Новости про искусственный интеллект

Mozilla будет искать ошибки в коде с помощью искусственного интеллекта

Организация Mozilla решила внедрить процесс Clever-Commit, который представляет собой автоматическую проверку кода с помощью системы машинного обучения.

Работы ведутся совместно с издателем Ubisoft. Целью проекта является автоматический поиск ошибок до выпуска продукта. Система работает, сравнивая новый код со старым, который система знает, что он забагованный.

Логотип Mozilla
Логотип Mozilla

Система Clever-Commit анализирует изменения в коде по мере того, как разработчики публикуют его в базу Firefox. Она сравнивает новый код со всем похожим, что было раньше, и что было ошибочным. Если ассистент считает код подозрительным, он предупреждает об этом разработчика. Проведение данного анализа может выявить ошибку до того, как она попадёт в репозиторий исходников. Кроме поиска, Clever-Commit даже предлагает варианты исправления найденных ошибок.

В Mozilla планируют использовать ассистента при обзоре кода, а также во время других фаз разработки. Ассистент поддерживает все три языка, на котором пишется Firefox: C++, JavaScript и Rust.

Google Lens научился распознавать миллиарды объектов

Компания Google сообщила, что её инструмент для фотографий с использованием искусственного интеллекта, Lens, теперь умеет идентифицировать более миллиарда объектов.

Это заметное увеличение возможностей по сравнению с первой версией утилиты, которая изначально умела определять около 250 тысяч объектов. Инструмент обучался в системе Google DeepMind.

Google Lens
Google Lens

При этом миллиард элементов был получен из тех, что представлены в Google Shopping. Это значит, что среди них нельзя найти вещи, которых нет в продаже. Даже игровые консоли из 90-х или первые редакции старых книг найти через Lens уже не получится. Однако среди современных товаров найти позицию будет просто.

Google Lens в действии
Google Lens в действии

NVIDIA использует ИИ для отрисовки реального мира

Компания NVIDIA сообщила, что её новая модель искусственного интеллекта позволяет отрисовывать новые миры без использования традиционного моделирования или рендера с применением графического движка.

Для этого компания использует глубокое обучение нейронной сети, которая анализирует существующее видео, а затем применяет эти элементы окружения в новой трёхмерной среде.

Хотя компания уверяет, что её новая технология может обеспечить революционный прорыв в создании 3D миров, с технологией ещё есть ряд проблем. Она позволяет автоматически создавать здания, деревья, транспорт и объекты в трёхмерном мире вместо рутинного процесса моделирования элементов сцены, однако результат ещё далёк от идеала.

Рендер с помощью ИИ NVIDIA
Рендер с помощью ИИ NVIDIA

На картинке, изображение справа сгенерировано искусственным интеллектом на карте NVIDIA Titan V с применением тензорных ядер. И выглядит она довольно блеклой и холодной. Однако эта сцена генерируется в реальном времени, и выглядит всё равно лучше рисованной сцены.

Кроме этого компания использует технологию для моделирования движений, например, танцевальных, и накладывания их на других персонажей в реальном времени. Это значит, что создание фейковых видео становится вполне реальным.

В NVIDIA предупреждают, что продукт пока не готов, но в будущем он предлагается для улучшения качества старых видеоигр. Этот проект имеет открытый исходный код, так что каждый может присоединиться к улучшению технологии.

NVIDIA выпускает видеокарту Titan RTX

За последние пару дней как грибы после дождя стали появляться намёки на выпуск NVIDIA видеокарты Titan RTX. И в компании не стали долго ждать, анонсировав ускоритель ценой 2500 долларов.

Как обычно с серией Titan, новая модель нацелена на создателей контента, исследователей в области ИИ и учёных. По данным разработчиков, карта RTX Titan обеспечивает 130 терафлопс в задачах глубокого обучения, что объединяется с 11 гигалучами в секунду для задач трассировки. Всё это достигается за счёт GPU архитектуры Turing.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX
Видеокарта NVIDIA Titan RTX

Карта Titan RTX получила GPU с 576 ядрами Tensor мульти-точности для глубокого обучения, 72 ядрами RT для трассировки лучей. Также она содержит 24 ГБ памяти GDDR6 с пропускной способностью 672 ГБ/с и шину NVLink скоростью 100 ГБ/с.

Благодаря новой карте пользователи смогут строить и обучать нейронные сети быстрее, чем раньше, либо обрабатывать огромные массивы данных. Также плата открывает дверь для редактирования видео разрешением 8K в реальном времени.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX будет доступна уже в этом месяце по цене 2500 долларов США.

