Разработана технология, позволяющая превратить аудиозапись в полноценное видео говорящего человека

Кадры видеоИсследователи из Лаборатории обработки графики и изображений (Graphics and Image Laboratory) Вашингтонского университета разработали ряд программных алгоритмов, позволяющих преобразовать аудиозаписи в реалистичное видео, на котором человек синхронно двигает губами в соответствии с произносимыми словами и фразами. В основе созданной системы лежит нейронная сеть, предварительно обученная на примерах видео с записями человека, который говорит на любую тему.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 1
29 мая 2017 | Робототехника

C-LEARN - система, позволяющая роботам обучаться и обучать других роботов

РоботыИсследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL) Массачусетского технологического института разработали систему, получившую название C-LEARN. Эта система не только позволяет роботам приобретать новые навыки, она также позволяет обмениваться этими навыками и опытом с другими роботами, которые могут быть различных типов и назначения.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 0

Новая "добавка" к системе OpenAI позволяет проводить обучение роботов в виртуальной реальности

Обучение роботаВ свое время мы уже рассказывали нашим читателям о проекте под названием OpenAI, одним из главных организаторов которого является Элон Маск. Целью этого проекта является создание специализированной среды виртуальной реальности, своего рода полигона, предназначенного для обучения, самообучения систем искусственного интеллекта, проведения соревнований и экспериментов в этой области. Не так давно в программное обеспечение данного проекта были добавлены алгоритмы, позволяющие производить в виртуальной реальности обучение роботов выполнению определенных действий. Эти алгоритмы получили название "обучение при помощи имитации (imitation learning)", и их работа уже была успешно продемонстрирована на примере обучения одного робота.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 1

IMEC представляет первый в своем роде самообучающийся нейроморфный чип, способный даже сочинять музыку

Нейроморфный чипНедавно на технологическом форуме IMEC ITF2017 представители исследовательского и научного центра IMEC, Бельгия, продемонстрировали первый в своем роде самообучающийся нейроморфный чип. Работа этого чипа основана на принципах функционирования головного мозга, а в качестве основной технологии реализации этих принципов выступает "фирменная" технология OxRAM. Благодаря этому чип имеет, пусть и немного ограниченные, способности к самообучению, которых, тем не менее, хватает для сочинения чипом простых музыкальных композиций, что и было продемонстрировано участникам упомянутого выше форума.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0

Lyrebird - речевой синтезатор на основе искусственного интеллекта, который способен воспроизвести любой голос

Синтез речиВоспроизведение человеческого голоса, со всеми его тембрами, интонациями и прочими нюансами, является исключительно трудной задачей даже для современных мощных компьютеров. Когда мы слышим речь таких программ, как Siri, Alexa или GPS-навигатора, сразу становится ясно, что с нами говорит машина. Это происходит из-за того, что большинство систем синтеза речи основываются на библиотеках записанных ранее слов и фраз. И в результате работы таких систем получается скучная "механическая" речь, состоящая из часто повторяющихся выражений. Достаточно сильным шагом к улучшению качества работы синтезаторов речи может стать использование в них принципов искусственного интеллекта. Это весьма наглядно продемонстрировала компании Lyrebird из Монреаля, разработавшая новый речевой синтезатор, способный воспроизвести голос любого человека и даже добавить ему соответствующую эмоциональную окраску.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 1

Использование искусственных нейронных сетей позволяет получать более четкие снимки далеких космических объектов

Низкокачественное и восстановленное изображениеВозможности даже самых современных телескопов, которые являются основным видом астрономических инструментов, ограничены размерами их апертуры, диаметром их линз или зеркала. Чем больше апертура телескопа, тем больше света попадает в его объектив и тем более высококачественные снимки он может сделать. Однако, исследователи из Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) в Цюрихе нашли способ, позволяющий преодолеть фундаментальные ограничения, определяемые так называемой теоремой Найквиста-Шеннона (теорема Котельникова), а заключается этот способ в использовании двух конкурирующих искусственных нейронных сетей, прошедших через процесс специализированного предварительного обучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2
28 февраля 2017 | Робототехника

FORPHEUS - робот-тренер, удостоившийся почетного места в Книге Мировых рекордов Гиннеса

Робот FORPHEUSЕсли вы интересуетесь уроками игры в настольный теннис, то новый робот, разработанный специалистами известной японской компании Omron Corp., является именно тем, что вам нужно. Этот робот, получивший название FORPHEUS, обладает столь изощренными обучающими навыками и способностями, что он был удостоен за это почетного места в Книге Мировых рекордов Гиннеса.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 1
26 февраля 2017 | Научно-популярное

Ученые научили пчел "забивать голы"

