История развивается в альтернативной реальности: роботы появились еще в 1960-х, но после ядерного взрыва в Лос-Анджелесе американцы объявили войну роботам, а заодно и всем странам, которые их принимают равными себе. Главный герой Джошуа (Джон Дэвид Вашингтон из “Довода”) – спецагент под прикрытием, засевший в Азии в поисках таинственного разработчика ИИ. В результате вторжения его сослуживцев из США он теряет связь со своей беременной женой, которая конечно же оказывается на другой стороне баррикад. Спустя годы он отправляется обратно на задание, надеясь найти ее и заодно новое супероружие. Там он натыкается на уникальную девочку-робота, и попадает с ней в водоворот событий, защищая ее и открывая для себя всю правду о природе этой войны.
Давно я не видел столь качественной научной фантастики, которая радует необычной концепцией мира, топовым уровнем графики и захватывающим сюжетом. Здесь можно перенести разум погибшего на 20 секунд в робота, военные корабли сканируют леса прямо из космоса, а здешние обитатели Новой Азии считают ИИ вехой в эволюции. Конечно, не без греха – что-то подобное мы уже видели не раз, есть недоработки в сценарии, немного сумбурный финал. Но благодаря динамике лента отлично смотрится как приключенческий экшен, в котором сюжет не провисает ни на секунду. А красоты Тайланда, редкая музыка Ханца Циммера и отдача Вашингтона-младшего добавляет очков картине – на мой взгляд, работа весьма качественная и недооцененная.
Ну и отдельный плюс за Everything In Its Right Place на саундтреке (я фанат Radiohead).
Моя оценка: 7,5/10 (красиво и увлекательно)
P.S.: Во время просмотра словил вайбы "Района №9" и "Робота по имени Чаппи".
ИИ, применяемый в Москве для анализа медицинских изображений, стал доступен для всех регионов.
Последние пару лет я вам рассказываю, как в столичных поликлиниках и больницах все активнее внедряют технологию искусственного интеллекта. В мире в целом основной заказчик для IT-компаний - это сфера здравоохранения. Так что нет ничего удивительного в том, что Россия развивает это направление.
Искусственному интеллекту есть, где развернутся в здравоохранении. Например, его уже применяют для анализа ЭКГ, снимков КТ и МРТ, рентгеновских снимков. Недавно я услышал, что готовится нейросеть для видеоэндоскопии, которая в прямом эфире будет врачу помогать оценивать увиденное. Уверен, что-то похожее разрабатывают и для УЗИ.
Но главный плюс подобных технологий - это их доступность. На те же рентгеновские снимки и снимки КТ и МРТ нейросеть натаскивали несколько лет, потратив на это уйму денег и рабочего времени настоящих докторов. Это в недалеком будущем программа будет хорошим подспорьем, а пока что она больше забирает, чем отдает. Тем не менее, проект уже достаточно развит, чтобы быть чем-то полезным для врачей. Поэтому с середины февраля доступ к нейросети для оценки медицинских изображений могут получить врачи из любого региона. Нужно только зарегистрироваться на сайте, а затем выбрать один из тарифов: бесплатный с ограничениями или полный платный доступ.
Как это работает: врач отправляет обезличенные изображения на сайт, нейросети выделяют пунктиром зоны поражений органов, дают свое заключение и отправляют информацию обратно врачу через 10-15 минут. Алгоритмы уже умеют неплохо различать признаки около четырех десятков болезней, включая различные виды онкологии, пневмонию, остеопороз и инсульт.
А вообще, помощь в расшифровке полученных изображений – это довольно вижно применение искусственного интеллекта в медицине. Поэтому у меня для вас есть предложение. «Челлендж», если угодно. Напишите в комментариях, как бы вы применили ИИ здравоохранения? Какие проблемы он мог бы помогать решать, а какие можно было бы доверить ему полностью?
