#AI #analytics #economics

В начале января прошла конференция The Beneficial AI 2017. На ней присутствовали самые-самые: Eric Schmidt (Google), Elon Musk (Tesla, SpaceX), а также топовые профессора из MIT, Columbia и Berkeley. Записи всех дискуссий и лекций можно посмотреть на канале по ссылке http://amp.gs/Yl5j

Одна из самых интересных лекций — лекция экономиста Andrew McAfee из MIT. Конспект на русском языке — http://amp.gs/Yl58 Один из выводов, к которому он пришел, звучит очень сильно: «Если современные тенденции сохранятся, то люди восстанут раньше, чем машины». Работа для среднего класса находится под угрозой автоматизации в первую очередь. В лекции приведены неплохие графики по демографии США. Оригинал, на английском 20 мин http://amp.gs/Yl5z

Мысль про то, что люди восстанут раньше машин, подхватил в следующей лекции и нобелевский лауреат Daniel Kahneman. (Кстати, его книгу Thinking, Fast and Slow о том, как работает мозг человека, я также рекомендую к прочтению!)

В целом, из дискуссий можно понять, что единого или хотя бы сформированного мнения о том, что будет в будущем у экспертов нет. Однако, есть один факт на котором сходятся все эксперты — возврата к тому, что было раньше, не будет.

#nvidia #AI #vision

Nvidia представила новую модель миниатюрного компьютера на плате Jetson TX2. По утверждению вице-президента мобильного подразделения Nvidia к 2020 году в мире будет более 1 миллиарда камер высокого разрешения, которые будут следить за общественным порядком. И возникнет проблема из-за ограничений в пропускной способности сетей для загрузки видео с высоким разрешением в облако. Модуль Jetson TX2, размером с кредитную карту, позволит анализировать изображения прямо на месте и передавать в облако уже обработанные данные. Такую функцию называют ‘processing at the edge’ или ‘обработка на месте’.

Примеры применения подобных функций:
— автоматическая фокусировка на спикере, когда он говорит во время видеоконференций
— склейка 3D видео и панорам в реальном времени без подключения к компьютеру
— дрон, считающий животных или людей на массовых мероприятиях
— избегание столкновений с объектами при передвижении дронов или роботов на автопилоте

Оригинал на английском: http://amp.gs/YdRy

Спасибо Максиму за ссылку на новость о Jetson TX2 в нашем чате @robotics_chat

#repost #ai #self_driving

#repost #human_rights #ai

#AI #law #lawyers

В продолжение темы адвокатов и права, NYTimes выпустила статью с заголовком «ИИ уже делает юридическую работу, но не заменит адвокатов. Пока.» В статье разобраны примеры стартапов, которые предлагают услуги по сканированию и сортировке текста, подбору релевантных документов под каждое дело и написанию заметок и обобщений в помощь адвокатам. Консалтинговая фирма McKinsey оценивает, что 23% юридической работы будет автоматизировано. По словам партнера адвокатской фирмы, дело, которое раньше требовало 3 партнеров, 5 адвокатов и 4 ассистентов, сегодня требует лишь одного партнера, 2 адвокатов и ассистента. Основная работа адвокатов заключается в поиске информации в тексте и формировании документов, автоматизация поиска и машинный анализ текста сократят рутинную работу и сфокусируют усилия на защите клиентов и переговорах.

ИИ меняет адвокатский рынок, корпоративные клиенты больше не готовы платить почасовые ставки младшим сотрудникам за поиск информации. Эта работа все больше уходит к машинам. В то же время, почасовые ставки опытных юристов возросли, так как накопленные знания, опыт и связи автоматизировать не удастся.

🌐 Оригинал: http://amp.gs/Y3Lm

#ai #conference #event #moscow

«Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, механизмы которого снабжены множеством видеокамер.

Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории и, используя нейросеть, анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой.»

— Влад Шершульский, Microsoft

25 апреля в отеле «Novotel Москва Сити» состоится Artificial Intelligence (AI) Conference 2017 — международная конференция по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации бизнес-процессов.

