В эфире пятничная подборка новостей из мира ИИ:
1. Пока Facebook пытается искоренить фейковые новости, активисты собирают тысячи просмотров в Инстаграме с помощью фальшивого Цукерберга. С технологией deepfake (алгоритм благодаря фото делает реалистичное видео) они создали основателя социальной сети, чтобы проверить, насколько эффективно работает модерация контента. Вывод печальный — видео, где Цукерберг рассуждает о контроле над миллионами людей и выдвигает конспирологические теориии, по-прежнему доступно.
2. И вновь Сан-Франциско: на этот раз ИИ будет трудиться в офисе окружного прокурора. Алгоритмы обучены исключать из отчетов полиции данные о расе и внешности подсудимых, чтобы убрать расовые предрассудки при предъявлении обвинений. А они есть: по статистике в СФ на афроамериканцев приходится 41% арестов, более того — в решениях судов нашли «существенные расовые и этнические различия».
3. Теперь о медицине: американские разработчики представили нейросеть, которая снизит дозу рентгеновского излучения (в 10 раз!) при проведении компьютерной томографии. Главное — без вреда для результата. Сверточной нейронной сети для обучения дали одинаковые КТ-изображения, полученные при стандартной и низкой дозе излучения. На каждом слое она понемногу улучшает качество и снижает шум.
4. И еще одна нейросеть: главная проблема, с которой сталкиваются разработчики детекторов, это классификация похожих объектов. Например, в кадре голубь и ворона. Детектор знает, что это птицы, но какие именно — сказать не может. Для этого и нужна Reasoning-RCNN — нейросеть, которая позволяет к любой другой нейросети добавить дополнительную классификацию для более точного анализа объекта.
1. Пока Facebook пытается искоренить фейковые новости, активисты собирают тысячи просмотров в Инстаграме с помощью фальшивого Цукерберга. С технологией deepfake (алгоритм благодаря фото делает реалистичное видео) они создали основателя социальной сети, чтобы проверить, насколько эффективно работает модерация контента. Вывод печальный — видео, где Цукерберг рассуждает о контроле над миллионами людей и выдвигает конспирологические теориии, по-прежнему доступно.
2. И вновь Сан-Франциско: на этот раз ИИ будет трудиться в офисе окружного прокурора. Алгоритмы обучены исключать из отчетов полиции данные о расе и внешности подсудимых, чтобы убрать расовые предрассудки при предъявлении обвинений. А они есть: по статистике в СФ на афроамериканцев приходится 41% арестов, более того — в решениях судов нашли «существенные расовые и этнические различия».
3. Теперь о медицине: американские разработчики представили нейросеть, которая снизит дозу рентгеновского излучения (в 10 раз!) при проведении компьютерной томографии. Главное — без вреда для результата. Сверточной нейронной сети для обучения дали одинаковые КТ-изображения, полученные при стандартной и низкой дозе излучения. На каждом слое она понемногу улучшает качество и снижает шум.
4. И еще одна нейросеть: главная проблема, с которой сталкиваются разработчики детекторов, это классификация похожих объектов. Например, в кадре голубь и ворона. Детектор знает, что это птицы, но какие именно — сказать не может. Для этого и нужна Reasoning-RCNN — нейросеть, которая позволяет к любой другой нейросети добавить дополнительную классификацию для более точного анализа объекта.