Пчела с шарикомВысшие животные, такие, как обезьяны, собаки и дельфины, отлично поддаются процессу дрессировки. Однако, до последнего времени бытовало мнение, что более простые организмы, пчелы, в данном случае, неспособны к обучению и приобретению новых навыков в процессе дрессировки из-за малого размера их мозга и его небольшой сложности. Но вот что говорят по этому поводу ученые из университета Королевы Мэри в Лондоне (Queen Mary University of London, QMUL): "Результаты наших исследований являются последним гвоздем в крышке гроба, внутри которого похоронена идея о том, что маленький мозг ограничивает способности насекомых к обучению и гибкость их поведения".
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 5

Новый алгоритм, созданный в компании Google, позволяет получить качественные изображения из исходников, размером всего 8 на 8 пикселей

Восстановленные изображенияСцены из многих современных фантастических и детективных фильмов достаточно часто демонстрируют нам чудеса цифровой обработки визуальной информации, когда некая специальная программа буквально за считанные секунды превращает кусок размытого кадра, снятого ночью низкокачественной камерой внешнего наблюдения, в качественное изображение, по которому без труда можно узнать человека. Конечно, подобные алгоритмы существуют, но качество их работы весьма и весьма далеко от того, что демонстрирует нам кинематограф. Серьезных успехов в этом деле удалось добиться исследователям из отдела Google Brain. Они достаточно долго экспериментируют с набором алгоритмов под названием RAISR, а недавно добавленная к нему функция глубинного машинного изучения принесла совершенно потрясающие результаты.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3
23 декабря 2016 | Военные технологии

Тренировочный истребитель следующего поколения Boeing T-X совершил первый испытательный полет

Истребитель Boeing T-XВ свое время мы рассказывали нашим читателям об учебно-тренировочном истребителе следующего поколения Boeing T-X, разработка которого ведется специалистами компании Boeing и шведской компании Saab. А буквально на днях этот истребитель впервые в своей истории поднялся в воздух и совершил испытательный полет, который длился 55 минут. Во время этого полета самолетом управляли летчик-испытатель Стивен Шмидт (Steven Schmidt) и пилот ВВС США Дэн Дрэеджер (Dan Draeger).
 | Опубликовано ManoWar | Подробнее | Комментарии: 2

Искусственный интеллект Google DeepMind получил "ускоритель" процесса обучения и познавания

Работа ускорителя UNREALСпециалисты подразделения DeepMind компании Google разработали и испытали работу своего рода ускорителя процесса самообучения и познавания для разрабатываемых ими систем искусственного интеллекта. Этот ускоритель получил название агент UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning) и его работа уже была проверена на 57 простейших играх для компьютера Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, которая насчитывает 13 уровней.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2

Искусственный интеллект написал новогоднюю песню, проанализировав изображение наряженной новогодней елки

Текст песниИсследователи из университета Торонто (University of Toronto) разработали систему искусственного интеллекта, способную, после соответствующего обучения самостоятельно написать песню на основе данных анализа загруженного ей изображения. И эта нейронная сеть уже написала новогоднюю песенку после того, как ей был "скормлен" снимок наряженной новогодней елки.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3

Обучение искусственного интеллекта людьми дает лучшие результаты, чем его самостоятельное самообучение

Анализ прически человека"Эй, Siri (Cortana)! Как тебе нравится моя прическа?". Ваш смартфон или компьютер в недалеком будущем будет в состоянии дать вам более точный и правдивый ответ на этот вопрос благодаря использованию нового алгоритма машинного обучения, разработанного исследователями Пархэм Аараби (Parham Aarabi) и Венжи Гуо (Wenzhi Guo) из университета Торонто. Этот алгоритм, в отличие от других самообучающихся алгоритмов искусственного интеллекта, обучается по инструкциям и на примерах, предоставляемых ему людьми. За счет этого он выигрывает в точности своей работы на 160 процентов по сравнению с другими алгоритмами, более того, точность работы обученного людьми алгоритма на 90 процентов выше, чем точность работы этого же самого алгоритма, прошедшего через процедуру самостоятельного обучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 9

Нейронные сети компании Google разработали свою собственную систему шифрования данных

Компьютеры нейронных сетейВ настоящее время в распоряжении компании Google имеется три достаточно сложные нейронные сети, которые получили условные имена Элис, Боб и Ева, и все три сети уже прошли через процесс предварительного обучения оптимизации и усовершенствования их коммуникационных возможностей. Основной задачей, решаемой этими сетями, является передача одной из них защищенного сообщения, которое должно быть успешно расшифровано двумя другими сетями. Но самым интересным является то, что через некоторое время нейронные сети совместными усилиями разработали и начали использовать свою собственную систему шифрования данных.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 6

Искусственный интеллект Google DeepMind учится использовать дополнительную память

МетрополитенКомбинируя сложную математическую обработку данных с возможностями искусственных нейронных сетей, исследователи подразделения компании Google DeepMind создали то, что можно считать одной из первых реализаций универсальных нейроморфных компьютеров. Эта гибридная "умная" машина уже может самостоятельно находить решения достаточно сложных задач, к примеру, определять оптимальный маршрут в метрополитене, не имея в своем распоряжении полной и подробной схемы.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0