На одном из мероприятий для медиа-индустрии, мы обсуждали такой сценарий: вот есть возможность распознавать на фотографии людей (классическая задача ИИ), можно ли ее "натравить" на фокусное распознавание на фотографиях известных людей? Применений масса: от автоматического тегирования фотографий в медиа-банке (сейчас это в основном ручной труд) или на потоке до распознавания людей в реальном времени на конференциях, в пресс-центрах и т.п. В каждом случае - это вопрос автоматизации рутины и повышения надежности идентификации. MIT Technical Review рассказывает про калифорнийский стартап Clarifai, который делает платформу для таких задач: https://www.technologyreview.com/s/603947/ai-thats-into-celebrity-spotting/. (Выступление CEO - Matthew Zeiler можно посмотреть тут: http://events.technologyreview.com/video/watch/matthew-zeiler-clarifai-next-generation-computer-vision/). Я, конечно, вспоминаю в такие моменты ряд российских компаний и наши когнитивные сервисы (https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api). #media #digital #transformation #ai #face #recognition

В продолжение - MIT Technology Review выложили материалы конференции EmTech Digital - выберите ее в списке мероприятий и 2017 год. Там практически все про AI от лидеров индустрии http://events.technologyreview.com/video/ #ai

Есть такая интересная эволюционная задача: должен ли глаз со временем эволюционировать в сторону улучшения качества зрения, распознования большего числа оттенков и т.д.? Наблюдение за окружающим миром показывает, что нет — ключевой фактор эволюции зрения - повышение выживаемости особи, а не более четкая картинка окружающего мира. Недавняя история с кальмарами Histioteuthis heteropsis с двумя разными глазами, один из которых эволюционировал, чтобы лучше улавливать тени в толщах воды сверху, а второй - чтобы лучше обнаруживать биолюминисцентные вспышки снизу, — отличное тому подтверждение.

К чему это я? Камеры мобильных телефонов долго эволюционировали в сторону повышения разрешения, качества съемки и т.п.. Но, возможно, такая эволюция не вполне отвечает практическим задачам с точки зрения общей (энерго-) эффективности устройства.

Особенно это заметно стало, как только мы начали сталкиваться с задачами анализа медиа-потока на лету для распознавания лиц, движений и т.п.. При решении таких задач зачастую мы как раз наоборот понижаем разрешение изображения, пытаясь вычленить движение крупных кластеров. И тут мы понимаем, что можно пожертвовать качеством в пользу энергоэффективности, по-прежнему решая задачи разпознавания.

Именно это в своем (пока) исследовательском проекте Glance предлагает Qualcomm. Чипа с очень низким энергопотреблением и разрешением в 320x240 px, вполне достаточно для поверхностного "понимания", что происходит вокруг: приближение лица, жесты рук, перемещение объектов и, возможно, даже распознавания радужки глаза (тестируется).

https://www.technologyreview.com/s/603964/qualcomm-wants-your-smartphone-to-have-energy-efficient-eyes/ #evolution #vision #ai #hardware

Прекрасное про фундаментальную адаптивность нервной системы. Исследователи из Университета Тафтса (Tufts University) задались вопросом о пластичности мозга, и, в частности, как он будет реагировать на регулярные электрические сигналы от новых сенсоров. В качестве подопытных были взяты слепые головастики, которым в хвост (!) "привили" взрослый лягушачий глаз. Конечно, чтобы такой "франкенштейн" заработал, мало просто "приживить" глаз, нужно стимулировать нервную систему взаимодействовать с ним. В результате дополнительного медикаментозного воздействия серотонином ученым удалось добиться того, что головастики стали различать цвет, формы и движение. Другими словами, мозг научился воспринимать визуальную информацию от "сенсора", расположенного не в голове, а в совершенно другой части тела. #augmented #brain http://www.popsci.com/tadpole-eyeball-graft

Вчера был на митапе про VR, обсуждали много разного, но одна из тем — что для массового проникновения технологии нужны какие-то супер-кейсы, как свое время Аватар для 3D-кино. Вот история в эту же тему: есть мнение, что людям трудно сразу погрузиться в какой-то выдуманный мир. Им нужна понятная метафора перехода вроде двери или дыры в кроличью нору. В японском проекте Project I Can буквально реализовали идею с дверью. Очень буквально, причем с помощью контроллера от HTC Vive дверь буквально получила отображение в VR-мире. :) http://www.roadtovr.com/doraemon-anywhere-door-uses-simple-props-brilliant-vr-experience/ #vr #mr #experience

