Сообщество - Машинное обучение
Машинное обучение
65 постов 1 405 подписчиков
4

Дебютный клип Yona — на самом деле это ИИ

Лондонский стартап Auxuman выпустил альбом электронной музыки, созданный искусственным интеллектом (ИИ).


В сборник вошли десять треков от пяти цифровых артистов: Yona, Mony, Gemini, Hexe и Zoya. Компания привлекла инвестиций на $200 тыс. и планирует выпускать шедевры нейросетей каждый месяц.


А пока посмотрите клип Yona, текст и музыку к которому написала нейросеть. Машина поет о своих чувствах — одиночестве и боли от неразделенной любви.


Выглядит жутко, но оторваться невозможно.

11723

Нейросеть быстро уберет фон на фотографии

Если вам по роду деятельности или просто внезапно нужно быстро убрать фон, а фотошопа под рукой нет, то сегодня я нашел такой полезный сервис основанный на нейронной сети. Фон убирает в большинстве случаев почти идеально, но только с людьми. Животных распознает, но не всегда и иногда не точно. Пробуйте сами адрес сайта: https://www.remove.bg

Нейросеть быстро уберет фон на фотографии Нейронные сети, Новые технологии, Обработка фотографий, Фон, Сайт
9454

Этого человека не существует

Этого человека не существует Нейронные сети, Фотография, Наука, Vcru

Разработчик Uber Филипп Ванг запустил сайт thispersondoesnotexist, на котором раз в несколько секунд генерируется человеческое лицо с помощью алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN, разработанного Nvidia.


Каждый раз, когда вы обновляете сайт, он генерирует случайное лицо человека, неотличимое от реальной фотографии.


Разработчику удалось преодолеть эффект "зловещей долины" благодаря генеративной нейронной сети — это комбинация из двух нейросетей. Первая генерирует изображение, а вторая пытается определить, насколько оно реалистично. Обучение GAN продолжится до тех пор, пока нейросеть-генератор не обманет нейросеть-судью.


Теперь, когда на пикабу вас попросят скинуть фотку, просто кидайте ссылку на сайт, а там как повезёт. :)


VC.ru

4336

Искусственный интеллект научился скрытно жульничать на заданиях

Искусственный интеллект научился скрытно жульничать на заданиях Искусственный интеллект, Нейронные сети, Google, Карты, Google Maps, Стеганография, Водяные знаки

Группа ученых из Google и Стенфордского университета использовали нейронную сеть для преобразования воздушных фотографий в навигационные карты, и обратно (обратное преобразования использовало только полученную ранее карту, без доступа к исходному снимку). Это позволило бы сервисам вроде Google Maps более быстро создавать и обновлять карты из снимков с воздуха. Обратное преобразование же было нужно, чтобы было легче сверять результат с оригиналом, и тем самым проверять качество работы нейронной сети.


Ученые отметили, что программа работает хорошо... слишком хорошо. На воссозданном снимке были детали, которые должны были потеряться в результате первичного преобразования снимка в карту. Например, уличные фонари и прочие элемента ландшафта, которые не были нанесены на карту, волшебно возвращались на место при обратном преобразовании.


В итоге оказалось, что нейронной сети, вместо того чтобы придумывать, как лучше преобразовать "чистую" карту в спутниковый снимок, оказалось легче вставлять скрытые "шпаргалки" в изначально созданную карту,  которые содержали скрытую информацию для обратного преобразования - такую, как мельчайшие изменения в цвете пикселей, незаметную глазу человека.

Искусственный интеллект научился скрытно жульничать на заданиях Искусственный интеллект, Нейронные сети, Google, Карты, Google Maps, Стеганография, Водяные знаки

На предыдущей картинке показана разница между "обычной" картой сделанной в Google Maps (a), и картой нейронной сети, созданной из воздушного снимка (b). Между первой и второй есть зашифрованная информация (c), используя которую, можно преобразовать карту обратно в снимок (d). Разница (с) искуственно преувеличена для анализа - в реальных снимках она настолько незаметна, что даже в выделенном формате человек бы ее не заметил.