Эндрю Голис (AndrewGolis), директор по контенту Нью-йоркской общественной радиостанции (New York Public Radio), в достаточно эмоциональной заметке для проекта The Nieman Journalism Lab описал, как уже в ближайшем будущем сгенерированный ИИ контент безудержно заполонит соцсети и традиционные цифровые медиа. В результате стремящиеся сохранить хоть какое-то подобие объективного взгляда на происходящее люди вернутся во времена крайне ограниченных по численности веб-сообществ, наполнение для которых будут создавать независимые — точнее, спонсируемые самими же участниками этих сообществ — журналисты. При этом главная причина скорого охлаждения масс к соцсетям, по мнению эксперта, — даже не столько множащиеся дипфейки, сколько ИИ-алгоритмы оптимизации контента, которые скармливают участникам этих систем наиболее подходящие (на основе нейросетевого анализа их постов, лайков, истории веб-сёрфинга и пр.) сообщения. В результате полностью отвечающая интересам и ожиданиям человека новостная лента постепенно превращается для него в умиротворяющий, но совершенно неувлекательный белый шум, — и потому отказаться от её регулярного просмотра выходит куда проще, чем того хотелось бы владельцам соцсетей.
На первой конференции разработчиков OpenAI компания, создавшая ChatGPT, анонсировала новые инструменты, позволяющие любому желающему создать свой собственный чат-бот или ИИ-агент - для этого не требуется никаких навыков кодирования.
Теперь компания намерена еще больше расширить спектр возможностей ChatGPT, предоставив возможность любому желающему создать собственный чат-бот на базе этой технологии, не имея при этом никаких навыков кодирования. OpenAI предполагает, что люди захотят создавать собственных ботов для решения конкретных проблем или удовлетворения своих интересов, например, для помощи в изучении правил настольной игры, обучения детей математике или дизайна наклеек с помощью искусственного интеллекта.
Чтобы создать одного из таких пользовательских ботов или агентов ИИ, которые в OpenAI называют "GPT", пользователю достаточно указать в разговоре с ChatGPT, что именно он хотел бы, чтобы бот делал. За кулисами ChatGPT напишет код, необходимый для создания и работы нового бота. По словам представителей OpenAI, боты могут подключаться к другим сайтам и сервисам и выполнять такие действия, как доступ к базам данных, поиск электронной почты и автоматизация заказов в электронной торговле.
Сегодня компания заявила, что более 2 млн. разработчиков и более 92% компаний из списка Fortune 500 используют ее API, которые в той или иной мере обеспечивают доступ к ChatGPT или лежащей в ее основе технологии генерации текстов и изображений. По данным OpenAI, в настоящее время ChatGPT имеет около 100 млн. еженедельных активных пользователей.
За год, прошедший с момента запуска ChatGPT, бот практически полностью изменил технологическую индустрию. Google и другие крупные технологические компании реорганизовали свою деятельность, чтобы сосредоточиться на создании аналогичных инструментов искусственного интеллекта. Десятки хорошо финансируемых стартапов теперь предлагают альтернативные модели ИИ. А правительства вынуждены принимать меры, направленные на предотвращение неправомерного использования мощных моделей. Новые пользовательские чат-боты могут позволить OpenAI вновь опередить своих конкурентов в области ИИ, если они станут популярными.
Duolingo начал массовые увольнения сотрудников, их заменяет искусственный интеллект.
Учите языки, говорили они. Изучайте программирование, говорили они. У вас всегда будет отличная работа. Ведь высокотехнологичные специалисты так нужны на рынке! Нет. Именно эти и другие подобные компетенции в одночасье стали самыми ненадежными. С переводом, программированием, бухгалтерией, дизайном лучше справляется ИИ. В 2023-м нейросети совершили настоящую революцию. Вот-вот появятся еще более крутые роботы. Работодатели не стали ждать. Массовые увольнения начались.
Только что пришла новость: Duolingo массово увольняет переводчиков. Эта международная компания основана в 2011 году, и она учила людей иностранным языкам по всему миру, а также занималась переводами. Будучи передовой во всем, компания одной из первых стала внедрять у себя ИИ. Сначала — для того, чтобы составлять производственные планы, задания для учеников, в общем, по мелочи. Но вот теперь предсказуемо стали не нужны и сами переводчики. Выгоняют не так, чтобы церемонно. Люди получают письма с просьбой завершить текущую работу, ну и только. Мы обратимся к вам, если вы понадобитесь. Компания, как это вообще принято на Западе среди «продвинутых» и «прогрессивных», не утруждала себя формальным наймом. Часто привлекала волонтеров. Так что принцип «иди сюда — пошел отсюда» оказался идеальным для цифрового века.