На VC вчера вышел перевод хорошей статьи Кори Сайфера про опыт разработки под VR. И вот там самое важное — это вывод, что если вы хотите инвестировать в VR (то же самое касается MR), то вам надо сразу инвестировать в команду и процессы. Маловероятно, что купив шлем и наняв одного Unity-разработчика, вы получите что-то "вау" и работающее в разумные сроки. https://vc.ru/p/vr-mistakes #vr #mr #team

В продолжение темы восхищения осьминожками и кальмарами - ученые открыли, что организам головоногих может проактивно заниматься редактированием РНК, что приводит к ускорению процессов адаптации (за счет изменения экспрессии белков или даже их типа) - будь то изменение температурного режима или (возможно) подстройка мозга под новые задачи (потому что много таких процессов происходит в нервной ткани). https://www.wired.com/2017/04/cephalopod-gene-editing/ #awesome #nature

Небольшое развлечение (и научное исследование) от Brikbeck University of London на тему способности людей распознавать лица. Участвуйте - у меня 86%. http://www.bbk.ac.uk/psychology/psychologyexperiments/experiments/facememorytest/startup.php #human #face #recognition P.s. было бы интересно прогнать через такой же тест компьютерные системы распознавания лиц.

Cпроектировать быстро хорошее решение для VR/MR — довольно сложная задач. Тут много причин - от отсутствия у большинства пространственного мышления и соответствующего опыта проектирования в масштабе до нехватки подходящих инструментов. Иногда такие инструменты разные компании делают для себя, но очень редко делятся ими наружу. Поэтому Storyboard VR от Artifact Group — это прямо оазис в VR-пустыне. https://www.artefactgroup.com/resources/download-storyboard-vr/ #vr #mr #tools #design (смотрите ролик с использованием!)

Извините, что снова про VR. :) Ставки и количество больших игроков на рынке виртуальной и смешанной реальности растут. Вот и AMD включилась в гонку, прикупив стартап Nitero, который специализируется на разработке чипов для беспроводной коммуникации под AR/VR-решения. https://www.engadget.com/2017/04/10/amd-buys-wireless-vr-nitero/ #vr #mr #wireless #chips

Про автономные машины: важный аспект развития технологии — это камеры, которые смотрят на мир вокрут, и тот поток данных, которые они передают. Например, веселая задача — бороться с мерцанием LED-дисплеев современных знаков и светофоров или разпознавание при низком освещении и в темноте. Пример подвижек в данном направлении - новый сенсор IMX390 от Sony. https://www.sony.net/SonyInfo/News/Press/201704/17-034E/index.html #ai #camera #vision

Возвращаюсь после Imagine Cup и других активностей к привычному ритму. Начнем с темы интернета вещей: у отелей, ресторанов, госпиталей и т.д. есть важная каждодневная задача — стрикра белья, полотенец, скатертей и другой тканевой продукции. Причем для больших сетей особенно важно понимать весь этот поток, возможные задержки и т.д. Поэтому вот вам кейс от британской прачечной компании Berendsen UK, которая внедрила в свою работу смарт-теги для анализа происходящих процессов, ну и дальше данные, анализ, визуализация. https://blogs.microsoft.com/iot/2017/04/13/transforming-hotel-laundry-service-with-the-internet-of-linens/ #iot #ml #bi #laundry

На тему чипсетов - добротная статья в WIRED о том, как перекраивается рынок чипсетов по мере того, как специфичные сценарии становятся все более и более востребованными. Мы долго жили в мире с обычными CPU/GPU, но вот сначала пошла огромная волна мобильных ARM-чипсетов, сейчас набирает обороты история с железом, заточенным под AI-сценарии (от FPGA до TPU от Google для работы с TensorFlow). И вот по мере развития технологий VR/MR начинает прорисовываться запрос на новое поколение чипсетов, заточенных под обработку данных и генерацию изображения именно под VR-сценарии, в идеале в "отвязанном" опыте. И есть большая гипотеза, что это не классические GPU (например, в Hololens есть специальный HPU для обработки пространственных данных). https://www.wired.com/2017/04/chip-revolution-will-bring-better-vr-sooner-think/ #chipset #ai #ml #vr #mr #future