Спикеры AI Conference 2017 поделятся опытом внедрения и применения ИИ-технологий в своих компаниях. Докладчики:

🔹 Алексей Гавриш, менеджер по стратегии и планированию Google EMEA

🔹 Дмитрий Сошников, технологический евангелист Microsoft

🔹 Дмитрий Буров, евангелист myTarget Mail.Ru Group

🔹 Евгений Артаунов, исследователь в Департаменте машинного обучения Центра инноваций SAP

🔹 Дмитрий Коробченко, инженер в области машинного обучения NVidia

🔹 Алексей Аникин, исполнительный директор по коммерческому развитию платформы Интернета вещей Watson IoT в IBM East Europe / Asia

🔹 Павел Дронин, основатель AI Community

🔹 Александр Ханин, гендиректор VisionLabs

Весь список тут http://amp.gs/YoYk

Наш редактор, Максим Костерин, будет среди слушателей. Приходите — пообщаемся.

Сайт конференции https://aiconference.ru/ru

#event #ai

Мы уже писали, что 25 апреля в Novotel Moscow City состоится конференция о применении искусственного интеллекта в бизнесе — AI Conference.

Важной частью AI Conference станет выставочная зона мероприятия. В ней компании представят свои новейшие AI-разработки и созданные на их основе продукты.

Помимо выставки, в экспозоне пройдут:

1. Стартап-батл, где перспективные стартапы будут соревноваться между собой за право получить финансирование своей AI-разработки.

2. Инвестиционная панель с обсуждением главных вопросов о финансировании развития AI.

3. Два мастер-класса от специалистов:

🔸 как сделать чат-бота, который «выстрелит» и «взлетит»

🔸 как сделать чат-бота своими руками на конструкторе.

Смотрите полную программу событий на сайте http://amp.gs/tIPP

Цена билета в экспозону AI Conference — 299 рублей.

#event #ai

Напоминаем, 25 апреля в Novotel Moscow City состоится конференция о применении искусственного интеллекта в бизнесе — AI Conference. Больше информации по тегам вверху поста. Смотрите полную программу событий на сайте http://amp.gs/tnIh

Скидка 4000 рублей на полный билет по промокоду aipromo2017, который дает право доступа на посещение конференции, круглого стола, дискуссионной панели, стартап битвы, мастер-класса и выставочной зоны. Цена со скидкой — 8000 рублей.

Билет «Выставочная зона» дает право доступа на посещение выставочной зоны, стартап битвы, спид-диллинга, мастер-класса. Цена — 299 рублей.

Также организаторы разыгрывают по два билета в выставочную зону бесплатно в группах ВК и ФБ.
http://amp.gs/tnIy http://amp.gs/tnI7

Наш редактор, Максим Костерин, будет среди слушателей. Пишите @MaximKosterin, если хотите встретиться. Мы собираемся транслировать происходящее на конференции в прямом эфире на специальном телеграм канале. Ссылку на трансляцию опубликуем за день-два.
Сайт конференции http://amp.gs/tnIh

#AI #economics

Выступление политолога Екатерины Шульман с конференции Skolkovo Robotics о демократии, правах и роли государства в автоматизированном обществе (8 минут):
http://amp.gs/tg5U

Екатерина затрагивает темы роботов-судей, роботов-чиновников и будущего экономики. Небольшая подборка постов на эти темы от нас и наших коллег:

Роботы-судьи: https://tttttt.me/robotics_channel/440
Рассуждения об экономике с роботами: https://tttttt.me/robotics_channel/388 и https://tttttt.me/robotics_channel/355
О безусловном доходе: https://tttttt.me/robotics_channel/199

#ai #conference #трансляция

Уже завтра в Москве пройдет международная конференция по теме «Искусственный интеллект» — AI Conference. @MaximKosterin будет слушать презентации, щупать экспонаты и транслировать обо всём в нашем специальном канале @roboview.

Если вы сомневаетесь идти или не идти — вот небольшая подборка фирм-участников, которых увидят посетители в экспозоне:
http://amp.gs/tEUS

Ссылка на конференцию http://amp.gs/tEUs

#AI #law

Продолжаем тему ИИ в суде. Прошлые посты: https://tttttt.me/robotics_channel/441
https://tttttt.me/robotics_channel/499

Учёные из Стенфорда создали ИИ, предсказывающий исходы судебных процессов точнее юристов. Основываясь на базе данных верховного суда США с 1791 года, исследователи выделили 16 факторов, влияющих на решение судей. На основе исторических данных, статистических моделей и нейронной сети ИИ вынес правильный прогноз в 70% случаев. Для сравнения прогнозы юристов и учёных в области права верны в 66% случаев.

Такой ИИ будет использоваться инвесторами для предсказания исходов важных судебных разбирательств между компаниями. Он также поможет определить шансы на победу при эскалации разбирательств до верховного суда. Это поможет снизить затраты на юристов и судебные соглашения.