Началось все, конечно, не вчера. Так, еще в начале 2023-го передовик интернет-технологий Google махом избавился от 12 тыс. сотрудников. А в мае IBM сообщила, что приостанавливает найм сотрудников на специальности, с которыми лучше справляется ИИ. То есть уборщиц нанимают, нейросеть пол не вымоет, а программистов уже нет. Когда на компанию наехали, их гендир высказался в том духе, что слова вырваны из контекста (ну как всегда) и в целом ИИ создаст больше рабочих мест, чем отнимет. Жаль, не сказал, где именно создаст. Да и никто пока не сказал.
Летом заметное число сотрудников сократила компания Chegg, которая занимается программированием и образовательными технологиями. Dropbox, сервис для хранения файлов (наверняка вы с ним сталкивались) избавился от 16% персонала.
К концу года темпы увольнений увеличились, как и масштабы сокращений. Так, маркетинговая компания Spotify показала, что маркетологи, еще одна топовая специальность, которой заманивают в вузы, тоже под ударом, и уволила сразу 1500 человек. Другое перспективное направление для молодежи — работа с большими данными. И надо же, Dataminr, один из мировых лидеров в этой отрасли, убрал 20% персонала. Ну, а когда гигант Goldman Sachs принялся выставлять на мороз финансистов, потому что человек обходится дороже, чем ИИ, тут уж более мелкие компании просто с цепи сорвались.
Всего в мире сократили 240 тысяч высококлассных специалистов — возможно, цифра не полна, поскольку, согласно отчету Randstad RiseSmart Global Severance, 96% компаний в мире в 2023-м так или иначе избавлялись от «живого» персонала. То есть на самом деле счет может идти на миллионы. И 92% работодателей говорят, что в 2024-м будут сокращать еще быстрее и больше.
Тот же Google собирается уволить 30 тыс. На новогоднем корпоративе сотрудник спросил у гендира Google Сундара Пичаи: ну вот, вы уволили 12 тыс., и счастливы теперь? Что с моральным духом в компании? Пичаи в ответ сказал, что да, решение было трудное, но необходимое. И что с моральным духом просто так хорошо, как никогда не было. То есть, переводим на общепонятный, сотрудники, боясь, что их попрут, вкалывают за семерых, не берут больничные и клеят на лица картонные улыбки. Но этого Пичаи, конечно, прямо не сказал.
Поводы задуматься о будущей профессии для своего ребёнка, например, есть:
Всесилие нейросетей оказалось слегка дутым, а разговоры о том, что вот-вот появится сверхразум, видимо, только разговоры и пиар. GPT4 показал несколько неприятных свойств, и в целом нейросети нельзя доверять. Нейросеть «бредит» (это термин такой), то есть придумывает то, чего нет (и это недопустимо в финансах и программировании), а также по непонятным причинам время от времени просаживает эффективность своей работы. Значит ли это, что работодатель одумается и вернет уволенных? Нет. Нейросети станут лучше, а радость от сокращений и сэкономленных на персонале денег слишком сладка, чтобы снова тратить деньги на докучливых «живых» специалистов.
Компании будут представлять из себя странное зрелище. На одном полюсе директор и руководство, потому что не будет же руководство сокращать само себя. На другом уборщицы, охранники и починщики труб и электропроводки. Потому что у ИИ нет рук и сам он ничего такого не сделает. Это довольно глупая конструкция, и такие компании далеко не уедут с ИИ или без ИИ. Компаниям предстоит придумать новую конфигурацию, но какой она будет, мы пока понятия не имеем.
Плотник собирает дом из бруса. Сантехник проводит в дом тепло. Токарь вырезает из дерева красивые вещи, которые идут нарасхват на интернет-аукционах. Никто нигде не говорит и не пишет, что ИИ угрожает этим специальностям. Человек поднялся над природой, когда начал работать руками. И, хотя роботы (станки с ЧПУ) уже десятилетиями делают рутину на конвейерах, станок с ЧПУ не починит вашу крышу. В России лет 15 говорят, что на острие спроса — «ручные» специальности, все смеются, никто не верит, ну, можно смеяться и дальше.
Основные события развернутся на прогнившем Западе. Потому что российское законодательство защищает работника ого-го как. К сожалению, тенденции едины для всего мира, это раз. Многие программисты и в России работают на мутных договорах, самозанятыми, это два. И в среднем, в малом бизнесе защита персонала не так, чтобы мощна, это три. Так что надо готовиться и нам.
