Статьи
Статьи, лонгриды и всё-всё-всё на тему ИИ
ИИскусство создавать
Узнай что-то новое!
Tilda Publishing
Технологии AI и кинематограф

Автор статьи: Чжу Цзымо
Sunspring: это короткометражный фильм, снятый режиссером Оскаром Штриком. Режисёр использовал алгоритмы нейронных сетей для генерации сценария, который затем был основой для актерской игры.

Next Rembrandt: это проект, созданный голландским агентством, с целью создания новой картины в стиле Рембрандта с помощью искусственного интеллекта. Команда исследователей изучила работы самого Рембрандта, затем использовала методы машинного обучения и компьютерного зрения для создания полностью новой картины в "стиле Рембрандта".

Zone Out: это короткометражный фильм, созданный с использованием вариационного автоэнкодера (VAE). Большое количество видеофрагментов было подано на вход нейронной сети для обучения, что привело к созданию абстрактного и фантастического короткометражного фильма.
Эти работы пока являются экспериментальными проектами и не получили широкого коммерческого применения в кино- и анимационной индустрии. Традиционный подход к созданию фильмов и анимационных произведений по-прежнему остается основным, требуя участия человека с его творчеством и навыками. Однако в будущем все может поменяться. Кто знает, возможно фильмы, полностью продуманные и снятые искусственным интеллектом не будут уступать «человеческим» ни по каким параметрам.
Tilda Publishing
В глубинах сети: конспирологические теории


Автор статьи: Ван Цзинсы
В этом загадочном мире технологий нейронные сети постепенно становятся важным инструментом в повседневной жизни людей. Однако механизмы работы и теории заговора, стоящие за ними, малоизвестны. Сегодня мы вместе разгадаем тайну глубин сети и исследуем скрытые теории заговора в нейронных сетях.

История вопроса:

Нейронная сеть - это технология, имитирующая взаимодействие между нейронами в человеческом мозге, которая способна к самообучению и самооптимизации путем изучения большого количества данных и информации. Однако за нейронными сетями скрывается множество неразгаданных тайн. Некоторые сторонники теории заговора считают, что за нейронными сетями стоит некая таинственная сила, которая манипулирует нашим мышлением и поведением.


























Контраргументы:

Несмотря на то что интерпретация технологий нейронных сетей теоретиками заговора пугает, нам также необходимо взглянуть на проблему объективно. На самом деле технология нейронных сетей была разработана во многом для того, чтобы помочь людям лучше понимать и решать реальные проблемы. Кроме того, большинство нейросетевых алгоритмов открыты и прозрачны, их может изучить и проверить любой желающий, поэтому мы не должны легко верить утверждениям некоторых теоретиков заговора.

Несмотря на привлекательность конспирологических теорий нейросетевых технологий, нам следует более рационально подходить к развитию этой области. Мы можем способствовать развитию нейросетевых технологий более справедливым и прозрачным способом, усилив регулирование и стандартизацию технологии. В то же время мы можем поощрять исследователей активизировать свои исследования для повышения безопасности и надежности нейросетевых технологий, чтобы они лучше служили человеческому обществу

Хотя технология нейронных сетей является развивающейся областью, ее применение в реальном мире принесло большие изменения. Мы должны более рационально подходить к развитию этой области, усилить контроль и регулирование нейросетевых технологий и способствовать их развитию более справедливым и прозрачным способом. В то же время мы должны сохранять бдительность в отношении злонамеренных интерпретаций и дезинформации со стороны некоторых теоретиков заговора. Только так мы сможем лучше использовать нейросетевые технологии и внести больший вклад в развитие человеческого общества.

Теории заговора:

Теория контроля искусственного интеллекта: теоретики заговора считают, что создатели технологии искусственного интеллекта используют нейронные сети для контроля над мышлением и поведением человека. Манипулируя алгоритмами и параметрами нейросетей, они влияют на решения и поведение людей для достижения определенных скрытых целей.

