Новости

Поговорим с кашалотом?

Что интересного произошло в уходящем 2021 году в области искусственного интеллекта в мире? Какие тенденции наблюдаются? Понятно, что охватить всего происходящего невозможно, но некоторые истории, которые мы предлагаем в обзоре,  могут вдохновить, заставить поразмыслить, натолкнуть на новые проекты.  

Физики Швейцарского федерального технологического института (Цюрих, Швейцария) и Массачусетского технологического института (Кембридж, Массачусетс, США) провели исследования на способность ИИ независимо формулировать и комбинировать физические законы. Гипотеза о возможности формирования абстрактного мышления у ИИ, оказывается, не совсем фантастична. Сможет ли ИИ выводить новые законы и теории в науке? Об этом мы узнаем в следующем году).

Кажется невероятным, но систему кодирования лицевых движений (Facial Action Coding System или FACS) еще в 1978 г. разработали Пол Экман и Уоллес Фризен. В ней выражение лица раскладывается на определенные мышечные движения, которые сопоставляются с эмоцией человека. В 2021 году к теме анализа психологического состояния граждан по их аккаунтам в социальных сетях на основе ИИ обращались в разных странах и на разных уровнях. Цифровые следы, вернее, их анализ, представляет интерес не только для маркетинга и торговли, но и для других сфер экономики. Щедро пополняемые данными разных форматов аккаунты в социальных сетях могут стать основой для оценки личности и прогнозирования ее  поведенческой активности. В России разработкой специальных ИИ-алгоритмов для решения такой  задачи занимаются специалисты исследовательского центра ИСП РАН.

В московском районе Ясенево с сентября этого года проходит тестирование беспилотное такси от Яндекса, а на каналах Амстердама можно попробовать покататься на самоходном водном такси Roboat, работающем на ИИ от Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL). Вы смогли бы рискнуть?

Но машины могут не только транспортировать. Надежной защитой космодрома "Восточный" должна стать робототехническая охранная платформа "Маркер", которую уже начали тестировать в 2021 году. Эта техника с ИИ сможет перехватывать нарушителей периметра охраны, противодействовать терактам и полетам беспилотников. Безопасность остается одной из главных тем в разработках мирового уровня.

В 2021 году греческие ученые начали создавать прототип первого робота-подмастерья с ИИ, который вовсе не сократит рабочие места, а будет призван помогать на производствах, связанных с повышенной вредностью или травмоопасностью. Он должен будет самостоятельно обучаться, следя за действиями Мастера. Интересно, что его внешность будет “очеловечена” по-максимуму. Повлияет ли это на взаимодействие человек-машина? Как будут формироваться производственные отношения? Будем надеяться, нас будут держать в курсе).

Хотели бы вы поговорить “на равных” с кашалотом? Такая фантазия может стать реальностью. В этом году шла активная работа междисциплинарной группы ученых по сбору данных об издаваемых морскими млекопитающими звуках для последующей обработки системами искусственного интеллекта в рамках проекта Cetacean Translation Initiative (CETI). Переводчик с “языка животных” гипотетически может быть построен с помощью алгоритмов обработки естественных языков. И такой эксперимент уже проведен, но еще есть, над чем работать и в 2022 году: ведь пока в базе данных CETI содержится менее 100 000 “кодов” кашалотов. Для сравнения: в БД GPT-3 (самая крупная и продвинутая языковая модель в мире, третье поколение алгоритма обработки естественного языка от OpenAI*) - около 175 миллиардов параметров.

Можете ли вы лично повлиять на безопасность будущих марсоходов? Да, это реально. Интересное взаимодействие в этом году предложено широкому сообществу. На сайте AI4Mars любой желающий может помочь обучить марсоход классификации марсианской местности. Для этого надо посмотреть фотографии, сделанные марсоходом Curiosity, а затем изучить типы маркеров и их описание. Предполагается, что эти фото NASA использует для обучения нейронных сетей, которые позволят марсоходам лучше ориентироваться в пространстве и передвигаться, не дожидаясь, пока специалисты на Земле спланируют каждое движение и передадут соответствующие команды. Это будет первый коллективный набор данных с открытым исходным кодом для классификации навигации по Красной планете.

Проекты в области ИИ все ширятся, растут, вовлекая новые ресурсы, образуя новые компании и решая задачи разного уровня. Главное, чтобы у держателей Знания были здоровые цели и человеческие умы.

Материал подготовлен с использованием открытых источников:
https://www.roscosmos.ru
https://www.kommersant.ru
https://www.zooniverse.org
https://3dnews.ru
https://www.vedomosti.ru
https://www.rbc.ru