ИИ силен в том, чтобы обрабатывать огромные массивы данных. Именно поэтому под удар попали программисты с их полями и ворохами кодов, маркетологи (анализ потребительского поведения по Большим Данным), бухгалтеры (точное заполнение таблиц по известным алгоритмам) и переводчики. Но в современной высокотехнологичной экономике остро нужны люди, которые придумывают, производят идеи, креативят и разрабатывают новые ходы. И вот этого ИИ пока не может и долго не сможет. Даже хваленая сеть Q*, которую ждут в начале года (но не факт, что выйдет) мыслит не так, как человек, и на креатив неспособна. Отсюда вывод, что направлять ребенка надо не туда, где требуется копаться в деталях и данных, а туда, где мысль свободно скользит и парит.
Что это могут быть за специальности. У нас произошла интересная подмена. Специальности вообще-то технические, обслуживающие были объявлены передовыми и творческими. Так, из обихода ушел «художник» (эта же та девчонка, что на морозе продает свои картины, и никто не берет), но появился «дизайнер». Дизайнер в реальной компании — на самом деле довольно несчастный человек, от которого много требуют, с которым мало считаются, и да, он легко заменяется ИИ. А вот художник не заменяется. Райтер (копирайтер) уходит под напором ИИ, журналист и писатель остается. Программист уходит, инженер остается. Надо оглянуться назад немного, что ли. Вспомнить, что было престижно и популярно лет сорок назад. Многое из этого вновь будет востребовано.
Пентагон расширяет использование возможности ИИ от космического наблюдения до наземных операций.
ИИ используется для управления компактными беспилотниками в миссиях спецподразделений, отслеживания физической подготовки солдат, предсказания потребности в техобслуживании военных самолетов и мониторинга космических соперников.
По данным The New York Times , несколько стран лоббируют в ООН принятие обязательной резолюции, ограничивающей использование искусственных «дронов-убийц», но несколько крупных стран сопротивляются этому шагу и предпочитают необязывающую резолюцию.
По сообщению Reuters , заместитель министра обороны США Кэтлин Хикс заявила в августе, что такие технологии, как дроны, управляемые искусственным интеллектом, помогут противодействовать численному преимуществу Китая в людях и вооружениях. «Мы будем противопоставлять НОАК свою собственную массу, но нашу будет труднее спрогнозировать, труднее поразить, труднее победить».
К 2026 году Пентагон планирует развернуть тысячи доступных автономных транспортных средств с ИИ, чтобы ускорить переход к использованию малых, интеллектуальных и недорогих платформ. Проект "Replicator" направлен на стимулирование инноваций в военной сфере. Несмотря на неопределенность финансирования и отсутствие конкретики в деталях, ожидается, что он будет способствовать принятию важных решений о готовности ИИ технологий к внедрению, в том числе в вооруженных системах.
Среди экспертов нет сомнений в том, что США в ближайшие годы освоят полностью автономное летальное оружие. Предполагается, что человек всегда будет контролировать такое оружие, хотя на практике роль человека может свестись к наблюдению.
В космической сфере, последнем фронте военной конкуренции, ИИ-инструменты также отслеживают потенциальные угрозы. Примером может служить операционный прототип Machina , который автономно контролирует более 40,000 объектов в космосе.
В других областях, ИИ помогает ВВС США поддерживать свой авиапарк в рабочем состоянии, предсказывая потребности в обслуживании самолетов. Среди здоровьесберегающих инициатив — проект по отслеживанию физической подготовки всего Третьего пехотного дивизиона армии США.
В рамках концепции "всеобъемлющего командования и контроля" Пентагон стремится ускорить соединение боевых единиц, автоматизируя обработку данных. Однако этот процесс затруднен бюрократией и необходимостью привлечения квалифицированных кадров.
Наконец, важно отметить, что независимо от степени автономии систем, всегда будет присутствовать ответственный оператор, осознающий ограничения системы и обученный работать с ней. Это гарантирует, что использование автономного оружия будет происходить с учетом всех возможных рисков.
Исследование Оксфордского университета поднимает тревожный вопрос об использовании искусственного интеллекта в научных исследованиях, предупреждая о риске галлюцинаций ИИ, которые могут привести к распространению ложной или предвзятой информации. Исследователи предлагают ограничить использование больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT или Bard, для уменьшения их влияния на результаты научных работ.
Предложение учёных основано на наблюдении, что ИИ иногда генерирует убедительные, но полностью вымышленные данные. Такое явление особенно актуально, учитывая, что LLM-модели обучаются на онлайн-источниках, которые не всегда отражают достоверную информацию. Такая ситуация может привести к тому, что ИИ предоставит искаженные факты или вымыслы в ответ на запросы.