Сам способ не является новым - подобная стеганография давно используется людьми, от скрытых строчек в письмах шпионов, до цифровых водяных знаков в фотографиях. Примечательно же то, что использованию стеганографии нейронную сеть не учили и не ожидали - она до этого способа дошла сама. Более того, поскольку для проверки качества карты требовалось воссоздать снимок именно из карты, то придуманное "решение" нейронной сети оказалось непригодным - если снимок воссоздавался из скрытой информации, то он мог бы воссоздаться правильно, даже если бы полученная карта оказалось неправильной. Таким образом, этот способ является не "креативным решением", а именно шпаргалкой - то есть возможностью пройти тест, не выучив нужный материал.

Показать полностью
3000

Компьютерных человечков обучили игре в прятки. Соревнование привело к тому, что все поумнели

Некоммерческая лаборатория OpenAI, созданная в 2015 году при участии Илона Маска, продолжает экспериментировать с искусственным интеллектом. В этот раз ее сотрудники обучили компьютер игре в прятки. Для этого они разместили на небольшой виртуальной площадке синих и красных человечков. Синие прятались, а красные — искали своих противников.

Правила игры со временем усложняли: синей команде давали фору, менялось количество участников, на карту добавляли дополнительные объекты — например, ящики и трамплины. Со временем синие человечки поняли, что могут укрываться за ящиками. С их помощью они даже отгораживались от своих соперников. В свою очередь красные научились обходить препятствия и перебираться через виртуальные стены, используя все те же ящики.


При этом сотрудники OpenAI не программировали подобное поведение. Искусственный интеллект дошел до всего сам — на это понадобилось более миллиона игр. Его действия основывались на алгоритмах, схожих с алгоритмами человеческого поведения.

6845

Фотошоп-мастерам на заметку

NVIDIA продемонстрировала искусственный интеллект способный в реальном времени преобразовать рисунок в Paint в фотореалистичное изображение.


Видео с комментариями:

Статья в блоге NVIDIA и репозиторий в котором "скоро" будет исходной код.

Показать полностью 1
2710

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей

Состоялось то, чего мы очень ждали и о чём мечтали: Билайн представил решение «Beeline AI - Поиск людей» на базе нейросети для обработки фотографий, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в местах поиска пропавших людей. Эта технология, разработанная совместно с нами, позволит сократить время на просмотр и сортировку полученных с БПЛА снимков в 2,5 раза. В дальнейшем технология будет адаптироваться к специфике поиска и совершенствоваться.

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей Лиза Алерт, Билайн, Искусственный интеллект, Квадрокоптер, Дрон, Беспилотник, Поиск людей, Добровольцы, Длиннопост

Мы начали активно использовать беспилотники в прошлом году, наращивая интенсивность, и успешно находить пропавших с помощью нашей группы просмотра снимков. Но если в 2018 году за весь год мы нашли три человека благодаря снимкам с дронов, то на сегодняшний день нам удаётся каждую неделю спасти как минимум одного потерявшегося с помощью дрона.


Анализ снимков - процесс трудоемкий: на это нужно не только много времени, но и достаточное количество людей, готовых отсматривать фотографии. Для привлечения к этой работе большого количества добровольцев отряд создал специальный ресурс watcher.lizaalert.ru, где люди, физически не принимающие участие в поиске, могут помогать отряду онлайн – находясь дома или в офисе у компьютера. Но люди устают, и отсматривать снимки в течение нескольких часов, не снижая эффективности, – задача почти невыполнимая, а цена ошибки, как вы понимаете, очень высока.

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей Лиза Алерт, Билайн, Искусственный интеллект, Квадрокоптер, Дрон, Беспилотник, Поиск людей, Добровольцы, Длиннопост

С одного дня поисков с помощью дронов отряд получает порядка 2500 фотографий, на проверку которых группа из 30 человек тратит в среднем 5-7 часов. Благодаря «Beeline AI - Поиск людей» время на анализ 1 фотоизображения занимает 2-3 секунды, что позволяет сократить процесс сортировки всего контента до 1-2,5 часов в зависимости от количества фотографий. По мере обучения нейросети скорость и точность ее работы будет расти. Важная особенность нейросети – это её способность обучаться распознавать объекты на снимках, сделанных с высоты от 40 до 100 метров, с высоким уровнем визуального «шума» - деревья, природный ландшафт, сумерки и т.д.


