Juni Machine Learning dan Intelijen Berita Buatan Intisari

Habr, halo.

Setelah menyaring sejumlah besar sumber dan langganan, saya mengumpulkan bagi Anda semua berita paling penting dari dunia pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk bulan Juni. Selamat membaca!

1. Tim peneliti dari Carnegie Mellon membuat terobosan di bidang kontrol non-invasif perangkat robot.

Menggunakan antarmuka otak-komputer non-invasif, mereka mengembangkan lengan robot pertama yang sukses di dunia, yang dikendalikan dengan bantuan pikiran dan tanpa intervensi bedah (!). Teknologi telah menunjukkan kemampuan untuk terus melacak dan mengikuti kursor komputer.



→ Baca lebih lanjut

2. Facebook AI menerbitkan sebuah karya di mana mereka menguji jaringan saraf untuk kemampuan mengikuti prinsip saling eksklusif dalam pengambilan keputusan. Dan mereka menemukan bagaimana proses pengambilan keputusan dari jaringan saraf dan seorang anak berbeda.



→ Baca lebih lanjut

3. Waymo menerbitkan data untuk melatih mobil autopilot. Data tersebut mencakup 3.000 video mengemudi yang totalnya 16,7 jam, 600.000 frame, sekitar 25 juta batas objek 3D, dan 22 juta batas objek 2D. Sensor pada mobil yang mengumpulkan data termasuk 5 LiDAR, 5 kamera dan radar, yang jumlahnya tidak diungkapkan. Perusahaan mengatakan bahwa mereka dapat lebih akurat menyinkronkan LiDAR dan rekaman kamera daripada dalam data terbuka (KITTI, NuScenes).



→ Baca lebih lanjut

4. Jaringan saraf menghasilkan rekaman audio dengan suara-suara tokoh publik. Para peneliti di Facebook AI telah menerbitkan jaringan saraf yang menghasilkan rekaman audio dengan suara-suara tokoh publik. Contoh rekaman audio yang dihasilkan ada di sini.



→ Baca lebih lanjut

5. BMW memeriksa pengenalan lampu lalu lintas. Perusahaan ini berinvestasi di masa depan mobil otonom. Memaksa orang untuk belajar mobil self-driving akan membutuhkan banyak perhatian pada bagaimana mobil ini dapat berperilaku aman tidak hanya di jalan raya, tetapi juga di lingkungan perkotaan.



→ Baca lebih lanjut

6. Kecerdasan buatan telah belajar untuk membuat gambar visual dengan lebih banyak akal sehat. Para peneliti mengatakan bahwa, selain membantu seniman dan perancang dengan cepat membuat penyesuaian pada efek visual, mereka dapat membantu ilmuwan komputer mengidentifikasi gambar "palsu".



→ Baca lebih lanjut

7. Jaringan saraf dari Samsung mengajarkan Rasputin untuk bernyanyi dengan suara Beyonce. Para peneliti di Pusat AI Samsung di Cambridge dan Imperial College London telah menciptakan jaringan permusuhan generatif ujung-ke-ujung (GAN) yang menjiwai dan menyinkronkan gerakan wajah dalam gambar 2D dengan rekaman audio yang berisi suara. Ini memberi kesan bahwa suara dari klip suara adalah milik orang dalam gambar.



→ Baca lebih lanjut

8. Saat melatih satu model AI, jumlah karbon dioksida yang sama dapat dilepaskan seperti selama kehidupan lima mobil. Para peneliti di University of Massachusetts di Amherst menemukan bahwa lebih dari 626.000 pon setara karbon dioksida dapat dikeluarkan selama siklus hidup pembelajaran model AI besar umum, yang hampir lima kali kehidupan rata-rata mobil Amerika (termasuk produksi mobil itu sendiri).



→ Baca lebih lanjut

9. Tangan palsu tiga dimensi dapat menebak bagaimana orang bermain "rock, scissors, paper". Lengan 3D-prostetik baru dapat mempelajari pola pergerakan pengguna untuk membantu pasien dengan anggota badan yang diamputasi melakukan tugas sehari-hari, menurut sebuah penelitian yang diterbitkan minggu ini di Science Robotics.



→ Baca lebih lanjut

10. Alat pengenalan wajah tingkat lanjut dengan penyelesaian wajah secara generatif. Para peneliti di Institut Ilmu Informasi USC di California baru-baru ini melakukan penelitian yang mengungkapkan apakah penyelesaian wajah tertutup menggunakan jaringan saraf tiruan (JST) dapat meningkatkan akurasi alat pengenal wajah. Penelitian mereka didasarkan pada proyek penelitian IARPA Odin, yang bertujuan untuk mengidentifikasi wajah benar dan salah dalam gambar, pada akhirnya untuk meningkatkan kinerja alat otentikasi biometrik.