NVIDIA опубликовала список игр с поддержкой DLSS

Компания NVIDIA всё время говорит о технологии RTX, но новые видеокарты компании обладают ещё одной интересной особенностью — тензорными ядрами для сглаживания на основе искусственного интеллекта, которая получила название DLSS.

Технология DLSS является принципиально новой в мире видеоигр. Эта аббревиатура расшифровывается как Deep Learning Super Sampling, и как следует из названия, сглаживание осуществляется с использованием глубокого обучения. Это вроде как помощь сглаживанию искусственным интеллектом. Благодаря тому, что расчёты выполняются специализированными ядрами, этот метод практически не влияет на производительность.

NVIDIA RTX
NVIDIA RTX

На специальной презентации компания NVIDIA представила список первых 16 игр, которые будут поддерживать DLSS. Этот список включает:

  • Ark: Survival Evolved
  • Atomic Heart
  • Dauntless
  • Final Fantasy 15
  • Fractured Lands
  • Hitman 2
  • Islands of Nyne
  • Justice
  • JX3
  • Mechwarrior 5: Mercenaries
  • PlayerUnknown’s Battlegrounds
  • Remnant: From the Ashes
  • Serious Sam 4: Planet Badass
  • Shadow of the Tomb Raider
  • The Forge Arena
  • We Happy Few

Позднее список был расширен ещё девятью играми, среди которых:

  • Darksiders III
  • Deliver Us The Moon: Fortuna
  • Fear the Wolves
  • Hellblade: Senua’s Sacrifice
  • KINETIK
  • Outpost Zero
  • Overkill’s The Walking Dead
  • SCUM
  • Stormdivers

IBM представила новый тип вредоносного ПО на базе искусственного интеллекта

Компания IBM в подтверждение концепции разработала вредоносное ПО под названием DeepLocker, которое использует искусственный интеллект для обхода средств кибернетической безопасности.

И хотя этот опасный эксперимент выглядит очень странно, он подтверждает, что злоумышленники также создают свои зловреды, используя ИИ.

Обычный зловред может быть перехвачен и разобран, чтобы создать средство обнаружения. Однако понять методы работы нейронной сети невозможно.

Чтобы продемонстрировать возможный ущерб от слияния криминала с искусственным интеллектом, в IBM создали специальный инструмент DeepLocker. Этот инструмент скрывается в других приложениях до тех пор, пока не выявит свою жертву. И когда человек, против которого нацелен зловред, идентифицируется, зловред срабатывает.

Искусственный интеллект
Искусственный интеллект

Срабатывание инструмента происходит после идентификации жертвы по нескольким критериям. Это может быть визуальное или звуковое выявление, геолокация, системные события. При этом выявить все возможные триггеры практически невозможно, поскольку реверс-инжиниринг нейронной сети — вещь крайне сложная.

В проведенной демонстрации DeepLocker прятался в приложении для конференц-связи. С помощью ИИ его научили срабатывать при выявлении определённого лица. Как только в кадре появлялся нужный человек, зловред исполнял возложенную на него функцию — блокировал систему жертвы.

Проведенная IBM работа показала традиционную слабость искусственного интеллекта как «чёрного ящика», в который нельзя заглянуть и понять его работу.

Firefox будет предлагать сайты на основе выбора ИИ

Программа Firefox Test Pilot вывела в свет множество интересных идей. Новый эксперимент Mozilla, тестируемый по этой же программе, получил название Advance. Он будет представлять собой сервис на основе искусственного интеллекта, который пытается предсказать, что за страницу вы захотите посмотреть следующей.

Разработка Advance ведётся совместно с Laserlike, стартапом машинного обучения, который также строит свою систему поиска контента, его обнаружения и персонализации. Благодаря ему Firefox сможет предположить, что за страница может оказаться вам интересной. Выбор будет сделан на основе постоянного изучения ваших предпочтений, пока вы путешествуете по Интернету. Эта функция будет работать на кулинарных рецептах, сообщениях в блогах и новостях, всяком контенте, который позиционируется как необходимый к изучению.

Работа технологии Advance на примере кулинарных рецептов
Работа технологии Advance на примере кулинарных рецептов

Mozilla известна своим отношением к пользовательским данным и безопасности, так что даже используя ИИ, она продолжает относится к ним с предельной осторожностью. Эксперимент Advance доступен опционально, пользователи могут остановить сбор данных в любой момент, а при желании и вовсе удалить всю собранную информацию.