Первоочередная задача «Beeline AI - Поиск людей» - убрать «пустые» и неинформативные фотографии, на которых точно нет человека или атрибутов, указывающих, что в этом месте был человек. Это позволяет группе анализа сразу сосредоточиться на потенциально результативных снимках.


Первичные тесты совместно с отрядом «Лиза Алерт» показали, что точность модели на тестовых изображениях приближается к 98%. Потенциально нейронная сеть способна находить людей и предметы во всех местах поиска, таких как лес, болота, поля, города, независимо от времени года и одежды человека, так как алгоритм настраивается на работу в любое время года и сможет распознавать нестандартное положение тела в пространстве, например, сидящего, лежащего или частично прикрытого листвой.


Мы очень рады, что у нас снова есть повод сказать огромное спасибо нашему замечательному и давнему другу – Билайну, при поддержке которого у нас функционирует бесплатная горячая линия, осуществляется смс-рассылка с информацией о поисках и действуют островки безопасности для потерявшихся детей! Мы видели, как сотрудники Билайна, разрабатывающие для нас эти решения, болеют душой за результат, понимая, что они создают инструменты для спасения человеческих жизней. Мы хотели бы поблагодарить всю команду, участвовавшую в разработке этого крайне важного для нас проекта, и лично Евгению Чистову, руководителя по корпоративной социальной ответственности ПАО «Вымпелком» (Билайн), которая давно стала настолько близким другом «Лиза Алерт», что мы считаем её таким же, как мы, представителем отряда.

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей Лиза Алерт, Билайн, Искусственный интеллект, Квадрокоптер, Дрон, Беспилотник, Поиск людей, Добровольцы, Длиннопост
Показать полностью 2
26

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит

Пoнадoбитcя фoтoгpaфия, тeлeфoн нa Android и вeзeниe.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

U-GAT-IT - нейросеть, разрабoтанная коpeйскими yчеными, cпocoбна пpевpaщaть чeлoвeка нa фoтoгpaфии в пeрcoнажа aниме. Кoд нейроcети был вылoжен в пyбличный дocтyп и им вoспoльзoвaлись разрабoтчики TwinFACE.


B теoрии этo пpилoжeниe, pаботающee нa Android, дoлжнo зa нeскoлькo секyнд гeнepиpовaть нa ocнoвe cелфи пользовaтеля aвaтap в cтилe aниме. Ha пpaктикe этo проиcходит нe вceгда: cейчаc y приложeния 2.9 бaллов из 5.

Cудя пo коммeнтaриям, пpиличный aвaтap получaетcя пpимеpно oдин pаз из тpeх. Hейрoсеть нe умeeт oтличать мyжчин oт жeнщин: вcе aнимeшныe aвaтapы пoлучаются жeнcкого пoлa. Kpoмe тoгo, пишyт paзpaбoтчики, тeхнoлoгия плоxо paбoтaет c бopoдaми.


Oфициaльные кaдpы c резyльтатами pаботы пpиложения выглядят дocтaтoчнo пpиличнo.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

Вoт чтo пoлучилocь y мужчин-рeдактoрoв Futurism, иcпытавшиx TwinFACE нa cебе. Пo вceй видимoсти, c oчкaми нeйpoсeть тoже нe спpaвляется.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

A вoт нeскoлькo кадpoв, зaгрyжeнных пoльзoвателями прилoжения BKонтактe.

Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост
Нeйpоceть, пpeвpащающая в пеpcoнaжa aнимe, дoступна всeм — вoт кaк этo выглядит Новые технологии, Нейронные сети, Аниме, Селфи, Длиннопост

Баянометр показывал поганки...