Манипуляция сознанием: теоретики заговора считают, что технология нейронных сетей способна манипулировать сознанием человека, имитируя его нейронную активность. Они считают, что некоторые продвинутые технологии нейронных сетей даже способны контролировать человеческое мышление и эмоции, а также предсказывать и контролировать поведение человека в будущем.
Потенциальный кризис: теоретики заговора также отмечают, что технология нейронных сетей может вызвать ряд потенциальных кризисов, таких как утечка информации, сетевая безопасность, моральный вред и другие проблемы. Эти кризисы могут не только угрожать частной жизни и безопасности отдельных людей, но и повлиять на стабильность и процветание всего общества.
Tilda Publishing
T9 -- нейросеть или нет?
Автор статьи: Тан Фэнцзыцзяо
В современном мире технологий существует множество загадок, и одной из таких является система T9. Этот инструмент, популярный в сфере набора текста на смартфонах, вызывает вопросы: является ли он нейросетью или нет? Давайте погрузимся в мир T9, чтобы раскрыть эту технологическую тайну.

Сначала давайте разъясним, как работает T9. Эта система предсказывает слова, когда пользователь вводит текст, опираясь на частоту использования слов в языке и последовательность предыдущих вводимых букв. Важно понять, что T9 не является классической нейросетью. Его алгоритмы основаны на статистических методах и эвристических правилах, отличных от современных нейросетевых структур.

Однако, несмотря на отсутствие прямой связи с нейросетями, T9 в некотором смысле можно рассматривать как продукт искусственного интеллекта, поскольку он умеет "учиться" на основе использования и контекста.

Важно выделить отличия T9 от типичных нейросетевых систем. В отличие от глубокого обучения, где нейросеть требует большого объема данных для обучения, T9 ориентирован на более легкое и быстрое предсказание слов с использованием локальных данных на устройстве. Это делает T9 более эффективным в условиях ограниченных ресурсов.


Сравним T9 с современными текстовыми моделями. Время от времени T9 проигрывает в точности предсказания слов современным глубоким нейросетевым моделям, таким как GPT-3. Однако, его преимущество заключается в легкости и быстроте работы на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.

Эволюция T9 является ключевым моментом в его понимании. Изначально созданный для облегчения набора текста на кнопочных мобильных телефонах, T9 перешел в новую эру смартфонов. Сегодня T9 находит применение в различных сферах, включая не только смартфоны, но и другие устройства с вводом текста.

Мы предполагаем, что T9 будет продолжать развиваться. Возможны улучшения в его алгоритмах и более широкое применение в различных аспектах нашей цифровой жизни.

Теперь вы понимаете, что, хотя это и не нейронная сеть в традиционном понимании, это умный продукт, который может предсказывать слова и облегчать ввод текста. Его отличия от современных нейросетей делают его уникальным и востребованным в различных областях.

Tilda Publishing
Дипфейки: как они связаны с ИИ и нейросетями
Автор статьи: Тан Фэнцзыцзяо
Заглядывая в мир современных технологий, мы не можем обойти стороной явление, которое стало неотъемлемой частью цифровой реальности – дипфейки. Эти фальсификации видео и аудио материалов, порой с трудом различимые от настоящих, созданы с помощью искусственного интеллекта и нейросетей.

Первый взгляд на дипфейки вызывает вопрос: «Как технологии ИИ и нейросетей превращают вымысел в реальность?» Для этого давайте взглянем на процессы, лежащие в основе создания таких фейков.

Глубокое обучение и создание реалистичных изображений

Глубокие нейросети, изначально предназначенные для графического дизайна, сегодня совершенствуются в создании реалистичных изображений. Эти нейросетевые алгоритмы, обученные на огромных объемах данных, превратились в виртуозов визуализации, способных не только эмулировать лица и объекты, но и воспроизводить их с поразительной естественностью. Благодаря высокому уровню обучения, дипфейки, созданные этими алгоритмами, стали невероятно реалистичными и пугающе близкими к реальным изображениям.