Журнал Science рассказывает о применении алгоритмов машинного обучения для предсказания сердечных приступов. Одна из проблем экспертного предсказания заключается в том, что тело человека — сложная система, в которой влияние отдельных факторов может быть контр-интуитивным (в статье приводится такой пример: излишнее количество жира в теле в некоторых случаях снижает риск сердечных заболеваний). В исследовании ученые из Университета Ноттингема сравнили инструкции различных ассоциаций кардилологии (ACC/AHA) с предсказаниями различных алгоритмов машинного обучения, которые самообучались на данных 378256 записей о пациентов в UK. В результате сравнения получилось, что существующие инструкции ACC/AHA дают точность 0.728 (1 - max). В то время, как результат алгоритмов машинногообучения лежал в пределах от 0.745 до 0.764. В последующем улучшении алгоритма удалось добиться улучшения в 7.6% по сравнению с ACC/AHA и снизить на 1.6% количество ложных предсказаний. Помимо того, что это сам по себе прекрасный результат, в ходе анализа внутренней структуры алгоритмов выяснилось, что система использовала в качестве важных ряд параметров, которые общая инструкция даже не рассматривает (например, существенные психические расстройства и прием пероральных кортикостероидов), и наоборот почти не учитывают такие параметры как сахарный диабет, который входит в 10 ключевых критериев инструкции. http://www.sciencemag.org/news/2017/04/self-taught-artificial-intelligence-beats-doctors-predicting-heart-attacks #ai #ml #medicine

Про тестирование AI

Будущее VR-опыта собирается из кусочков, иногда вполне себе альтернативных по реализации. Вот еще один фрагмент паззла: швейцарский стартап MindMaze делает шлем Mask, в который встроены электроды для считывания сигналов с мышц лица. Полученная информация обрабатывается (пока) на компьютере и передается в соответствующие приложения в виде данных об эмоциональном состоянии носителя шлема. (Как тут не вспомнить стремление Марка Ц. перенести в виртуальную реальность социальные артефакты, включая улыбку, грусть и вот это все.) https://www.technologyreview.com/s/604127/electrodes-for-your-face-bring-your-emotions-to-augmented-and-virtual-reality/ #vr #ar #neuro #emotions

Новый кейс с Hololens от thyssenkrupp - в ролике сценарий по дизайну лестниц в доме. Обратите внимание на то, что для точного сканирования расстояний используется специальный инструмент, спроектированный под эту задачу. Получаемые метки через технологии компьютерного зрения объединяются с сеткой, которую создает Hololens, в результате получается достаточно точная модель, чтобы поверх нее строить уже различные варианты дизайна. https://www.youtube.com/watch?v=IgtHnCJJUMU #hololens #mr #vr

История недельной давности, но интересная в контексте автоматизации рутинной интеллектуальной деятельности (и я не про селфи, как в статье). Каждый раз, когда мне нужно сделать (физическую) фотку на визу, паспорт и т.д., я прихожу в какое-нибудь ателье, — обычно это какая-нибудь каморка 2x2 метра с небольшим задником и цифровым фотоаппаратом. И я всегда наблюдаю одну и ту же картину: человек делает несколько снимков, открывает их в доисторической версии Photoshop (потому что сложная не нужна) на каком-нибудь Windows XP или Vista и проделывает привычные упражнения: побелить фон, выровнять кривые, сгладить что-нибудь на лице и т.п. Вот это и есть рутинный интеллектуальный труд. А в статье Adobe использует алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы улучшить селфи. http://www.popsci.com/adobe-is-using-ai-to-make-complex-photo-editing-simple-enough-for-selfies?dom=rss-default&src=syn #ai #ml #image

Еще одна крутейшая история с Hololens - CAE Healhcare делает образовательную платформу VimedixVR, нацеленную на медиков. Например, она позволяет создать симуляцию исследования пациента (манекена) с помощью ультразвука, наконец-то (!) совмещая картинку, которую обычно наблюдают на экране, с физическим объектом. С помощью Hololens создается ощущение, что сканируется реальное тело. С точки зрения быстрого формирования пространственного мышления у юных медиков, это прямо очень классно.  https://www.youtube.com/watch?v=bQ6d040qf8c #hololens #mr #medicine

В тему Digital Transformation: трансформация не случается сразу и масштабно, она приходит постепенно в разных участках создания конечного продукта или сервиса. Вот двойная история про Tetra Pak: с одной стороны, использование машинного обучения для предсказания поломок оборудования и сбора телеметрии, с другой стороны, использование мобильных устройств для упрощения работы инженеров обслуживания. В первой части - это облачные сервисы (Azure) для сбора, анализа и предсказания — и экономия, понятно, на предупреждении поломок), во второй части - это данные и визуализация для инженеров и Hololens для обеспечения дистанционной связи (Skype) с удаленным инженером, которого теперь можно не отправлять, — и экономия на скорости обслуживания и затратах на отправку высоклассных специалистов на фабрики. https://blogs.microsoft.com/transform/feature/total-package-tetra-paks-technology-keeps-food-drink-flowing-safely-from-farm-table/ #digital #transformation #azure #ml #hololens #mr