Показать полностью 12
2471

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Текст научной работы можно почитать тут. Там всё довольно интересно, с массой формул, но смысл прост: их система руководствуется «ориентирами», достопримечательностями лица, вроде носа, двух глаз, двух бровей, линии подбородка. Так она мгновенно улавливает, что человек собой представляет. И потом может переносить всё остальное (цвет, текстуру лица, усы, щетину и прочее) на любое другое видео человека. Адаптируя старое лицо к новым ситуациям.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Разумеется, это пока работает только на портретах. Модели нужен только один человек, с лицом, повернутым к нам, чтобы у него было хотя бы видно оба глаза. Тогда система может делать с ним что угодно, передавать ему любую мимику. Достаточно дать ей подходящее видео (с другим человеком с головой примерно в том же положении).
Ранее ИИ уже научился делать дипфейки, и интернет-пользователи знатно поиздевались над знаменитостями, вставляя их лица в порно и делая мемы с Николасом Кейджем. Но для этого им приходилось тренировать алгоритмы мегабайтами (а лучше – гигабайтами) данных, находить как можно больше изображений и видео с лицами знаменитостей, чтобы выдать более-менее пристойный результат. Сам создатель Deepfakes говорил, что на компиляцию одного короткого ролика у него уходит 8-12 часов. Новая система генерирует результат моментально, а на входе ей достаточно одной картинки.
С предыдущей системой мы никогда бы не смогли посмотреть на живую Мону Лизу, у нас есть только один её ракурс. Теперь, с алгоритмами, работающими по ориентирам, это становится возможным. Идеала не достичь, но уже что-то близко.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

В работе московских исследователей также используется генеративно-состязательная сеть. Две модели алгоритма сражаются друг с другом. Каждая пытается обмануть оппонента, и доказать ему, что то видео, которое она создает – настоящее. Так достигается определенный уровень реализма: картинка человеческого лица не выпускается «в свет», если модель-критик не уверена в её подлинности более чем на 90%. Как говорят авторы в своей работе, в изображениях регулируются десятки миллионов параметров, но за счет такой системы, работа кипит очень быстро.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Если картинок несколько, результат улучшается. Опять же, проще всего получается работать со знаменитостями, которые уже сняты со всех возможных ракурсов. Для достижения «идеального реализма» нужны 32 снимка. В этом случае сгенерированные ИИ фото в невысоком разрешении будут неотличимы от настоящих фото человека. Нетренированные люди на этом этапе уже не способны выявить фейк – возможно, шансы остаются у экспертов или у близких родственников «подопытного» со всех этих изображений.
Если фото или картинка только одна, итог пока не всегда самый лучший. Увидеть артефакты на видео, когда голова находится в движении, можно без особых проблем. Сами исследователи говорят, что их самое слабое место – взгляд. Модель, основанная на ориентирах лица, пока не всегда понимает, как и куда человек должен смотреть.


Источник

Показать полностью 2
1444

«Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет член

Анонимные специалисты по машинному обучению написали «статью про минет», чтобы сделать эту машинку для отсоса более реалистичной.


Autoblow AI, секс-игрушка для пользователей с пенисом, состоит из резинового рукава и расположенного внутри корпуса электродвигателя, и пытается имитировать оральный секс. Ее кампания на Indiegogo была запущена на прошлой неделе и быстро достигла своей цели в 50 000 $. Ее главное преимущество над предыдущей моделью, Autoblow 2, выпущенной в 2014 — это алгоритм машинного обучения, который «постоянно меняет технику», чтобы удовлетворить пользователя новыми способами.


Вместо повторяющихся, механических движений, этот «режим искусственного интеллекта» обещает воспроизвести сложные и непредсказуемые движения настоящего, человеческого минета. Чтобы сделать это, компания попросила команду из шести человек просмотреть и аннотировать 109 часов порно и наняла специалистов по машинному обучению, чтобы создать модель, обрабатывающую эти данные и транслирующую их в то, что делает игрушка. Вся работа заняла три года.