Оригинал (англ): http://amp.gs/tDy8

#AI #Lego

Увлекательная история, как любитель Lego по имени Жак придумал алгоритм для сортировки огромного количества деталей с помощью нейросети.

После путешествия в Леголэнд, автор снова вернулся к детскому хобби — строительству из Lego. Цена на конструкторы высокая, даже при покупке подержанных наборов. Самая дешевая опция — покупка несортированных Lego деталей на вес, через аукционы на Ebay. Автор заметил, что цена подержанных наборов ~ 40$/кг, несортированных деталей ~ 10$/кг, редкие детали из Lego Technic доходят до 100$/кг. Существует индустрия людей, которые покупают несортированные детали оптом, сортируют их вручную на наборы или отбирают наиболее ценные детали, и продают в 4-10 раз дороже после сортировки.

В развлекательных целях автор решил сделать автоматический сортировщик. Однажды оставив заявку на покупку больших партий несортированных деталей на Ebay, Жак отправился спать. На следующее утро он выиграл аукционы и стал обладателем 2 тонн конструктора, который забил весь его гараж. Когда пути назад уже не было, он стал работать над сортировщиком.

На пути Жак столкнулся с многочисленными проблемами. Например, сложности возникли с нахождением подходящего конвейера для подачи деталей с нужной скоростью. После попадания на ленту конвейера, детали проезжали мимо камеры, которая фотографировала деталь для распознавания. Алгоритм распознавания деталей, ожидаемо, стал наиболее трудоемкой частью сортировщика. Необходимо было создать изображения тысячи разных деталей, с учетом сотни цветов.

Методом проб и ошибок с библиотеками компьютерного видения и байесовской классификацией, Жак остановил выбор на нейросети от Google — TensorFlow. Для работы с ней ему пришлось окончить несколько онлайн-курсов по machine learning (ссылка на курс: http://amp.gs/mA3i ). В результате, удалось за несколько дней научить нейросеть распознавать детали, повысив точность с 50 до 100 процентов.

После обработки изображения нейросетью, правильно распознанные детали сдуваются струей воздуха с конвейера в нужную корзину, смотри gif к посту.

Ссылка на статью: http://amp.gs/mA3N

История в двух частях в блоге Жака:
1 http://amp.gs/mA3A
2 http://amp.gs/mA3q

#ai #government

«Может ли робот стать президентом?» с таким заголовком вышла статья в американском журнале Politico. Сам факт появления фантастического сюжета из рассказов Азимова на страницах политического журнала символизирует две вещи: о ИИ теперь говорят даже в политике и разочарование от победы Трампа.

В статье приводят ряд примеров зависти, жадности, кумовства и других пороков, к которым склонны люди во власти. За последние годы в США появилось движение техно-оптимистов и трансгуманистов, которые уверены, что искусственный интеллект способен эффективнее справиться с принятием решений, чем человек. Не сегодня, но в течение следующих 30 лет это произойдет. Такой прогноз дал бывший кандидат в президенты и губернаторы Калифорнии Zoltan Istvan, который использовал идею технологической сингулярности и трансгуманизма в предвыборной программе.

«Робо-президента не купят лоббисты, - говорит Istvan. - На него не повлияют деньги, личные или семейные интересы. Робот не сможет продвигать родственников во власть. Машина на это не способна»

Идея робота-правителя вот уже много десятилетий всплывает в научной фантастике. В 1950 году Айзек Азимов в сборнике «Я, Робот» представил мир, в котором появились машины, обладающие сознанием и интеллектом человеческого уровня. Они подчинялись «трем законам робототехники» (первый: Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред).

Тем не менее у машин есть ряд ограничений. Они опираются на исходные данные, не способны к высоким уровням абстракции, не могут обосновать свой выбор. Чтобы серьезно начать рассматривать альтернативу человеку-президенту, должен произойти скачок в технологиях.

Компромиссным вариантом станет симбиоз человека и машины. ИИ будет оценивать и предлагать наиболее рациональные решения, но выбирать в итоге придется человеку.

Почитайте другие аргументы за и против в оригинале:

🌐 http://www.politico.com/magazine/story/2017/07/08/robot-president-215342

Перевод довольно приблизительный: 🌐 http://telegra.ph/Mozhet-li-robot-stat-prezidentom-07-27

#python #tensor_flow #classifier #ml #ai

Наткнулся на интересный мануал по сборке классификатора изображений с использованием TensorFlow.