Авторы работы подчеркивают, что пользователи склонны воспринимать ответы, сгенерированные моделями, как достоверные, поскольку технология способна имитировать человеческую речь. Однако это создает риск того, что полностью недостоверная информация будет воспринята как правдивая, даже если она не основана на конкретных фактах.
Исследователи предлагают использовать LLM-модели в качестве «переводчиков с нулевым выстрелом», что подразумевает применение таких систем не для получения фактических данных, а для организации или систематизации информации. Авторы призывают к более осознанному подходу к возможностям ИИ, и к рассмотрению последствий использования ИИ в науке.
Предостережение актуально на фоне возрастающего интереса к применению ИИ в научных исследованиях, как показывает, например, использование ИИ в открытии экзопланет. Однако существует ряд проблем, таких как «проблема черного ящика», когда неясно, почему модель ИИ приходит к определенным выводам, что вызывает дополнительные вопросы о надежности и проверяемости данных, предоставляемых ИИ.
В следующем году мир смартфонов переживет настоящую революцию: даже недорогие модели будут оснащены встроенным искусственным интеллектом.
Ferra.ru
Это станет возможным благодаря новому мобильному процессору Snapdragon 7 Gen 3, который обещает значительно улучшить возможности среднего класса устройств.
Snapdragon 7 Gen 3, преемник Snapdragon 7 Gen 2, уже привлек внимание таких производителей, как Xiaomi, Realme, Oppo и Motorola. Honor и Vivo также планируют использовать новый чип, в то время как Samsung, вероятно, останется верной своим Exynos чипам для среднего класса.
Основной акцент в новом SoC сделан на ИИ. Он обещает до 60% более быструю работу искусственного интеллекта на каждый потраченный ватт энергии.
Это означает более плавную работу таких функций, как Sensing Hub от Qualcomm, который может определять наличие пользователя поблизости и реагировать на голосовые команды. Однако наибольшее внимание привлекают улучшения в области фотографии, где ИИ уже активно используется для вычислительной фотографии.
Улучшенный ИИ обещает значительно лучший автофокус и управление цветом, что, хотя и не звучит громко, будет ощутимо в повседневном использовании.
Кроме того, новый чипсет обещает улучшенную энергоэффективность, что положительно скажется на времени работы от батареи, а также улучшенные возможности 5G и камеры.
Почти все работники OpenAI пригрозили уйти из компании, если правление не уйдет в отставку
Открытое письмо к правлению подписало более 600 работников, при том, что в компании трудится около 770 человек
OpenAI лихорадит после того, как совет директоров в минувшую пятницу уволил главу компании Сэма Альтмана (Sam Altman): сегодня более 600 сотрудников OpenAI подписали открытое письмо, в котором пригрозили покинуть компанию, если совет директоров не подаст в отставку и не восстановит в должности Сэма Альтмана вместе с соучредителем и бывшим президентом Грегом Брокманом (Greg Brockman).
Getty Images
«Процесс, посредством которого вы уволили Сэма Альтмана и исключили Грега Брокмана из совета директоров, поставил под угрозу всю работу и подорвал нашу миссию и компанию. Ваше поведение ясно показало, что у вас нет полномочий контролировать OpenAI», — сказано в письме.
Интересно, что среди подписантов есть Илья Суцкевер (Ilya Sutskever), главный научный сотрудник OpenAI и член правления, которого... обвиняют в координации «переворота» против Альтмана.
Незадолго до публикации письма Суцкевер написал в Twitter (X): «Я глубоко сожалею о своем участии в действиях правления. Я никогда не намеревался причинить вред OpenAI. Мне нравится все, что мы создали вместе, и я сделаю все возможное, чтобы воссоединить компанию».
Сегодня стало известно, что преемницу Альтмана на посту главы OpenAI, Киру Мурати (Kira Murati), отстранили от должности временной исполняющей обязанности гендиректора, на ее место назначили Эммета Шира (Emmett Shear), бывшего генерального директора Twitch. Почти одновременно глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) заявил, что Альтман и Брокман устроились в Microsoft, где возглавят новое передовое исследовательское подразделение в области искусственного интеллекта.
В своем письме сотрудники OpenAI угрожают присоединиться к Альтману в Microsoft. «Microsoft заверила нас, что в новой дочерней компании есть должности для всех сотрудников OpenAI, если мы решим присоединиться», — пишут они.
