборатории. По сути, перед нами полноценный маленький ребёнок, способный радоваться, грустить, интересоваться новыми вещами и максимально полноценно выражать свои эмоции на экране монитора.

Ребёнок этот видит окружающий мир с помощью встроенной в компьютер камеры и слышит его при помощи микрофона. В реальном времени маленькая девочка способна реагировать на знакомые слова и ассоциировать их с теми или иными объектами, действиями или изображениями. Можно сказать, что Baby X обучается точно так же, как и реальные дети в её возрасте.