#искусственный интеллект

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников.

Впервые ученые использовали искусственный интеллект для генерации совершенно новых белков. Комбинируя алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли создать сложные белковые конструкции причудливых форм, которые при этом могли функционировать.

Японские ученые разработали для андроида Эрики систему искусственного интеллекта, которая позволяет ей естественно реагировать на смех собеседника. Теперь Эрика может не только распознать смех человека, но и определить, стоит ли ей смеяться в ответ и какой тип смеха для этого использовать.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета.

С сентября по ноябрь в Армении пройдет несколько форумов, конференций и выставок, посвященных популяризации науки и современным технологиям: искусственному интеллекту, машинному обучению, науке о данных, биоинженерии и разработке игр. Naked Science рассказывает вам о самых важных событиях ереванской техно-осени.

В рамках мероприятия пройдут лекции, презентации, дебаты, панельные дискуссии и масштабные всесторонние обсуждения, на которых обсудят историю появления искусственного интеллекта и новейшие исследования в этой области.

Нейросеть помогла различить детали на дне, которого не достигает солнечный свет. К большому сожалению, ледников там не обнаружилось: похоже, весь лед густо перемешан с грунтом.

В XXI веке вопрос о природе сознания станет одним из ключевых. Раньше им задавались лишь философы, а жизнь шла своим чередом, но технологии многое меняют: теперь мы создаем модели искусственного интеллекта, достаточно успешно притворяющиеся личностями. Нам нужны научные суждения о разуме, чувствах и сознании у машин, животных и людей, так как это влияет на систему прав и морали, на наши действия в их отношении и непосредственно на наше будущее. Naked Science разбирается, что мы знаем о природе сознания.

Исследователи из Сколтеха и компании «Газпромнефть НТЦ» запатентовали метод на базе машинного обучения, позволяющий оптимизировать технологию гидроразрыва пласта, которую нефтегазовые компании используют для интенсификации добычи скважин. На основании анализа кропотливо собранных данных по тысячам скважин ИИ делает индивидуальный прогноз оптимальных параметров гидроразрыва для конкретной скважины.

Какой метод эффективнее для диагностики болезни Паркинсона – использование носимых датчиков, анализ видеоданных выполнении пациентами привычных действий или анализ характера их почерка? Исследователи Сколтеха провели сравнительное исследование этих трех подходов с использованием методов машинного обучения с учетом удобства для пациентов, чтобы выяснить какой из них дает наиболее достоверные результаты для врачей, не вызывает дискомфорта у пациентов и не требует больших временны́х затрат.

Выражение «стадное чувство» нечасто используется в положительном смысле. Между тем в природе сплошь да рядом живые организмы, обладающие сравнительно низким индивидуальным интеллектом, объединяются в сообщества, которые ведут себя намного умнее и организованнее, чем каждый из их членов по отдельности. Это навело математиков и физиков конца XX века на мысль о применении роевого, то есть коллективного, интеллекта в нашей жизни для решения сложных задач.

Руководитель Управления экспериментальных систем машинного обучения в SberDevices Сергей Марков расскажет о том, в чем машины уже превосходят человека.

Алгоритм с точностью до 300 метров позволяет предсказывать, где будет совершено нападение или кража за неделю до того, как это произойдет. Хотя подобные прогностические модели могут усилить власть государства за счет незаконной слежки за невиновными людьми, в то же время они позволяют осуществлять слежку за государством, выявляя системную предвзятость в действиях правоохранительных органов.

Благодаря технологии компьютерного зрения и машинного обучения новое приложение позволит с высокой точностью идентифицировать нежелательных посетителей торговых сетей, ранее совершавших противоправные действия, и автоматизировать контроль в сфере безопасности.

Голосовые помощники, вопросно-ответные системы на основе искусственного интеллекта и чат-боты становятся все популярнее. В будущем они могут стать одним из стандартных пользовательских интерфейсов. Но ответы, которые выдают диалоговые системы, все еще недостаточно точны. Ученые Пермского Политеха с коллегами из Германии предложили новый подход, с помощью которого можно повысить качество их ответов более чем на 19 процентов. Это позволит сделать «общение» человека с компьютером более естественным. У разработки пока нет аналогов в мире.

В августе прошлого года на конференции Tesla AI Day Илон Маск объявил о планах компании в скором времени начать выпускать человекоподобных роботов. Это заявление было встречено волной критики и скепсиса. Naked Science разбирается, насколько продвинулись технологии создания таких роботов и какие умения сможет продемонстрировать новинка от Tesla, если мы ее действительно вскоре увидим.

Слушатели узнают историю развития информационных и компьютерных технологий, искусственного интеллекта в России и мире.

Несколько интересных неожиданных фактов, связанных с BIM-технологиями, градостроительными машинами, искусственным интеллектом, полупроводниками и серийным производством.

Машинное обучение — относительно новый метод, deus ex machina, на который мы возлагаем очень большие надежды во многих областях, от дизайна и медицины до теоретической и экспериментальной физики и химии. Naked Science при помощи специалистов из Университета «МИСИС» попробует разобраться, на чем основаны эти надежды, насколько они оправданы и что следует принимать во внимание, рассчитывая на машинное обучение как на будущий универсальный инструмент.

Ученые из Сколтеха дали прогноз расширению ареала обитания борщевика к 2040–2060 годам на фоне глобального потепления и выяснили, что под риском заражения этим агрессивным ядовитым сорняком — почти вся европейская часть России.