→ Baca lebih lanjut

11. Hasil pencitraan, data kesehatan digabungkan ke dalam model AI untuk memprediksi kanker payudara. Wanita tahu bahwa kanker payudara adalah diagnosis yang terlalu umum untuk diabaikan.



→ Baca lebih lanjut

12. Para peneliti menggunakan evolusi biologis untuk menginspirasi pembelajaran mesin. Dalam sebuah studi baru yang diterbitkan dalam jurnal Artificial Life, sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh Nicholas Guttenberg dan Nathaniel Deva dari Institute for Earth and Life Sciences (ELSI) di Tokyo Institute of Technology, Jepang, dan Alexandra Penn dari Nexus Worldwide Complexity Assessment Center (CECAN), Universitas Surrey, Inggris (CRESS), mengeksplorasi hubungan antara keterbukaan evolusi biologis dan penelitian terbaru dalam pembelajaran mesin.

→ Baca lebih lanjut

13. Sistem AI baru mengelola infrastruktur jalan melalui Google Street View. Ilmuwan geospasial telah mengembangkan program baru untuk memonitor rambu lalu lintas yang perlu diganti atau diperbaiki menggunakan gambar Google Street View.



→ Baca lebih lanjut

14. Mengajar kecerdasan buatan untuk menghubungkan perasaan, seperti visi dan sentuhan. Dalam buku penulis Kanada, Margaret Atwood, Blind Killer, dia mengatakan bahwa “sentuhan datang lebih awal daripada pandangan. Ini adalah bahasa pertama dan terakhir, dan dia selalu berbicara kebenaran. ”



→ Baca lebih lanjut

15. Pembuat kamera polisi Axon mengatakan tidak untuk menghadapi pengakuan. Pengenalan wajah adalah topik yang kontroversial. Tetapi Axon, yang memproduksi sebagian besar kamera ini, meminta saran tentang topik ini dari kelompok studi independen dan, sesuai dengan temuannya, memutuskan untuk tidak menggunakan pengenalan wajah untuk saat ini.



→ Baca lebih lanjut

16. Menghubungkan titik-titik antara suara dan wajah manusia. Sekali lagi, tim kecerdasan buatan menggoda dunia yang tidak mungkin dan memberikan hasil yang luar biasa. Tim berita ini menemukan seperti apa wajah seseorang, hanya berdasarkan suara. Selamat datang di Speech2Face. Tim peneliti menemukan cara untuk merekonstruksi kemiripan yang sangat kotor dari beberapa orang berdasarkan klip suara pendek.



→ Baca lebih lanjut

17. Konsep Flying-V menandai perjalanan udara baru yang mengasyikkan. Penumpang yang duduk di sayap? Sebuah pesawat berbentuk V yang dirancang untuk mengangkut penumpang, kargo, dan tangki bahan bakar di sayapnya dianggap sebagai ide bagus untuk masa depan.



→ Baca lebih lanjut

18. Peneliti CMU menggunakan visi komputer untuk melihat-lihat. Sebuah kendaraan otonom di masa depan dan sistem kecerdasan buatan lainnya mungkin tidak perlu berhadapan untuk mengumpulkan data gambar yang sangat rinci: sebuah studi baru oleh Carnegie Mellon University, University of Toronto dan London University College telah mengembangkan teknik "mengintip sudut".


→ Baca lebih lanjut

19. Bisikan skizofrenia: pembelajaran mesin menemukan kata-kata “sehat” yang memprediksi psikosis. Metode pembelajaran mesin telah menemukan petunjuk tersembunyi dalam bahasa orang yang memprediksi munculnya psikosis yang terlambat - seringnya penggunaan kata-kata yang berhubungan dengan suara. Sebuah makalah yang diterbitkan oleh majalah npj Schizophrenia menerbitkan hasil penelitian dari para ilmuwan di Universitas Emory dan Universitas Harvard.

→ Baca lebih lanjut

20. Serangan komputer baru mensimulasikan karakteristik penekanan tombol oleh pengguna dan menghindari deteksi. Peneliti cybersecurity di Universitas Ben Gurion of Negev (BGU) telah mengembangkan serangan baru yang disebut Malboard. Malboard menghindar dari beberapa produk deteksi yang dirancang untuk terus-menerus memverifikasi identitas pengguna berdasarkan karakteristik keystroke yang dipersonalisasi.