Точная причина увольнения Альтмана остается неясной даже для многих внутри компании. «Несмотря на многочисленные просьбы предоставить конкретные факты для ваших обвинений, вы так и не предоставили никаких письменных доказательств», — сказано в письме, адресованном совету директоров.
В письме обрисована вполне реальная перспектива того, что OpenAI потеряет почти весь свой персонал, а Microsoft, по сути, приобретет всю компанию. В OpenAI работает около 770 сотрудников.
Во всех взрослых поликлиниках Москвы заработал сервис постановки итогового диагноза пациенту с помощью искусственного интеллекта (ИИ), данные об этом появились на официальном портале мэра и правительства Москвы. ИИ помогает столичным терапевтам и врачам общей практики в постановке заключительного диагноза на основе данных электронной медкарты пациента за последние два года. При этом цифровой помощник не заменяет врача, а лишь подстраховывает его и предлагает независимое второе мнение, указывает источник.
"Мы перешли на следующий этап внедрения умных алгоритмов: ИИ не только анализирует текущие данные о здоровье — жалобы на самочувствие и свежие результаты анализов, но и оценивает ретроспективную информацию — протоколы осмотров, лабораторные и инструментальные исследования за последние два года. Все это позволяет максимально точно поставить диагноз." - Заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова -
Искусственный интеллект даёт второе мнение, если есть подозрения на одно из 95 серьезных заболеваний, требующих диспансерного наблюдения. Среди них — сахарный диабет, застойная сердечная недостаточность и язва желудка. Если диагноз ИИ отличается от того, который поставил врач, система сигнализирует об этом. Терапевт может ознакомиться с диагнозом, поставленным цифровым ассистентом, согласиться с ним или же поставить собственный, окончательное решение всегда принимает специалист. Сейчас точность сервиса достигает 87%, заявлено на сайте правительства Москвы.
Новая модель запаха, обученная компьютером, распознает запахи лучше, чем люди. Проанализировав 500 000 потенциальных молекул запаха, которые никогда ранее не синтезировались, система также легко проделала работу, на выполнение которой ушло бы 70 человеко-лет.
Хотя машины все лучше и лучше имитируют зрение и вкус человека, они немного отстают в развитии обоняния. Конечно, существуют электронные носы, которые могут выявлять раковые клетки в клетках крови и, например, оценивать воздух вокруг очистных сооружений, но настоящее обоняние, управляемое компьютером, было неуловимым. Возможно, это потому, что в нашем носу имеется 400 обонятельных рецепторов, что значительно больше, чем четыре рецептора, которые мы используем для зрения, и примерно 40, которые мы используем для вкуса.
Стремясь выровнять результаты компьютеризированного сенсорного ввода, исследователи из Monell Chemical Senses Center Пенсильванского университета вместе с коллегами из Osmo (дочернего предприятия Google DeepMind) провели исследование, в ходе которого была создана система на основе нейронной сети, которая могла анализировать молекулу запаха и описывать – на человеческом языке – как должна пахнуть эта молекула. Система искусственного интеллекта привела к разработке того, что исследователи назвали «Картой основных запахов» (Principal Odor Map, POM). «В исследованиях обоняния вопрос о том, какие физические свойства заставляют молекулы, находящиеся в воздухе, пахнуть так, как они действуют на мозг, остается загадкой.», — сказал старший соавтор исследования Джоэл Мейнленд (Joel Mainland). «Но если компьютер сможет определить взаимосвязь между формой молекул и тем, как мы в конечном итоге воспринимаем их запахи, ученые смогут использовать эти знания для лучшего понимания того, как наши мозг и нос работают вместе». Такие знания могут помочь исследователям разработать более эффективные средства от комаров или дезодорирующие средства, а также другие возможные применения. Чтобы обучить систему, исследовательская группа предоставила ей молекулярную структуру 5000 запахов, а также ряд описаний, описывающих такие запахи, как «мятный» или «затхлый». Команда также пригласила 15 участников дискуссии, которые унюхали 400 запахов и получили 55 слов, которые они могли использовать для описания каждого запаха. В тестах система ИИ показала себя немного лучше, чем участники дискуссии. Но был еще более впечатляющий результат. «Однако самым удивительным результатом является то, что модель преуспела в обонятельных задачах, для выполнения которых она не была обучена», — сказал Мейнленд. «Откровением стало то, что мы никогда не обучали систему распознавать силу запаха, но, тем не менее, она могла делать точные предсказания». Затем, исследователи использовали систему для картирования 500 000 молекул запаха, которые на самом деле никогда не синтезировались — задача, по словам команды, для выполнения которой человеку потребовалось бы 70 лет обнюхивания. «Прогресс в нейробиологии часто измеряется созданием и открытием новых карт мира, поддерживаемых нейронными схемами», — пишут исследователи. «Каждый из них возможен только потому, что учёные сначала располагали картой внешнего мира, а затем измеряли, как реакции мозга меняются в зависимости от положения стимула на карте. Это исследование предлагает и подтверждает основанную на данных карту обоняния человека. Мы надеемся, что эта карта будет полезна исследователям в области химии, обонятельной нейробиологии и психофизики как новый инструмент для изучения природы обонятельных ощущений». Исследование опубликовано в журнале Science. Источник: Monell Chemical Senses Center via EurekAlert.
