Искусственный интеллект имитирует человеческую память

SRI International, разработавшая голосовой помощник Siri, совместно с Министерством обороны США (DAPRA) начала изучать искусственный интеллект на основе игры StarCraft.

Компания хочет разработать нейронную сеть, которая будет имитировать человеческую память. Искусственный интеллект сможет определять важную информацию и запоминать её. Одни из экспериментов будут проводиться при помощи подражания мозгу человека во время сна. Во сне человек вспоминает некоторые события и мозг решает какие события стоит забыть, а какие оставить в памяти.



Исследование будет проводиться при помощи игры StarCraft, которая уже неоднократно применялась в данной области. Нейронная сети будет решать ранее неизвестные задачи, встречаться с незнакомыми врагами и находиться в неизвестной местности. Учёные обучат ИИ адаптироваться к новым условиям, а результаты экспериментов используют в робототехнике.
Интересный факт: исследования искусственного интеллекта используются для прохождения игр.

Нейронная сеть научилась верстать сайты

Исследователи из FloydHub создали нейросеть-верстальщика с открытым исходным кодом.

В мае 2017 года был представлен pix2code — инструмент, автоматически генерирующий пользовательские интерфейсы с помощью машинного обучения. На основе этого алгоритма разработчики из FloydHub решили создать собственную нейронную сеть, которая умеет верстать шаблоны сайтов с обыкновенных картинок.

Три главных шага


Работа натренированного алгоритма разделяется на три этапа:

1) Загрузка изображения с желаемым дизайном:


2) Автоматическая конвертация картинки в HTML-разметку:



3) Выдача готового макета:


Как проходит обучение?

Для достижения такого результата разработчики во время тренировки сопровождали все загружаемые в модель изображения набором соответствующих HTML-тегов. Алгоритм выявляет зависимости и учится предсказывать необходимые конструкции для разметки, последовательно анализируя поступающую информацию. На основе условных пар «картинка — набор тегов» формируется датасет, который и помогает сети в дальнейшем ориентироваться в новых входных данных.

Как показал эксперимент, для верстки простого шаблонного макета нейронной сети требуется порядка 550 операций.



В течение трех лет глубокое обучение изменит представление о фронтенд разработке. Оно увеличит скорость прототипирования и снизит входной барьер для создания программного обеспечения.

Эмиль Уолнер, создатель алгоритма-верстальщика

Подробно по всем этапам разработки самой сети можно пройтись в источнике. А если хочется опробовать новинку сразу в действии, на GitHub есть инструкция по запуску.

Эта нейронная сеть превращает обычное селфи в 3D-модель

Система делает двухмерные лица трёхмерными с помощью искусственного интеллекта.

Инструмент является разработкой исследователей Ноттингемского и Кингстонского университетов, расположенных в Великобритании. Как сотрудники рассказали в своей работеLarge Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression., обычно для создания 3D-модели головы требуется несколько фотографий, сделанных с разных ракурсов. Тем не менее, скормив нейронной сети набор снимков и соответствующих им трёхмерных моделей, исследователи смогли научить искусственный интеллект проделывать всю работу, используя одно фото.

Хакер: Эта нейронная сеть превращает обычное селфи в 3D-модель

Технология может оказаться очень полезной. С помощью неё, например, можно было бы создавать 3D-аватары для видеоигр и социальных сетей в дополненной реальности. Впрочем, речь может идти не только о лицах, но и любых других объектах.

Что касается экспериментального инструмента, то пока он может работать медленно — авторам явно не хватает серверных мощностей. Возможно, страницу придётся несколько раз перезагрузить, прежде чем удастся скормить нейросети свою фотографию.

Попробовать ->
Читать дальше