Отличное применение дополнённой реальности.

Как показать зрителям, что их ждёт не просто ураган, а реально опасный для жизни пиздец? Вот так.

Вычислительная магия: нейросеть научили убирать шум с фотографий, даже не показывая ей при обучении нормальные фото — только зашумленные. Просто посмотрите видео.

Эта штука умеет убирать с фото даже текст. Прощайте, вотермарки.

​​Проверим вашу интуицию.

Одна из этих картин была нарисована нейросетью. Какая?

​​Правильный вариант набрал всего 8%! Машинное творчество — на последней картине. Изображение сгенерировала нейросеть, обученная на 62 тысячах картин, а само полотно нарисовала роботизированная рука с кисточкой. Но управляли всем процессом люди, так что здесь нейросеть — всего лишь инструмент в руках человека, этакий фотошоп на стероидах. Подробнее о таком искусственном творчестве — здесь.

Понравилась метафора про баланс между управляемой и автономной технологией:

​​Исследование, которое мы заслужили — доклад Creating Anime Characters with GAN на конференции по deep learning.

В конце докладчик рассказывает про создание персонажа аниме по фото. Идея для стартапа: делаете такую же нейросеть, упаковываете в приложение, продаёте его по доллару, фанаты аниме миллионами скачивают ваше приложение, PROFIT! Хотя не удивлюсь, если в Японии уже давно сделали такое приложение.

Беспилотные машины — одна из самых хайповых и ожидаемых технологий последних лет. Но пик завышенных ожиданий сменяется пропастью разочарования. Разработчики беспилотных машин сворачивают свои проекты, объединяют усилия с другими компаниями и меняют свои прогнозы насчёт выхода на рынок полностью автономных машин. Оказывается, нельзя научить компьютер водить машину, просто скармливая ему кучу данных о том, как это делают люди.

В одном из городов Аризоны уже работает беспилотное такси от Waymo. Но это возможно только благодаря особым условиям: все дороги города тщательно оцифрованы и нанесены на карту, там всегда хорошая погода (дождь и снег не мешают сенсорам авто), а сам город не так густо населён. В нормальных полевых условиях беспилотные машины пока не готовы работать — к аварии может привести плохая погода, программный баг или непредсказуемое поведение пешеходов или других водителей. И эти проблемы пока не могут решить лучшие инженеры мира.

Возможно, картина будущего без водителей слишком оптимистична, и на самом деле беспилотные машины не вытеснят живых водителей, а займут свою нишу — к примеру, будут заниматься грузовыми перевозками или ездить на специально выделенных дорогах.

Что ещё почитать по теме 🚗

— Кого должна сбить беспилотная машина (классный тест)
— Анализ индустрии беспилотных авто на ближайшие годы
— Что видят беспилотные машины и с какими проблемами сталкиваются их разработчики (видео)
— Как беспилотные авто общаются с пешеходами (видео)
— Как работает один из лучших лидаров на рынке (видео)
— Почему кенгуру — проблема для беспилотных машин
— Игра, моделирующая работу беспилотного ИИ
— Беспилотные гоночные автомобили (видео)

Wow. Просто отличный материал вышел сегодня на Медузе. Синьцзян — автономный округ Китая, населённый мусульманами-уйгурами. Исторически это неспокойный регион — там часто случались восстания, протесты против центральных властей и даже теракты. Чтобы обуздать неспокойных уйгуров, китайские власти превратили регион в тотальный цифровой концлагерь.

На каждой улице, посмотрев в любом направлении, можно теперь увидеть обтянутый колючей проволокой полицейский пост. Видеокамеры висят всюду — на крышах домов, на прикрученных к стенам кронштейнах, на фонарях и на специально установленных над улицами металлических фермах. Город разбит на блоки, и при переходе из одного квартала в другой каждый уйгур обязан предъявить пластиковый ID, просветить сумку, сканировать зрачок, а в некоторых случаях — отдать полицейскому для ознакомления свой телефон. Эта же процедура ожидает их в банке, в больнице, в супермаркете и в подземном переходе. Улицы патрулируются броневиками, спецназом и бригадами составленных из уйгуров добровольных дружин, периодически останавливающих прохожих для проверки личности. Трое таких дружинников, заметив, что я сфотографировал полицейского, заставили меня удалить снимок и не скрываясь ходили за нами остаток вечера.