В результате использования мануала вы сделаете алгоритм, который будет:

🔸 анализировать изображение и определять, есть ли на нём цветок;
🔸 если есть — определять, к какой из предложенных категорий он относится;
🔸 выводить процент уверенности в своём ответе.

Требуемый минимум:
🔹 базовое знание Unix-команд и интерфейса командной строки;
🔹 базовое понимание устройства контейнеров Docker и виртуальных машин;
🔹 компьютер с 64-битной операционной системой Linux или macOS (или вируальная машина на windows)

Ссылка на пост с мануалом https://tttttt.me/nuancesprog/40

Пост взял из канала @nuancesprog, в котором, помимо прочего, есть много других годных статей. Программистам рекомендую подписаться.

#future #ai #human #лонгрид

Почему человек склонен выдавать ошибочные прогнозы?

Человек стремится предсказать будущее, чтобы научиться им управлять. Футурологи, аналитики, финансисты используют большие массивы данных чтобы сделать своё предсказание максимально достоверным. Но в итоге мы знаем только о тех предсказаниях, которые сбылись, а ошибочные прогнозы остаются забытыми.

Чтобы понять причины ошибочных прогнозов человека давайте заглянем в когнитивную психологию.

В книге Канемана и Тверски «Принятие решений в условиях неопределённости: правила и предубеждения» утверждается, что большинство таких ошибок проникает в оценки бессознательно, человек не чувствует, что ошибается, и уверен в своей объективности.

Основные виды когнитивных искажений, влияющих на прогнозы будущего, по их версии это:

1. Привязанность к определённой идеологии или картине мира. Эта ошибка наиболее часто проявляется, поскольку большинство идеологий нацелено на создание того или иного будущего. Кроме того, люди объединяются в группы через приверженность тем или иным идеологиям. И наоборот, если люди принадлежат некой группе (например, народу или семье), то это побуждает их разделять распространенную в ней идеологию. Наверняка каждый сталкивался с таким видом предвзятости, когда человек верит в какой-нибудь «-изм», и отвергает как ложные все факты, которые ему противоречат. Человек заранее знает, что он хочет доказать. Авторы этой книги сознают, что в футурологии всегда есть немного от пропаганды, и наша приверженность позитивному сценарию влияет на создаваемую нами модель будущего.

2. Зависимость от неосознаваемых эмоциональных реакций. Например, мы склонны больше верить словам человека, который нам нравится. Обычный человек, который не читал учебника логики, в большей степени лишён способности отличать истинное от ложного. Подобно тому, как человек, не изучавший математического анализа, не может вычислять интегралы.

3. Сверхуверенность. Люди склонны преувеличивать свои интеллектуальные способности и недооценивать оппонентов, что является отражением подсознательного стремления к более высокому социальному статусу. Сверхуверенность приводит к тому, что люди переоценивают свою способность предвидеть будущее.

К этому списку нужно бы добавить еще 21 вид искажений, но статья не об этом. Подробнее о видах искажений можете прочитать по ссылке https://goo.gl/NYq6eB

Компьютерные алгоритмы обработки данных не обладают идеологией, эмоциональностью и сверхуверенностью. Холодный расчёт горячим от нагрузки процессором. Но как алгоритмы могут предсказывать будущее?

В каждом смартфоне есть функция подсказки слов во время ввода сообщений. Алгоритм подсказок основан на сборе статистики часто употребляемых слов и их сочетаний. Чем больше вы пишите, тем лучше результаты алгоритма.

Из более серьезных примеров, полиция Чикаго в самых опасных районах города установила датчиков на сумму 1 млн долларов и подключила их к нейросети. Благодаря анализу данных от датчиков, статистики преступности, социально-экономических данных, информации о погоде и о бизнесе полиции удалось снизить количество перестрелок на 39% по сравнению с предыдущим годом, а количество убийств — на 33%. Алгоритм подсказывает департаменту в каком месте района стоит разместить дополнительные наряды полиции (источник https://goo.gl/Tsy7Jw).

Бизнес может применять предиктивные алгоритмы, чтобы предсказывать отказы/уходы клиентов на основе собираемых данных о поведении текущих и ушедших клиентов. Дешевле оставить когда-то лояльного клиента новыми предложениями, чем потратить деньги на привлечение нового.

Брокеры используют самообучающиеся нейросети, чтобы прогнозировать поведение фондовых индексов (https://goo.gl/4Du9QS).