→ Baca lebih lanjut

21. Headset agen Unicorn untuk anak-anak dengan ADHD dapat memfasilitasi pemahaman. Pencarian untuk pemahaman yang lebih baik tentang anak-anak dengan gangguan perhatian defisit hiperaktif terus berlanjut.



→ Baca lebih lanjut

22. AI telah belajar sendiri untuk bermain video game, dan sekarang ia memukul orang. Dari hari-hari awal catur virtual dan solitaire, video game telah menjadi lapangan bermain untuk pengembangan kecerdasan buatan (AI). Setiap kemenangan mesin melawan seseorang membantu membuat algoritma lebih pintar dan lebih efisien. Tetapi untuk menyelesaikan masalah nyata, seperti otomatisasi tugas-tugas kompleks, termasuk mengemudi dan bernegosiasi, algoritma ini harus menavigasi dalam lingkungan yang lebih kompleks daripada permainan papan, dan belajar kerja tim. Mengajarkan AI untuk bekerja dan berinteraksi dengan pemain lain agar berhasil adalah tugas yang tidak dapat diatasi - sampai sekarang.



→ Baca lebih lanjut

23. Eropa harus melarang AI untuk pengamatan massal dan evaluasi kredit sosial, kelompok penasihat percaya. Kelompok pakar independen yang dipercaya menasihati Komisi Eropa untuk menginformasikan tentang tanggapan pengaturannya terhadap intelijen buatan - untuk mendukung tujuan yang dinyatakan oleh anggota parlemen Uni Eropa untuk memastikan bahwa pengembangan AI "berpusat pada manusia" - telah menerbitkan rekomendasi politik dan investasinya.



→ Baca lebih lanjut

24. Para peneliti sedang mencoba untuk menciptakan kembali pemikiran manusia dalam mesin. Para peneliti di Universitas Oxford baru-baru ini mencoba menciptakan kembali model pemikiran manusia dalam mesin menggunakan jaringan bahasa imajiner (LGI). Metode mereka, dijelaskan dalam sebuah artikel yang sebelumnya diterbitkan di arXiv, dapat memberikan informasi tentang pengembangan kecerdasan buatan yang mampu berpikir manusia, yang memerlukan aliran ide-ide mental yang digerakkan oleh bahasa.



→ Baca lebih lanjut

25. Kacamata pintar Vuzix menerima pengenalan wajah otomatis yang dirancang untuk penegakan hukum.



→ Baca lebih lanjut

26. Di mana kita melihat bentuk, AI melihat tekstur. Yang mengejutkan para peneliti, algoritma pelatihan penglihatan yang mendalam seringkali tidak dapat mengklasifikasikan gambar karena mereka terutama menerima sinyal dari tekstur daripada bentuk.



→ Baca lebih lanjut

27. Akhirnya, aplikasi kamera yang secara otomatis menghapus semua orang dari foto Anda. Sebagai misanthrope yang tinggal di kota yang sibuk, saya tidak perlu mengeluh. Dan, khususnya, masalah orang yang mengisi foto saya, apa pun yang saya ambil, adalah konstan. Ini tidak akan menjadi masalah dengan Bye Bye Camera dan aplikasi yang hanya menghapus orang dari foto.



→ Baca lebih lanjut

28. Pembelajaran mesin memprediksi perubahan microbiome usus manusia. Para peneliti telah mengusulkan metode regresi baru yang memungkinkan memprediksi perubahan dalam komposisi microbiome usus manusia berdasarkan data microbiome masa lalu. Metode ini memungkinkan Anda untuk menganalisis perubahan bagian berbagai jenis mikroorganisme secara individual. Studi ini dipublikasikan dalam jurnal PLoS Computational Biology.



→ Baca lebih lanjut

Bonus

29. Fisikawan mendiskusikan ide Hawking bahwa Semesta tidak muncul. Tantangan terbaru terhadap gagasan terbesar Stephen Hawking adalah bagaimana Semesta dapat muncul dari ketiadaan.



→ Baca lebih lanjut

Tentang ini intisari singkat kami berakhir. Menarik kesimpulan dan bekerja secara produktif. Lebih banyak artikel, berita, dan ulasan seperti itu dapat dibaca di saluran telegram Neuron (@neurondata) dan berlangganan saya di Habré, jangan lewatkan intisari berikut.

Semua pengetahuan!