Массовые репрессии, воспитательные лагеря, принудительный сбор образцов ДНК и установка шпионских программ на смартфоны — хочется думать, что читаешь сценарий антиутопии, но это реальность.

Автор — опытный путешественник, который побывал в Синьцзяне 15 лет назад. Он описывает ситуацию через призму личного опыта, и благодаря этому текст читается легко и захватывающе. Отложите все дела и устройтесь поудобнее — это лучшее, что вы можете прочитать в интернете сегодня.

Поблагодарить редактора этого текста можна подпиской на его канал с лонгридами. Отличная работа, Александр!

Блогеры — не ваши друзья.

В 50-х годах американские социологи ввели понятие "парасоциальных отношений", описывая взаимодействие аудитории с медийными личностями. Это односторонние отношения: зритель выстраивает эмоциональную связь с публичной персоной, вовлекается в её жизнь и чувствует себя так, будто знаком со знаменитостью, хотя та даже не подозревает о его существовании.

Ранее такие отношения выстраивались через медиа без обратной связи — телевидение и прессу. Сегодня этот концепт переживает новое рождение благодаря социальным медиа. Соцсети позволяют зрителям общаться с популярными личностями, реагировать на их контент и делиться с ними своим мнением (хотя скорее всего оно не дойдёт до адресата). Это размывает границу между создателем контента и его зрителями и создаёт иллюзию близости, которая без интернета была невозможной.

Такие отношения помогают блогерам (в частности ютуберам) строить лояльные сообщества, разгонять свой контент и зарабатывать деньги. Почему бьюти-блогерша говорит "А сейчас мы нанесём вот эту тушь"? Мы ничего не наносим, мы просто сидим у экрана. Это она наносит тушь и использует словесные уловки, чтобы вызвать у аудитории иллюзию соучастия.

У таких отношений есть и обратная сторона. Лояльная аудитория может откликнуться на призыв своего любимца. Например, совершить набег на конкурирующего блогера (как сделал PewDiePie, когда потерял статус самого популярного ютубера). В то же время лояльные подписчики имеют и завышенные ожидания — ютуберы, разозлившие свою аудиторию неправильным поведением, сами неоднократно потерпали от травли.

Резюмируя: не стоит создавать эмоциональную связь с людьми, которые вообще не подозревают о вашем существовании.

Интересное применение виртуальной реальности. Человек, который боится пауков, при их виде начинает чувствовать ужас — он бессознательно ожидает, что сейчас произойдёт что-то плохое. Один из способов лечения фобии — сталкивать человека с предметом его фобии, пока эта ассоциация не разрушится. И это очень удобно делать в VR.

По ссылке — небольшой сюжет о таком лечении фобий. Говорящие головы можете пролистать, посмотрите сами кадры VR, которыми лечат фобию пауков и высоты. Выглядит не суперреалистично, но главное — людям это помогает.

Классную штуку увидел на @denissexy.

Генерирование космического эмбиента, подбор эмодзи к содержанию фото, превращение вашего скетча в фотографию, нейросетевая драм-машина, змейка с управлением жестами головы, калькулятор с голосовым управлением, симулятор эволюции и другие прикольные ИИ-демки, которые работают прямо в вашем браузере. Зацените: https://aijs.rocks/

Ранее видел отличную подборку таких штук от Google: https://aiexperiments.withgoogle.com/

Австралийские журналисты канала ABC сняли хороший сюжет про китайскую систему социальных кредитов. Их собеседники — люди, которые оказались по разные стороны социального рейтинга. Молодая женщина одобряет систему: "Я хочу жить в спокойном и безопасном обществе". Её муж — член партии — цитирует по памяти слова президента: "Мы будем богатыми, демократичными и прекрасными". У пары маленький ребёнок и высокий социальный рейтинг, благодаря которому они могут арендовать автомобили без залога и снимать номера в лучших гостиницах.

Другому герою повезло меньше. Он журналист-расследователь, который публиковал слишком много информации о коррупции во власти. У него низкий рейтинг — он не может ездить на скоростных поездах и жить в хороших гостиницах. Его аккаунты в соцсетях с 10 миллионами подписчиков заблокированы. Многие его коллеги оставили расследовательскую работу, чтобы не попасть в подобную ситуацию.