Результатом исследования стала "Статья про минет", исследование (очевидно, не рецензировавшееся), наполненное сексуальными — или хотя бы имеющими отношение к сексуальной теме — алгоритмическими исследованиями: «В этой работе мы пытаемся количественно описать „общие“ или „типичные“ движения в оральном сексе, выполняемом на мужчинах» — так начинается статья. «Чтобы сделать это, мы анализируем набор данных, содержащий более 108 часов порнографического видео, каждый кадр которого аннотирован позицией губ на стволе пениса. Мы используем технику квантизации, чтобы обнаружить шестнадцать различных движений, и используя эти движения, мы разрабатываем и оцениваем систему, которая процедурно генерирует реалистичные последовательности движений, используя глубокое обучение. Мы количественно показываем, что эта система превосходит простые методы, основанные на цепях Маркова».

«Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет член Искусственный интеллект, Очень глубокое обучение, Секс-Игрушка, Гифка, Длиннопост, Habr

У меня не было проблем с этим


Я спросил Брайана Слоана (Brian Sloan), разработчика Autoblow AI, о его попытке нанять серьезных ученых для работы над дрочильной машинкой. Его предложение было прямым и лишенным намеков:


«Я сказал им, что разрабатываю секс-игрушку для мужчин, воссоздающую ощущения от минета и спросил, могут ли они использовать ИИ, чтобы изучить, что на самом деле происходит во время минета, чтобы мое устройство могло делать минет, как человек,» — Слоан написал мне в электронном письме. «Этого было достаточно, чтобы семь компаний практически сразу сказали мне, что „эта работа не для них“. Когда я спросил, почему, они не захотели ответить.»


Восьмая команда ответила «да», и написала «Статью про минет», за которую получила, по словам Слоана, 30 000 $. Но несмотря на прекрасные вычисления и методы сбора данных, в этом исследовании, очевидно, отсутствует одна вещь — имена авторов. В статье нет имен, не упомянуты исследовательские группы или учреждения, ответственные за работу. Ученые выполнили работу анонимно, так как считали, что другие клиенты могут отказаться от сотрудничества с ними, если об этой работе станет известно.

Встречайте Слайдермена


«Статья про минет» начинается с нескольких диаграмм и графиков, описывающих, как исследователи количественно оценили движения, полученные из видео с оральным сексом и преобразовали их в различные движения, предлагаемые Autoblow. Среди них — кластерные диаграммы, представляющие различные действия, включая паузы, управление оргазмом, игру с головкой и «глубокую глотку».


Исследователи разработали архитектуру плотной нейронной сети (dense neural network, DNN), которая предсказывает следующее движение исполнителя минета на основе анализа предыдущих движений, примерно так же, как работает предиктивный ввод текста в вашем телефоне.


Копич собрал команду из шести человек, чтобы извлечь данные про минет из порнороликов. Это не были специалисты по статистике или машинному обучению, просто друзья и доверенные лица, желающие помочь с абсурдным заданием. Они создали систему для аннотирования 109 часов видео про минет — всего 1200 видеороликов с оральным сексом — при помощи анимированной рисованной головы на полосе прокрутки, положение которой можно было менять мышкой во время просмотра порнороликов. Копич сообщил мне в электронном письме, что голову назвали Слайдерменом.

«Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет член Искусственный интеллект, Очень глубокое обучение, Секс-Игрушка, Гифка, Длиннопост, Habr

Передовые технологии


«На самом деле, это довольно интересная задача,» — сказали анонимные ученые, писавшие «Статью про минет»: «Сейчас машинное обучение переживает свою золотую лихорадку, и разработчики могут выбирать, какими проектами заниматься. Мой критерий выбора работы — найти проекты, которые интересны, и за которые хорошо платят. Этот проект удовлетворяет обоим условиям.»


«Если они так открыто хотели работать над автоматизацией минета с помощью ИИ, зачем оставаться анонимными?» — спросил я. Мне ответили, что связались с некоторыми из своих клиентов и спросили, не будет ли проблемой участие в этой работе и публичная ассоциация с ней.


