Можно вот так просыпаться

iPhone бояре говорят тоже могут запустить зоопарк гугла выше, так что welcome 🦌🌲🌳

Если вы думали, что до чтения мыслей человечеству еще далеко - вот вам свежая научная статья в Nature, я в полном шоке.

Воспользовавшись аппаратом для  ECoG (это примерно как ЭЭГ, только с электродами прямо на поверхность мозга), подопытного просили про себя думать определенные фразы с довольно небольшим лексиконом: несколько сотен слов, несколько десятков предложений. На этом строили обучающую выборку, после чего человеку предлагалось подумать какую-либо фразу состоящую из тех же слов, а машина переводила все это в текст.

Результаты волшебные, пусть и для такой небольшой выборки - вероятность неправильно распознанного слова не превысила 3%! Да, конечно, это электроды в мозг, да, это ограниченный пока набор фраз. Но сам факт - мы научились читать мозговые сигналы  в достаточной мере чтобы читать явно сформулированные мысли! https://doi.org/10.1038/s41593-020-0608-8

Addmeto разошелся клевыми постами, не успеваешь RSS разобрать, а он уже тут как тут 💫

Результат очень небольшой научной работы, но тем не менее впечатляющая история о том, что могут нейронные сети: калькулятор, который складывает и вычитает двузначные числа не выполняя непосредственно арифметических операций.

Идея такая: на вход сети подается рукописная картинка, на которой нарисовано "56+94 =", а сеть рисует ответ, не используя расчетов. Если бы так делал человек, мы бы сказали что он дает ответ автоматически, интуитивно. Думаю примерно так и работает человеческая интуиция, если что, и тоже иногда дает ошибки, потому что интуитивные операции не всегда точны. Попробуйте поиграться вот тут: https://yandex.ru/lab/calc?lang=en а вот ссылка на саму статью https://arxiv.org/abs/2003.06592

«Covid-19 можно определить с 97% уверенностью по рентгену легких!»

Это громкое заявление не так давно разошлось по гитхабу в виде популярного репозитория от какого-то чувака, который утверждал, что сделал прорыв в области обнаружения вируса, ну и как обычно оказалось, что это очередное «Змеиное масло» из мира AI.

Не буду вдаваться в глубокие технические детали того, почему заявление в репозитарии бред, о них можно почитать детально тут, отмечу лишь пару моментов.

За одну неделю:
Чувак выложил модель «детекта вируса» на рентгене;
Репозиторий перевели на 8 языков;
Чувак анонсировал разработку WEB-версии и мобильного приложения;
Написал много всего о том, как можно стать спонсором проекта и куда слать деньги и тп.

Что внутри этой нейронки:
Нейронная сеть натренирована на... 50 ФОТОГРАФИЯХ. Для тех кто не знает, это примерно на ~79 950 меньше фотографий, чем нужно чтобы начать хоть что-то реалистично узнавать;

Сама нейронка, при этом, базируется на ResNet-50, это популярное решение для детекта различных объектов из реального мира, то есть в скрытых «слоях» этой неройнки находятся обычные геометрические формы и предметы которые сложно встретить в легких, вроде дорожных знаков и вывесок 🌚 То есть он не тренировал что-то с нуля, он «дотренировал» нейронку обученную на предметах. В медицине никто так почти не делают – все нейронки там важно тренировать с нуля (конечно есть исключения).

Ну и самое прикольное: чтобы проверить насколько хорошо твоя нейронка научилась детектить что-то, ты обычно кладешь в папочку набор файлов, на которых можно потестировать как хорошо она определяет объекты. Недопустимо при этом, чтобы эти же файлы находились в папке где идет тренировка нейронки — алгоритм конечно легко узнает то, на чем учился и подгонит все результаты. Так вот, чувак получил 97% точности просто потому что тестил на том, на чем тренировал алгоритм
w(ﾟДﾟ)w

Когда прошел туториал по PyTorch, а все оказалось сложнее.

P.S. Примеров успешных применений ML  в медицине – масса, но каждое решение которое выкатывается на публику должно быть проверено сообществом, спасибо reddit в этом примере, что остановили это в зачатке и никто не пострадал.

*плачет-смеется*

​Я как-то пропустил, но оказывается так выглядит уличная будка для экспресс-анализа на COVID-19 в Южной Корее

Ждем такие в аэропортах когда все закончится?

Ну, или такие...

В связи с последними событиями

​Наткнулся на прикольный курс на Udemy для начинающих писателей на питоне – сам курс я не прошел, но подкупило название:
«Автоматизация скучной фигни с помощью питона».

Курс на английском и бесплатный еще 2 дня и судя по комментариям на Reddit люди довольны, вот ссылка:
https://inventwithpython.com/automateudemy

Это не реклама или что-то такое, просто правда же у многих куча времени теперь (счастливчики).

А вот чему научат:

Японский MBA университет BBT, который с 2005 года обучал студентов, на днях выпустил своих учеников.

Современный мир требует современных решений.


https://bbt.ac/news/news/010344.html

Художник Евгений Зубков представил, как может выглядеть мир будущего, когда курьеры станут единственным связующим звеном между людьми

Ещё одна интересная нейросеть: ObstructionRemoval

Удаляет с изображений различные преграды (например, ограждение в зоопарке, грязное/забликованное стекло и т.д.)

исходники
ссылка на колаб-ноутбук
пейпер

Очередная новая версия думгая оживлённая нейронками ✨

Нашел прикольный сайт, где можно посмотреть как выглядела земля 750 миллионов лет назад, а самое клевое – можно посмотреть где находился какой-то город.

Москва, например, была в океане 📍

Ссылка:
https://dinosaurpictures.org/ancient-earth#750

В США из-за карантина рекордное количество граждан подали заявки на пособие по безработице — более 6 миллионов только за последнюю неделю. Это привело к неожиданному эффекту: в штате Нью-Джерси вышла из строя IT-система местной социальной службы, и губернатор штата объявил о поиске, внимание, программистов на языке COBOL. Это язык программирования, на котором в 70-х писали софт для обслуживания корпоративных и государственных баз данных. Уже в 80-х его практически не использовали, разве что в старых системах. Несложно прикинуть, что программистам, которые писали на COBOL в 70-х, сегодня как минимум лет по 60. Интересно, найдутся ли такие? В любом случае, это показательный кейс в пользу отказа от legacy-технологий в ответственных проектах, таких как государственные базы данных.