Авторы сюжета побывали и в Синьцзяне — проблемном регионе Китая, который центральные власти с помощью технологий превратили в настоящую тюрьму под открытым небом. Об этом на днях вышел отличный текст на Медузе, кадры ABC хорошо его дополняют. Правда, много наснимать австралийцам не удалось — за ними по пятам ходили полицейские, часть материалов пришлось удалить.

Ничего нового для тех, кто уже читал про китайского Большого брата. Но через личные истории всё это выглядит живее и ярче. Советую посмотреть. Ну а почитать об этой прекрасной системе можно в любом из текстов, которые я публиковал здесь ранее, каждый хорош по-своему: РБК, Wired, Carnegie, Медуза.

Канадский стартап Lyrebird разработал нейросеть, которая умеет копировать человеческие голоса. Вы записываете примеры своего голоса, нейросеть создаёт его цифровую модель — готово, вашим голосом можно озвучивать любой текст. Для полноценного копирования надо записать около 8 часов аудио, но даже после нескольких минут обучения результат звучит очень неплохо.

Самый смешной момент в сюжете — журналист звонит своей маме и говорит сгенерированным голосом, а она не замечает подвоха. Смотрите сами.

Прочитал про интересный стартап для рекрутинга. Продукт  — система для автоматизированных интервью с соискателями. Человек устанавливает на свой смартфон приложение и отвечает на камеру на десяток вопросов. Вопросы стандартные — расскажите о своём предыдущем месте работы, как вы будете решать такую проблему и т.п. Соискатель может просматривать свои ответы и перезаписывать их неограниченное количество раз. Система анализирует, как человек отвечал на вопросы — смотрит ли он в камеру или по сторонам, не мямлит ли — и оценивает, насколько он подходит на занимаемую должность.

Звучит стрёмно, но на самом деле система не заменяет рекрутёров, а только помогает им — соискатели с высшими баллами попадают на живое собеседование в первую очередь. Понятно, что топ-менеджеров или программистов через такую систему прогонять не будут, а вот проверку базовых скиллов для таких профессий как техподдержка вполне можно автоматизировать — если человек тупит и не может нормально ответить на вопрос, то скорее всего он не справится и с работой.

Стартап называется HireVue, ещё в прошлом году он поднял $95М инвестиций и уже сотрудничает с Unilever и Goldman Sachs. Здесь можно посмотреть, как это работает.

​​Fake it till you make it — этот принцип работает и с медийными, и с технологическими стартапами. Делай вид, что у тебя уже есть крутой продукт — и инвестиции и успех придут.

Уже писал здесь о стартапах умных помощников, в которых вместо ИИ запросы пользователей на самом деле обрабатывают живые операторы. Рынок горячий, а технологии пока несовершенны — можно надуть щёки и сказать, что у вас уже есть работающий продукт, получить инвестиции и клиентов, а технологию допилить со временем.

Китайская компания iFlytek тоже решила продемонстрировать то, чего пока не умеет делать. Продукт компании — машинный переводчик, работающий "на лету". На днях в Китае проходил международный форум, посвященный инновациям и новым технологиям. Выступления англоязычных спикеров переводились на лету с помощью системы от iFlytek. Два экрана за спиной у спикеров одновременно показывали расшифровку выступления спикера и перевод на китайский. Звучит круто, правда? Но на самом деле перевод делали живые переводчики-синхронисты, которые работали на форуме. Один из них заметил, что система транскрибирует речь японского спикера с ошибками (тот говорил на английском с сильным акцентом). Тогда как китайский текст на втором экране был корректным и один в один совпадал с синхронным переводом, который переводчик делал вместе с коллегой.

Он написал гневный пост в соцсети, запись трансляции форума удалили, а сама компания включила заднюю — мол, мы и не обещали перевод, мы только транскрибировали речь. Но пост набрал резонанс — нашлись и другие переводчики, чью работу компания выдавала за свой автоматизированный перевод. Интересно, сколько ещё ИИ-стартапов скрывают под капотом труд обычных белковых людей. Надеюсь, хотя бы Google Translate, с помощью которого я прочитал текст по последней ссылке, не эксплуатирует бедных выпускников факультетов лингвистики?