«Ответ был удивительным,» — сказали ученые: «Корпорации не хотят никакой связи с подобными вещами. Для них это неприемлемо, и они видят это, как пиар-кошмар. Поэтому я остался анонимным. На личном уровне я не увидел несогласия, а на корпоративном уровне это считается проблемой. Для понимания контекста — мы много работаем с финансовыми и правительственными организациями. От них мы и получили запрет.»


Это не удивительно. Враждебность к сексуальному контенту проявляют и платежные системы, и законодатели.


Помимо математики, это доступный и понятный пример того, как ИИ встраивается в повседневные продукты, такие, как автодополнение электронных писем и поиск Google. Они изучают наш прошлый опыт, и в теории Autoblow AI ничем не отличается. Он просто обучается на примере порнографии.


Анонимные ученые также сообщили мне, что проект для них оказался не бесплодным. «Я понял, что сверточные нейронные сети очень гибкие, и то, что ИИ может понять настолько высокоуровневую идею, как минет, в чем-то удивительно. Я чувствую, что мы действительно используем самые передовые технологии, применяя библиотеки, которых еще не существовало шесть месяцев назад.»


Autoblow AI обязан своим существованием математике наряду с потом, слезами и потенциальным запястным туннельным синдромом множества людей. Но в конце концов, несмотря на всю статистику и машинное обучение, это просто пластмассовая банка с силиконовым рукавом, двигающаяся вверх-вниз по члену. Исследователи воображают себе мир, где интерактивная порнография и секс-игрушки (и не-сексуальные развлечения тоже) могут быть улучшены с помощью ИИ — но это произойдет не одномоментно.


«Секс-игрушки доступны повсюду в развитых странах. Очевидно, люди хотят эти вещи, и они будут становиться умнее по мере того, как ученые и инженеры вроде меня будут делать свою работу,» — сказали они мне: «Это общая картина. Есть, разумеется, и чисто технические улучшения того решения, которое мы построили для этой конкретной секс-игрушки, например, лучшая процедурная генерация имитируемого минета, и другие вещи, помимо минета. Мы обнаружили, например, что анальный секс тоже распознается таким образом.»


Источник: https://habr.com/ru/post/441252/

Показать полностью 1
487

Мошенники подделали голос директора компании с помощью ИИ и заставили подчинённого перевести им 243 тысячи долларов

Эксперты назвали инцидент первым киберпреступлением, совершённым с помощью имитации голоса.

Мошенники подделали голос директора компании с помощью ИИ и заставили подчинённого перевести им 243 тысячи долларов Tjournal, Мошенничество, Киберпреступность, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Имитация, Голос, Работа, Длиннопост

В марте 2019 года мошенники обманом заставили подчинённого британской компании перевести им 243 тысячи долларов (более 15 миллионов рублей), используя сымитированный с помощью искусственного интеллекта голос его руководителя. Об этом сообщил The Wall Street Journal со ссылкой на страховую компанию Euler Hermes Group, которая возместила убытки пострадавшим и отказалась указывать названия компаний.


Генеральный директор британской энергетической фирмы думал, что разговаривал по телефону со своим начальником, исполнительным директором немецкой головной компании. Босс попросил его срочно, в течение часа, перевести 243 тысячи долларов венгерскому поставщику.


Директор британской фирмы узнал лёгкий немецкий акцент и тембр голоса начальника, поэтому выполнил просьбу. Но мошенники позвонили ещё дважды. После перевода денег хакеры сказали, что немецкая компания отправила британской сумму на возмещение убытков. В третий раз они запросили второй платёж. Однако обещанный перевод ещё не пришёл, а звонок поступил с австрийского номера. Тогда британец заподозрил неладное и не стал платить ещё раз.


Деньги ушли на счёт венгерского банка, затем были переведены в Мексику и дальше разошлись по разным местам. Детективам не удалось обнаружить ни одного подозреваемого. Неизвестно, использовали ли преступники роботов, чтобы сгенерированный голос мог самостоятельно реагировать на вопросы жертвы.


Полиция и эксперты по кибербезопасности ещё в 2018 году предсказывали, что преступники начнут использовать ИИ для автоматизации кибератак. Рюдигер Кирш (Rüdiger Kirsch), эксперт по мошенничеству в Euler Hermes, отметил, что никогда не сталкивался с мошенниками, которые использовали бы ИИ.