Синтез реалистичных голосов и аудиофайлов

Продвинутые нейросети также принялись за создание убедительных аудио-дипфейков. Этот аспект технологии дает нам возможность поражаться тому, насколько естественно и реалистично может звучать искусственно сгенерированный голос. Используя множество обучающих данных, нейросети трансформируются в искусственных артистов, способных имитировать различные интонации, акценты и даже чувственность, делая голоса в аудио-дипфейках трудно отличимыми от настоящих.

Интеграция ИИ в видеомонтаж и обработку контента

Алгоритмы машинного обучения внедрились в процессы видеомонтажа и обработки контента, придавая дипфейкам поразительную степень реализма. Эти алгоритмы способны анализировать и манипулировать каждым кадром, подстраиваясь под контекст и сохраняя естественность. Интеграция ИИ в создание и монтаж видео материалов делает дипфейки практически неотличимыми от настоящих записей, создавая новые вызовы для идентификации фальсификаций и подчеркивая важность этического обращения с такими технологиями.

С ростом числа дипфейков возрастают и риски для общества. Негативные последствия могут включать в себя ложную информацию, шантаж и даже угрозу безопасности.

Очевидна необходимость этического регулирования использования технологий в создании дипфейков. С обострением проблемы общественные институты должны разработать эффективные меры, чтобы защитить общество от потенциальных угроз.

В конечном итоге, дипфейки проливают свет на влияние ИИ и нейросетей на цифровую среду. Способность создавать реалистичные фейки с отличной детализацией представляет собой исключительное достижение технологий. Но при всей их потенциальной пользе, мы должны признать, что эти инструменты также несут серьезные этические и социальные вызовы, которые требуют внимательного и осмысленного регулирования. Всеобщий разговор об этике и ответственном использовании становится ключевым фактором в управлении дальнейшим развитием дипфейков и их воздействия на общество.

Tilda Publishing
Путешествие в будущее с виртуальным помощником
Автор статьи: Тан Фэнцзыцзяо
Технологии распознавания речи и виртуальные помощники получили огромное развитие за последние несколько лет. Они, являясь инновационным средством взаимодействия человека и компьютера, обеспечивают пользователям более естественный и удобный способ взаимодействия. Технологии распознавания речи анализируют и понимают человеческую речь, преобразуя ее в выполнение команд или текст. В то же время виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, с помощью технологии распознавания речи не только стали спутниками жизни пользователя, но и изменили способ взаимодействия людей с технологиями.

Такое свободное взаимодействие обеспечивает пользователям более эффективный и удобный опыт, делая технологию по-настоящему интегрированной в повседневную жизнь людей. Нам необходимо всесторонне изучить развитие этих технологий и подумать о том, как они могут изменить наше взаимодействие с ними.

Что такое технология распознавания речи?

Благодаря стремительному развитию глубокого обучения и искусственного интеллекта, технология распознавания речи достигла значительного прогресса. Модели на основе глубоких нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долговременной памятью (LSTM), позволили компьютерам лучше понимать и интерпретировать сложные особенности человеческой речи. Такая информация, как форма волны и спектр речевого сигнала, преобразуется в цифровую форму, понятную компьютеру, что позволяет точно распознавать речь.

Технология распознавания речи широко используется в нескольких областях. На смартфонах пользователи могут совершать телефонные звонки, отправлять текстовые сообщения и даже управлять настройками мобильного телефона с помощью голосовых команд. В автомобильной сфере голосовые помощники могут помочь водителю с навигацией, настройкой музыки и другими операциями для повышения безопасности вождения. В сфере здравоохранения технология распознавания речи также используется для преобразования диктовок врачей в письменные записи, что повышает эффективность ведения медицинской документации.