Пик рилейтед

Люблю такое: чувак запарился и сделал простой 3D-движок, используя только формулы в Excel. Графика конечно похуже чем в Unreal Engine, но блин, это Excel!

Бонус: смешная презентация парня, который создал машину Тюринга в Power Point.

Если вы не знаете, что такое 3D-движок и машина Тюринга, не скучайте — лучше посмотрите на этого симпатичного домашнего робота 💖

Интересный список проблем, с которыми столкнулись разработчики разных беспилотных машин при их тестировании.

— Модифицированные дорожные знаки. Систему компьютерного зрения можно обмануть легким изменением объекта. Например, наклеить на знак "Стоп" пару стикеров — и беспилотная машина будет видеть в нём совсем другой знак.

— Снег и дождь вводят сенсоры машины в заблуждение — программа воспринимает их как огромное количество маленьких препятствий.

— Чайки не пугаются электрических автономных машин и спокойно преграждают их путь. Инженеры были вынуждены научить машины медленно надвигаться на чаек, чтобы спугнуть их.

— Специальная звукопоглощающая пена может делать препятствия невидимыми для сенсоров беспилотного авто. И наоборот — недорогой генератор звуковых волн может обмануть машину, создавая видимость препятствия там, где его нет.

—  При движении на малой скорости беспилотные машины не могут отслеживать дорожную разметку. Они пристраиваются за едущей впереди машиной и могут даже по ошибке свернуть за ней с главной дороги.

— При езде по холмистой местности беспилотные машины не могут видеть дорожную разметку впереди и начинают вилять по сторонам в поисках своей полосы.

— Мосты тоже создают проблемы для беспилотных машин. На них часто нет вообще ничего кроме дороги, из-за чего машина не может ориентироваться в пространстве.

— Некоторые беспилотные машины неправильно распознают тени от деревьев и тормозят посреди дороги.

— В Австралии проблемой для тестируемых беспилотных машин стали кенгуру. Система машинного зрения принимает дорогу за базовый уровень, поэтому когда кенгуру находится в воздухе, система считает, что он находится далеко, а когда приземляется, оказывается, что он близко. Кроме того, кенгуру сидя, стоя и в полёте выглядят по-разному, и это вносит дополнительную путаницу.

Восстание машин отменяется: оказалось, что нельзя научить компьютер водить машину, просто скармливая ему кучу данных о том, как это делают люди.

​​Беспилотные машины намного быстрее появятся на специально выделенных дорогах и полосах, где им не будут мешать другие водители. Вот очередной пример такого тепличного запуска — в немецком Потсдаме в тестовом режиме запустили беспилотный трамвай Siemens. Он катается по маршруту длиной в 6 км, может перевозить до 250 пассажиров одновременно, работает на энергии ветра и солнца. Трамвай оснащён сенсорами, лидарами и камерами — если кто-то появляется на его пути, он тормозит.

Беспилотные трамваи не оставят водителей без работы — скорее они превратят их в проводников, которые будут помогать пассажирам. Один из водителей катается в кабине тестового трамвая, контролируя его работу. Он рассказывает о самом аварийном случае в его жизни — пожилой мужчина забыл дома слуховой аппарат, выехал на дорогу перед трамваем и не услышал его сигнал. Обошлось без жертв, но машина была всмятку. "Это очень стрессовая работа — ты отвечаешь сразу за 250 пассажиров. Если технологии разгрузят нас, взяв часть решений на себя, я только приветствую это".

Как вам идея — умная корзина с автоматической сортировкой мусора? Выглядит красиво: мусор сортируется с помощью машинного обучения, устройство можно обучать, показывая ему, какой мусор подходит для переработки, а какой — нет. Данные синхронизируются в облаке с коллективным разумом других таких корзин — обучая свою корзину, вы обучаете сразу их все.

Но готовы ли вы платить за такое устройство $200-300? Я — нет, да и задача сортировки не такая сложная, чтобы менять обычную мусорную корзину на громоздкую коробку с компьютером внутри. Лучше бы автоматизировали сортировку на станциях переработки мусора — там это хотя бы принесёт заметный результат.

Компания-производитель приостановила кампанию на Кикстартере — будут улучшать устройство новыми фичами. Но мой вердикт — не взлетит.