NVIDIA Drive Pegasus обеспечит автопилот на автомобилях Bosch и Daimler

Год назад Daimler (Mercedes-Benz) и Bosch анонсировали совместную работу по созданию автопилотируемых такси.

Идея работы заключается в создании флота автоматизированных (уровень 4 SAE) и беспилотных (уровень 5 SAE) роботакси, которые управляются приложением.

Теперь обе компании объявили о своём выборе платформы для создания беспилотного транспортного средства. Выбор пал на платформу NVIDIA Drive Pegasus. Эта система была специально создана для обеспечения беспилотного автомобиля 5-го уровня. Она построена на двух SoC Tegra Xavier и двух дискретных GPU «следующего поколения». Это позволяет системе выполнять поразительные 320 триллионов операций в секунду.

Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси
Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси

Такие вычислительные мощности необходимы, поскольку транспортное средство обрабатывает огромные массивы данных. К примеру, один видеосенсор создаёт 100 ГБ данных на километр пути. Робоавтомобиль 5-го уровня содержит несколько видеодатчиков, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, так что объём поступающих на процессор данных невероятно большой, и все их должен обработать искусственный интеллект.

Как часть соглашения NVIDIA обеспечит разработчиков платформой искусственного интеллекта и системным ПО, которое будет обрабатывать алгоритмы управления автомобилем, создаваемые Bosch и Daimler на основе методов машинного обучения.

Сами же Bosch и Daimler готовятся раскрыть планы по разработке роботакси и началу их тестирования в ближайшем будущем.

ИИ NVIDIA удаляет шум на фотографиях

Компания NVIDIA применила искусственный интеллект для создания системы автоматической ретуши зернистых фотографий.

Объединёнными усилиями МИТ, Университет Альто и система ИИ NVIDIA создали механизм Noise2Noise, способный удалять шум из зернистых фотографий, который обычно получаются при съёмке в условиях недостаточной освещённости.

Удаление шума со снимка МРТ
Удаление шума со снимка МРТ

Система использует глубокое обучение на GPU NVIDIA Tesla P100 с применением фреймоврка TensorFlow. Искусственный интеллект тренировался на 50 000 шумных изображений, взятых из базы ImageNet. Благодаря им ИИ научился определять шум и подобрал способы его устранения, правда, конечный снимок содержит немного меньше деталей и слегка мылит. Примечательно, что представленная технология также удаляет с фотоснимков и водяные знаки.

Идея использования ИИ для очистки фотографий не нова. Ранее похожую систему представляла Google, однако всем им для обучения требовались снимки с шумами и без, и сделать их достаточное для обучения количество весьма проблематично. Представленный механизм Noise2Noise лишён этого недостатка. Его обучение проводилось исключительно на шумных снимках.

В любом случае, это всё пока наука, и до реальной очистки снимка прямо в смартфоне пока ещё очень далеко.

NVIDIA предлагает искусственный интеллект для замедленного видео

Запись замедленного видео сопряжена с целым рядом трудностей, ведь для замедления в несколько раз нужно записать во столько же раз больше кадров. К счастью, у NVIDIA есть предложения для решения этой проблемы.

Новое исследование от NVIDIA демонстрирует превращение обычного 30 к/с видео в 240 к/с благодаря искусственному интеллекту. По сути, система оценивает соседние кадры и додумывает промежуточные, примерно так, как это делает человек. Пока это только концепт и для его реализации потребуется разрешить ряд проблем, однако в будущем каждый смартфон будет способен на такое.

NVIDIA и искусственный интеллект
NVIDIA и искусственный интеллект

«Хотя запись видео с 240 к/с на смартфон возможна, вести постоянную записи с высокой частотой кадров непрактично, поскольку это требует большого объёма памяти и весьма требовательно к энергии мобильного устройства», — сообщается в исследовании компании. «По этой и другим причинам существует интерес по генерации высококачественного замедленного видео из существующего».

Необходимость доработки технологии связана с её ограничениями. Поскольку речь идёт об ИИ, то его нужно вначале обучить. И обучать нужно на аналогичной сцене. К примеру, если вы хотите получить замедленное видео брызг из-под колёс машины, то сначала искусственный интеллект и нужно обучить на этом примере. Для воспроизведения другой сцены потребуется новое обучение. Также эта техника не позволяет бесконечно замедлять видео, вставляя до 7 промежуточных кадров, поскольку для дальнейшего замедления потребуется больше данных.