Здарова народ. Решил немного поделиться мыслями про видеонаблюдение. Не являюсь профи и вообще специалистом. Просто 7 лет живу в частном доме
и ради интереса балуюсь установкой камер наблюдения на участке. Не то чтобы они нужны, но очень интересно :)
Перепробовал огромное количество NVR систем, разные камеры, от дешевых до дорогих, в итоге пришел к тому что оставил камеры только одного бренда.
В моем случае это Hikvision. Удобно когда все настройки устроены по одной схеме.
Теперь к сути поста: Всегда хотелось, чтобы писались только важные события, но если вы имели дело с камерами то знаете что встроенные системы детекции движения всегда глючат в каких либо условиях.
Или это снег, или это тень от деревьев или пауки плетут паутину под теплыми лучами IR подсветки. Всего этого хотелось избежать. Вариант один - детекция объектов на основе нейронок.
В очередной приступ перфекционизма, когда увидел что за сутки записано несколько лишних гигабайт - лезу в интернет в поисках решения проблем.
Оказывается уже давно существует классный проект Codeproject AI, то что доктор прописал. Поиск на изображении объектов/номеров авто/даже face detection присутствует.
Дело за малым, прикрутить это всё к своим камерам. Первый, и самый логичный способ - это найти уже готовую систему работающую с этим API. И такие находятся
1)Agent DVR, бывший iSpy написанный на .NET одна из самых мощных и бесплатных систем видеонаблюдения, с одним маленьким но сука жирным минусом. Она жрет столько ресурсов, сколько ещё не придумали. Проц (6900hx)
полностью забит под 100% и с трудом справляется даже с 3-4 камерами, а у меня их 8.. Нафиг, выкидывам
2) Blue Stack, очень популярная на западе система , стоит не дорого. Готов был купить, но нам чуркам не продают. Поэтому были посланы. Хотя потестировал крякнутую. 8 Камер с детекцией тоже не вытягивают.
Были ещё варианты разной степени готовности и сырости, например Fregate , но хотелось чего то лёгкого воздушного особенного (как в анекдоте про водку.)
Ну что же, вызов брошен, решил сделать что-то своеё. Расчехлил вижуал студио. Забрёл на github в поисках отдельных компонент того что мне нужно.
Он нам присылает данные о том что на изображении имеется. Люди, котики, лисы, авто итд.
Получаем данные и решаем что писать в файл что нет. Если на кадрах интересующие нас объекты - мы сохраняем картинки , которые потом, в конце дня с помощью ещё одной замечательной либы ffmpeg сохраняем отдельным суммарным видео за сутки.
Пример:
Вроде всё класно всё хорошо, но хочется большего. Например получать в телеге информацию о том что соседский котик подкрался незаметно. Или узнать когда машина с определенным номером проезжает мимо.
Не то чтобы котик, больше Лиса, но тоже сойдет :)
Цепляем ещё одну замечательную либу с телеграм ботом и получаем сразу оповещения в телефоне.
Получилось не совсем то что я хотел. Мой NVR продолжает писать видео по любому чиху параллельно. Но в основном всё что мне интересно я получаю в телегу. Где могу и видео последнее посмотреть и быстро получить изображение с камеры. Система у меня крутится на винде, на небольшом миниPC minisforum 6900hx, общая наргузка на систему (NVR плюс моя утилита) не первышает 20% Если кому интересен такой вариант - готов поделиться.