Достижения в области технологии распознавания речи напрямую повлияли на то, как пользователи взаимодействуют с технологиями, обеспечивая более естественный и интуитивно понятный опыт. Вместо того чтобы ограничиваться клавиатурой и экраном, пользователи могут выполнять различные задачи с помощью простых голосовых команд. Такое бесшовное взаимодействие не только повышает эффективность, но и снижает барьер для использования технологий, позволяя большему количеству людей найти общий язык с цифровыми устройствами.









































Изменения в речевых технологиях и во взаимодействии с пользователями

По мере развития речевых технологий привычки пользователей претерпевают фундаментальные изменения. Происходит постепенный переход от ввода текста и нажатий на кнопки к более естественному и интуитивному взаимодействию с помощью голоса. Люди стали чаще общаться с устройствами с помощью голосовых команд, что не только повышает эффективность работы, но и приближает технологии к повседневной жизни людей.

Популярность голосовых технологий также значительно повысила их доступность, облегчив взаимодействие с технологиями тем, кто испытывает трудности с использованием традиционных устройств ввода из-за физических или когнитивных нарушений. Такая доступность делает технологию более инклюзивной и гарантирует, что каждый сможет получить дивиденды от технологического развития.
Продолжают появляться практические примеры использования голосовых технологий в жизни и работе. В домашней обстановке пользователи могут управлять устройствами "умного дома" с помощью голоса, регулируя освещение, температуру и т. д., чтобы обеспечить интеллектуальный быт. В сфере бизнеса голосовые помощники могут помочь сотрудникам повысить эффективность работы, например, управлять расписанием и отправлять электронные письма с помощью голосовых команд, тем самым снижая рабочую нагрузку.

В медицине технология распознавания голоса применяется для записи голоса врачей, повышая эффективность управления медицинской информацией. В сфере образования речевые технологии также могут использоваться в голосовых курсах для обеспечения более гибких методов обучения. Эти реальные примеры не только демонстрируют широкий спектр применения речевых технологий, но и показывают, как люди могут наслаждаться более интеллектуальным и удобным интерактивным опытом в различных сценариях.


Достижения в области технологий распознавания речи позволили устройствам не только понимать голосовые команды человека, но и постепенно понимать контекст и эмоции, повышая эффективность такого взаимодействия. Одной из движущих сил этой тенденции являются виртуальные помощники, которые, используя технологию распознавания голоса, устраняют разрыв между пользователями и технологиями, придавая им более персонализированный и интимный характер.
Какие проблемы могут возникнуть при использовании голосовых помощников?

Несмотря на то что голосовые технологии добились значительных успехов в изменении способов взаимодействия пользователей с техникой, необходимо серьезно подойти к решению возникающих при этом проблем.

Вопросы конфиденциальности и безопасности, пожалуй, станут первой и главной проблемой, требующей серьезного подхода. Хранение и обработка больших объемов голосовых данных может быть сопряжено с потенциальным риском нарушения конфиденциальности, поэтому обеспечение безопасности голосовых помощников и систем распознавания голоса, а также разъяснение порядка работы с пользовательскими данными будут иметь большое значение в будущем. Отрасли необходимо разработать более строгие стандарты защиты конфиденциальности, чтобы обеспечить эффективную защиту личной информации пользователей.

Будущие усовершенствования в области речевых технологий в основном будут включать повышение точности распознавания речи, улучшение адаптации к нескольким языкам и диалектам, а также повышение естественности синтеза речи. Постоянное повышение производительности систем распознавания речи за счет внедрения более совершенных технологий глубокого обучения, обучения с подкреплением и других средств поможет пользователям более точно выражать свои намерения, тем самым улучшая общий пользовательский опыт.

В будущем, по мере развития голосовых технологий, пользовательский опыт будет становиться все более глубоким. Голосовое взаимодействие станет более интеллектуальным, будет лучше понимать потребности пользователя и даже сможет угадывать его эмоции и намерения. Виртуальные помощники могут стать более персонализированными партнерами, предоставляя более точные услуги, изучая привычки и предпочтения пользователей. Ожидается, что в будущем этот более человечный и интеллектуальный опыт станет основным способом взаимодействия пользователей с технологиями.

