С помощью машинного обучения ученые из The American Association of Suicidology разработали алгоритм который с вероятностью до 85% может выявить суицидальные наклонности у человека.

Для этого ученые проанализировали устные, а также письменные данные добровольцев и людей на реабилитации после попытки суицида.

По моему мнению компьютерное обучение – это важный этап развития медицины вообще в целом, и конкретно если с помощью этого алгоритма удастся выявить людей с суицидальными наклонностями, то можно будет им помощь на ранних этапах.

Но в любом случае – 85% это очень амбициозно, а каждый человек сам по себе яркая звездочка и требует индивидуального изучения, поэтому как дополнительный механизм анализа, это конечно хорошо, но реально помочь еще долгое время смогут только люди.

Вот здесь находится PDF с описанием алгоритма: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/sltb.12312/full

В Adobe разрабатывают программу, которая сможет подделывать слова любого человека, послушав всего 20 минут его речи.

Этакий Photoshop для аудио.

https://youtu.be/GuZGK7QolaE

http://apparat.cc/news/adobe-voco/

От себя добавлю, что CEO компании использовала gmail для рабочей переписки, в то время как яху это в первую очередь почта.
Бедный Яху, лет 10 назад отказался от покупки Google и уже который год идет ко дну.

Через десять-пятнадцать лет про это точно снимут фильм. Яху официально признались, что некоторые высокопоставленные сотрудники компании знали, но сокрыли информацию о массовой утечке пользовательских данных в 2014. Величайшая компания начала интернета идет ко дну. http://archive.li/0Erez

Я как-то показывал как алгоритм учится играть в супер марио (http://bit.ly/2fAnF7L) – так вот тут генетический алгоритм и нейронная сеть учатся проходить игру flappy bird – могу сказать, что учатся они намного быстрее, я до сих пор больше трех столбов не пролетаю.

Все это дело можно запустить прямо в браузере: https://xviniette.github.io/FlappyLearning/

Если взять Red Alert 2, переписать его под Unreal Engine 4 и добавить поддержку VR получится вот это.
Я не знаю насколько это удобно, я просто фанат всех названий выше 🤓👠💖  

https://www.youtube.com/watch?v=IGtrJaiUZaA

Сап телеграм! Задача классификации – одна из самых часто решаемых с помощью нейронных сетей.

По ссылке ниже, можно поиграться с картами и поиском визуально похожих объектов – к примеру с одного клика подсветить все корабельные пристани в Берлине или, или все ВПП, или все теннисные корты, и сразу посмотреть где это находится. Это все перспективно не только для городов, а в целом для всего мира – ради интереса как-то рассматривал африканские поселения с гугл-карт и все они имеют очень характерный вид со спутника, в теории можно было бы посчитать кол-во людей которые там живут, ну, если это нужно кому-то конечно.

А пока, можно посчитать, например, кол-во машин в городе Москве и заплакать.

Проект не новый и все еще в альфе.

http://berlin.terrapattern.com/?lat=52.578062&lng=13.271341000000007

Я уже как-то писал про то, что стильные очки помогут вам избежать алгоритмов определения лица (https://telegram.me/denissexy/10), так вот нейронные сети наносят ответный удар – теперь они умеют убирать очки с фотографий людей.

По ссылке чувак с помощью DITTO загнал 20000 фотографий с очками в датасет и теперь умеет их снимать автоматом:
http://126kr.com/article/48zmqr2f2vt

Теперь ждем новые очки, которые с помощью особой текстуры будут выдавать вас за степлер.

Ко мне часто обращаются люди с вопросами самой разной степени безумия – от тех кто хотел бы скормить нейронке описание товаров и получить умного ассистента в магазине, до чуваков которые хотели бы полностью передать проектировку дизайна нейронным сетям и уволить отдел дизайна.

Я устал отвечать на подобные вопросы и поэтому решил собрать в одном месте список технологий которые в каком-то виде попадали мне в поле зрения.

Он наверное не полный, но короче – нет, не увольняйте отдел дизайна, рано еще, подождите года 3 (шутка).  

http://shir-man.com/risovaniie-i-alghoritmy-chto-ieshchie-roboty-moghut-kromie-prizmy/

Наконец-то кто-то применил технологии глубинного обучения и нейронные сети с пользой – https://github.com/Hironsan/BossSensor/blob/master/README.md узнает вашего начальника метров за 6-7 от компьютера и автоматически включит вместо браузера какое-нибудь рабочее приложение – саблайм, терминал, что угодно.

Alt + tab морально устарел для этих целей, не используйте их, будьте моднее, используйте нейронные сети.

Google запустил проект который позволит вам нарисовать что-то, а нейронная сеть попробует узнать что же это такое. Вот тут ссылка: https://goo.gl/2wiPgN

Со мной не сработало, я забыл что виолончель это большая скрипка, а траву лучше не рисовать с видом сверху – но вы попробуйте. А еще я забыл что я отвратительно рисую.

А вот тут еще больше ИИ экспериментов от гугла, на любые темы: https://aiexperiments.withgoogle.com/

Google Earth в VR шлеме это ух и укачивает сразу.
Полное видео тут: https://m.youtube.com/watch?v=SCrkZOx5Q1M

Национальный музей современного искусства Киото, Япония, устраивает такие совместные сеты – где одновременно на сцене выступает и DJ человек и DJ компьютерный алгоритм. Получается вроде не плохо, и таких проектов в 2016 году я встречал довольно много – так что интересно, будут ли люди ходи на выступления алгоритмов? Я бы сходил, мне пофигу если красиво ;)

https://vimeo.com/186370041

Детали проекта по ссылке:
http://qosmo.jp/projects/2016/09/06/ai2045/

На arxiv.org выложили интересный документ который показывает как с помощью алгоритма DFI можно наложить на фото эффект старости, молодости, улыбку, усы и даже очки, и все это в высоком разрешении.
И работает это пока лучше из всего, что я видел. Мне кажется, что снепчат один из первых ринется в эти нейронные фильтры, так как стилизацией фотографии под художественный стиль уже никого не удивишь, а это вроде фейсбук прикручивает.

Детали тут: https://arxiv.org/abs/1611.05507

А ниже самая главная иллюстрация статьи.

Поигрался тут с одним из экспериментов гугла – мгновенный переводчик объектов – после нажатие на съемку фото отправляется в в сервис распознания образов (https://cloud.google.com/vision/), а после этого отправляется в сервисов переводов и озвучки (https://cloud.google.com/translate/), и уже к вам обратно на девайс.

Работает так себе, зато весело.

Вы можете поучить испанский прямо сейчас, но только если у вас на кухне срач и вы болеете: https://oxism.com/thing-translator

Исходный код тут: https://github.com/dmotz/thing-translator

Мои довольные испанские щщи