Команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) представила нейронную сеть Norman, которая распознает изображения и генерирует текстовое описание к ним. Ее особенность в том, что ученые тренировали сеть на картинках с подписями о смерти из сообщества Reddit и Norman во всем видит ужасы. Алгоритм назван в честь персонажа романа “Психо” — убийцы с раздвоением личности Нормана Бейтса. Специалисты хотели продемонстрировать важность данных, на которых обучают модель, а также их сбалансированность.Чтобы наглядно показать влияние данных на результат, исследователи из MIT показали картинки из теста Роршаха двум нейросетям: ИИ-алгоритму, который обучали на обычных наборах с изображениями людей, кошек и птиц, и Norman. Если обычная нейросеть видела на представленных картинках вазу с цветами, стаю птиц на ветке или сидящих на лавочке людей, то психопатическая сеть определяла это как застреленного мужчину или человека, выпрыгнувшего из окна, сбитого машиной на высокой скорости или убитого разрядом электрического тока.Инженеры из MIT утверждают, что создали нейросеть Norman как напоминание, что поведение ИИ — вина не его алгоритмов, а данных для его обучения.Бывший СVO компании Microsoft Дейв Коплин считает, что создание подобного алгоритма является отличным поводом для публичного обсуждения проблем технологий искусственного интеллекта, на который общество и бизнес начинают все больше полагаться.BBC NewsУченые из Торонтского университета — Авишек Бозе и Пархам Аараби — разработали систему, которая ретуширует портретные фотографии таким образом, чтобы алгоритмы распознавания лиц давали сбой. Проект позволяет сохранять конфиденциальность и бороться с раскрытием персональных данных.В качестве данных для обучения исследователи использовали две нейронные сети: одна распознавала лица на фото, а вторая попиксельно ретушировала снимки и повторно отправляла их распознающей сети. Изменения, которые давали наибольшее число ложных срабатываний, формировали ядро фильтра.Ученые также отметили, что разработанная ими система смогла обмануть алгоритм Faster R-CNN, который создала компания Facebook. В будущем она позволит полностью пресекать идентификацию пользователя без его согласия. В нынешнем же варианте технология снижает точность распознавания личности по фото до 0,5%.Данный алгоритм — часть магистерской работы Авишека Бозе. В августе 2018 года он намерен представить проект на семинаре MMSP 2018 в Ванкувере.U of T NewsГенеральный директор корпорации Google Сундар Пичай заявил, что инженеры компании не будут заниматься военными разработками искусственного интеллекта. Однако, специалисты поискового гиганта будут будут продолжать взаимодействовать с военными и правительственными ведомствами.Решение было принято после массового бойкота сотрудников компании против сотрудничества с Пентагоном. Компания планировала создать искусственный интеллект для военных беспилотников.По словам Пичайа, являясь лидером в ИИ-разработках, Google чувствует огромную ответственность, возложенную на плечи компании. Поэтому он объявил о семи принципах, которых компания будет придерживаться в будущем.Он также отметил, что использование ИИ должно быть “социально полезным”, а при его разработке необходимо предусмотреть “надежные средства обеспечения безопасности”. Алгоритмы ИИ и собранные для них данные должны находиться под контролем людей, а при их разработке должны быть учтены наивысшие научные стандарты и компания будет стремиться к тому, чтобы “ограничить вред” использования таких систем.TSN.uaИнженеры компании Google разработали алгоритм AutoAugment, который дополняет данные для обучения алгоритмов компьютерного зрения изображениями, созданными на основе существующих. Алгоритм трансформирует, обрезает, отражает и изменяет цвета на изображениях, что позволяет увеличить набор исходных данных для обучения.Для создания алгоритма специалисты компании использовали модель обучения с подкреплением. В результате он научился самостоятельно определять правила, по которым необходимо изменить изображение и создать уникальное, не исказив его при этом.AutoAugment умеет отражать изображения по горизонтали и вертикали, поворачивать, менять цвет и так далее. При этом алгоритм может комбинировать правила и предотвращать создание одинаковых копий.Так, система учитывает специфику конкретного набора изображений. В случае с номерами домов в наборе SVHN, алгоритм использует геометрические преобразования изображения, а также изменение его цвета.В наборах CIFAR-10 и ImageNet AutoAugment не использует геометрические преобразования и не меняет цвет, так как это правило может создать нереалистичную фотографию. Вместо этого алгоритм меняет оттенки на изображениях, сохраняя при этом оригинальную цветовую гамму.Blog Google AIКалифорнийский университет в Беркли опубликовал в открытом доступе архив видеороликов BDD100K для обучения автомобилей самостоятельной езде по общественным дорогам.Архив состоит из 100 тыс. роликов по 40 секунд, в разрешении 720р и 30 кадров в секунду. Кроме этого, к каждому файлу прикреплены GPS-данные, собранные мобильными устройствами, которые могут приблизительно описывать траекторию движения транспорта.В роликах содержаться различные дорожные ситуации и погодные условия, снятые в различных уголках США. Также в кадрах архива запечатлены 85 тыс. пешеходов, что может быть полезно разработчикам систем обнаружения пешеходов.Analytics VidhyaХотите быть в курсе актуальных событий? Читайте нас в Telegram и Facebook и будьте в тренде!From a quick cheer to a standing ovation, clap to show how much you enjoyed this story.We are young and talented team and our passion is Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence. http://heyml.com