В эту эпоху возможностей и вызовов будущие тенденции могут удовлетворить более интеллектуальные и интуитивные ожидания пользователей, привнеся в нашу жизнь и работу больше удобных и интеллектуальных возможностей. Глубоко осмыслив эти тенденции, мы сможем лучше адаптироваться к будущей ситуации технологического взаимодействия и вступить в более “умную” цифровую эру.





Комфортная жизнь уже невозможна без помощи виртуальных помощников

Виртуальные помощники, такие как Siri (Apple), Alexa (Amazon) и Google Assistant (Google), являются яркими представителями технологии распознавания голоса для умных устройств. Благодаря интеграции технологий распознавания речи, обработки естественного языка и искусственного интеллекта эти виртуальные помощники способны понимать голосовые команды пользователя и выполнять соответствующие задачи. Siri предназначена для пользователей устройств Apple, Alexa лежит в основе линейки умных аудиосистем Echo от Amazon, а Google Assistant интегрирован в обширную экосистему Google.
Виртуальные помощники стали неотъемлемой частью повседневной жизни людей. С помощью голосовых команд пользователи могут выполнять различные задачи, такие как установка напоминаний, проверка погоды, отправка сообщений, воспроизведение музыки и многое другое. В домашней обстановке виртуальные помощники также могут управлять устройствами "умного дома", такими как "умные" светильники, термостаты, системы безопасности и т. д., создавая тем самым более разумные и удобные условия жизни для пользователей.

По сравнению с традиционными графическими пользовательскими интерфейсами, виртуальные помощники обеспечивают более интуитивный и естественный способ взаимодействия. Пользователям не нужно листать меню или набирать текст, им достаточно выразить свои потребности голосом и быстро получить результат. Эта простота голосового взаимодействия делает виртуальных помощников особенно подходящими для таких сценариев,
как мобильные устройства, умные колонки смарт-аудио. Виртуальные помощники также более гуманны с точки зрения имитации человеческого взаимодействия. Они способны реагировать на тон голоса пользователя, понимать контекст и даже обладать некоторым юмором, придавая технологии более человечный облик. Такая эмоциональная связь позволяет пользователям чувствовать себя более комфортно, что способствует росту популярности и распространенности голосового взаимодействия.
Tilda Publishing
Искусственный интеллект и наука
Автор статьи: Антон Истратов
Современная наука развивается быстро и динамично. Ежедневно проводятся тысячи разных экспериментов, появляются терабайты новых данных, которые необходимо обработать. Тут на помощь ученым приход искусственный интеллект, который значительно облегчает и ускоряет процесс работы с данными, а также иногда показывает то, на что человек мог бы не обратить внимание и упустить из вида. Как же ИИ помогает деятелям науки?

Анализ данных: ИИ может помочь ученым быстро анализировать и интерпретировать большие объемы данных, которые могут быть получены в результате экспериментов или наблюдений. Это позволяет ученым быстрее выявлять закономерности и делать выводы, которые могли бы быть упущены при использовании традиционных методов.

Моделирование и прогнозирование: ИИ также может использоваться для создания математических моделей, которые могут предсказать поведение сложных систем или процессов. Это может включать в себя прогнозирование климатических изменений, моделирование поведения молекул или даже предсказание результатов медицинских исследований.

Распознавание образов: ИИ можно использовать для анализа изображений и видео, чтобы обнаружить определенные объекты или явления. Например, в астрономии ИИ используется для распознавания галактик или звезд, а в медицине - для обнаружения опухолей или других патологий на медицинских изображениях.

Автоматизация экспериментов: ИИ также можно использовать для автоматизации научных экспериментов, что позволяет ученым проводить больше исследований за меньшее время. Например, ИИ может контролировать экспериментальное оборудование, такое как микроскопы или ускорители частиц, позволяя исследователям сосредоточиться на анализе данных.


Авторы проекта
Авторы проекта
  • Антон Истратов
    Главный редактор
  • Екатерина Власова
    Текстовый дизайнер
  • Матвей Елькин
    Визуальный дизайнер
  • Тан Фэнцзыцзяо
    Автор
  • Чжу Цзымо
    Автор
  • Ван Цзинсы
    Автор