Вот интересная статья на Geektimes о том, как группа исследователей из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института обучает нейросеть генерировать будущую секунду видео https://goo.gl/uTXfG4

Полная версия лонгрида тут https://goo.gl/uprpDL

#security #house #ai

Никогда не думали, как повлияет развитие технологии искусственного интеллекта на то, как мы защищаем себя и своё имущество? Определённо будут умные системы безопасности и сейчас мы можем немного заглянуть в будущее.

Чипы со встроенными нейросетями способны уже сейчас без подключения к интернету анализировать поток видеоизображений и звука. Необходимость в постоянной записи отпадает, ИИ может записывать только важные события. Без подключения к интернету также меньше риск попасть под хакерскую атаку.
Благодаря искусственному интеллекту уровень безопасности может меняться в зависимости от вашего расположения в большом доме. Например пока вы спите в спальне на втором этаже, нижний этаж включает датчики и закрывает двери с окнами. Если же вы спускаетесь за ночным перекусом, система распознает вас и включит чайник, чтобы вы не ели в сухомятку.

С каждым годом стоимость разработок в области ИИ становятся дешевле. Это хорошо, однако никакой ИИ не будет способен на все вышеописанные трюки без наличия физически датчиков, приводов, регуляторов и видеокамер. Радует тот факт, что вся техника тоже достаточно быстро дешевеет и в скором времени станет доступнее для широкого круга потребителей.

О современных системах без машинного интеллекта и с ним читайте колонку нашего редактора на the-robot https://goo.gl/86ecME

#facebook #FAIR #AI

Знаете ли вы, что Facebook занимается робототехникой?

Прямо сейчас на крыше штаб-квартиры компании в Менло-Парк (Калифорния, США) бегает шестиногий робот-паук Daisy, и это не очередная игрушка миллиардера Цукерберга, а серьёзный научный проект.

Дейзи была создана как модель для апробации новых методов самообучения ИИ. В естественной среде живые организмы обучаются методом проб и ошибок. Набивая шишки, мы становимся если не умнее, то хотя бы осмотрительнее.

С прошлого лета в рамках инициативы FAIR (Facebook's Artificial Intelligence Research) исследователи помогают роботам самостоятельно учиться ходить и держать равновесие, хватаясь за подручные предметы. Общая цель проекта состоит в том, чтобы роботы приобретали новые навыки, просто изучая мир вокруг.

Конечно, роботы-пауки – это не то, чем Facebook собирается зарабатывать. Просто на них очень наглядно происходит обкатка новых подходов из области машинного обучения, а Daisy – одна из тех моделей, которую уже воплотили в железе.

В дальнейшем сходные методы будут применяться в других продуктах, например – для тренировки автопилота. Ключевая идея в том, чтобы нейросети обучались почти самостоятельно – при незначительном участии человека и на минимально доступных объёмах данных.

Источник: https://cnn.it/2JvGvOW

(Не)поддельные эмоции

В первую неделю января самая крупная выставка электроники CES 2022 вернётся в физический мир. В прошлом году она проходила онлайн из-за пандемии. В этот раз на ней покажут робота с человеческой мимикой Ameca, созданного компанией Engeneered Arts.

Команда известна своим роботом-актёром RoboThespian, копию которого можно увидеть в деле на Робостанции на ВДНХ. Компания — далеко не новичок. Этой разработке уже больше десяти лет. Этих роботов, кстати, можно нанять на вечер или взять в аренду надолго.

В линейке Engeneered Arts есть ещё один реалистичный робот — Mesmer. Он демонстрирует возможность создания своего рободвойника. Эту услугу компания предлагает всем желающим. Он довольно жуткий, перед сном лучше не смотреть. Mesmer совершенно точно попал в uncanny valley. А вот с Ameca, как мне кажется, у команды получилось из неё выбраться. Осталось роботессе выдать тело и научить передвигаться.

👁Ameca
🤖Mesmer
🕺Робот-актёр
💰Подразделение компании Engeneered Arts, торгующее электронными рабами

Walker в действии

Китайская UBITECH в партнерстве с Baido сделали гуманоида, который сортирует объекты, аккуратно складывает одежду и даёт советы по стилю, демонстрируя способность делать умозаключения.
Вообще ChatGPT и прочие иже с ними большие языковые модели стали великим уравнителем, как кольт, только в робототехнике. Теперь любая игрушка с динамиком и интернетом, подключенная к облаку, может убедительно вести диалог. Утрирую, конечно, но вы поняли.

https://youtu.be/8MRDF2pkIRs?si=wqCLp5u75laNuVFo