Инцидент стал первым подобным зарегистрированным преступлением в Европе, отметил Филипп Аманн (Philipp Amann), глава безопасности в Европейском центре киберпреступности. Он подчеркнул, что хакеры, скорее всего, начнут чаще использовать технологию, если она позволяет успешно совершать преступления.


Кирш полагает, что мошенники использовали коммерческую программу для генерации голоса. С помощью подобного сервиса он записал собственный голос и отметил, что имитация звучала как настоящая. Существует несколько компаний, продающих программы, позволяющие быстро имитировать голос, отметил Бобби Филар (Bobby Filar), директор компании Endgame, занимающейся анализом данных: «Вам не нужна докторская степень по математике, чтобы её использовать».


Хакеры также могли склеить отрывки аудиозаписей для имитации голоса, но на это потребовались бы часы аудиозаписей. Мошенники могли получить доступ к публичным выступлениям директора немецкой компании. Филар считает, что все попадают в такие ситуации, когда случайно выдают информацию, которую потом мошенники могут использовать против них.


Технологии машинного обучения, с помощью которых можно имитировать голоса, позволяют намного проще совершать киберперступления, считает глава исследовательского центра ИИ и роботов в институте ООН по вопросам преступности и правосудия Иракли Беридзе (Irakli Beridze). Он изучает способы, позволяющие распознавать фейковые видео. Беридзе считает, что DeepFake-ролики станут ещё более удобным инструментом для хакеров: «Представьте видео-звонок с голосом и выражением лица вашего начальника. У вас не возникло бы никаких сомнений».


Источник

Показать полностью
179

Нейросеть улучшает внешний вид классических игр

Это реально очень круто. Нейронная сеть на основе решений от Nvidia способна изменить текстуры в классических играх, так, что они заиграют новыми красками. Автора проекта и подробную инструкцию, как попробовать все самому можно найти по адресу ниже. Что у вас выйдет - напишите в комментариях. https://kingdomakrillic.tumblr.com/post/178254875891/i-figur...

Нейросеть улучшает внешний вид классических игр Kingdomakrillic, Вернем старые игры, Нейронные сети
Нейросеть улучшает внешний вид классических игр Kingdomakrillic, Вернем старые игры, Нейронные сети

Мы ищем frontend-разработчика

Мы ищем frontend-разработчика

Привет!)


"Шо? опять?"

Задач так много, что мы не успеваем! И вот нам снова нужны frontend-разработчики!

Как уже стало традицией, мы предлагаем небольшую игру, где вам необходимо при помощи знаний JS, CSS и HTML пройти ряд испытаний!


Зачем всё это?

Каждый день на Пикабу заходит 2,5 млн человек, появляется около 2500 постов и 95 000 комментариев. Наша цель – делать самое уютное и удобное сообщество. Мы хотим регулярно радовать пользователей новыми функциями, не задерживать обещанные обновления и вовремя отлавливать баги.


Что надо делать?

Например, реализовывать новые фичи (как эти) и улучшать инструменты для работы внутри Пикабу. Не бояться рутины и удаленной командной работы (по чатам!).


Вам необходимо знать современные JS, CSS и HTML, уметь писать быстрый и безопасный код ;) Хотя бы немножко знать о Less, Sass, webpack, gulp, npm, Web APIs, jsDoc, git и др.


Какие у вас условия?

Рыночное вознаграждение по результатам тестового и собеседования, официальное оформление, полный рабочий день, но гибкий график. Если вас не пугает удаленная работа и ваш часовой пояс отличается от московского не больше, чем на 3 часа, тогда вы тоже можете присоединиться к нам!


Ну как, интересно? Тогда пробуйте ваши силы по ссылке :)

Если вы успешно пройдете испытание и оставите достаточно информации о себе (ссылку на резюме, примеры кода, описание ваших знаний), и если наша вакансия ещё не будет закрыта, то мы с вами обязательно свяжемся по email.

Удачи вам! ;)

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!