Новости про искусственный интеллект

Эта функция позволит сделать написанный текст более понятным и с меньшим количеством стилистических ошибок. Технология Ideas — намного больше, чем проверка грамматики. Благодаря ИИ она может корректировать построение фраз, чтобы сделать их более чёткими. Если часть вашего предложения будет путанной, Ideas предложит его переписать.

Однако самое интересное то, что Ideas позволит создавать эксклюзивные тексты. С её помощью составленные тексты будут таковыми, что автора нельзя будет причислить к определённой группе людей. Это крайне важно для писателей или журналистов.

Если этого мало, то компания обещает сделать Ideas так, чтобы облегчать читаемость документа. Система будет оценивать время, необходимое для прочтения документа. В некоторых случаях, она сможет составить корректный отчёт, чтобы не пришлось читать документ целиком, а лишь ознакомиться с его ключевыми моментами.

Примечательно, что Ideas не сфокусирована на Word. Она содержит подсистему Word Designer, которая позволит улучшить форматирование документа и подобрать стили таблиц для оптимальной презентации.

Предварительная версия облачной технологии будет доступна в июне, а более широкое распространение будет проходить в течение года.

Компания Google анонсировала систему офлайн распознавания речи, пока только для смартфонов Pixel. Благодаря отсутствию необходимости передавать данные, распознавание должно проходить быстрее и точнее. В своём блоге фирма сообщила, что она хочет создать новую систему распознавания, «достаточно компактную для размещения в телефоне», и работоспособную при отсутствии сети.

Традиционная схема распознавания речи представляет собой разделение слов на маленькие части под названием фонемы. Затем система распознавания анализирует порядок, палитру и контекст фонем, чтобы собрать предложение. Всё это приводит к задержкам в распознавании, поскольку зачастую ПО ожидает полного произношения предложения.

Однако в блоге Google сообщила, что её новый офлайн AI использует модель «вывода символов одного за другим, по речи, с пробелами в нужных местах». Иными словами, клавиатура Gboard будет распознавать отдельные буквы при произношении слов, а не фонемы.

Пока обновление Gboard работает лишь на смартфонах Pixel и поддерживает «Американский английский» язык. В будущем же количество поддерживаемых языков должно увеличиться.

Модель глубокого обучения, созданная NVIDIA Research, превращает грубые эскизы в высокореалистичные сцены, используя для этого генеративную противопоставленную сеть (Generative Adversarial Networks — GAN). Благодаря ей инструмент, наподобие умной кисти, преобразовывает сегментарные карты в реальные изображения.

Как это выглядит, можно посмотреть в видеоролике лаборатории.

Названный Jetson Nano, компьютер предназначается для «разработчиков, создателей и энтузиастов». Внутри машины расположился графический процессор Maxwell со 128 ядрами и четырёхъядерный чип архитектуры ARM A57. Также платформа содержит 4 ГБ ОЗУ, порт Gigabit Ethernet и набор средств ввода-вывода для камер и датчиков.

По словам компании, машина способна обеспечить производительность в нейронных сетях на уровне 472 гигафлопс. Также машину предполагается использовать в системах роботизации, обработки данных с датчиков высокого разрешения и тому подобных отраслях. К примеру, на GitHub даже есть образовательный проект JetBot по созданию игрушечного автомобиля с автопилотом.

Потребляемая мощность Jetson Nano составляет 5 Вт, а значит компьютер прекрасно подойдёт для построения робота, смарт-спикера или какой-нибудь системы распознавания.

Конечно, Nano по производительности далеко до полноценной модели Jetson, зато он доступен за 99 долларов для обычных людей и за 129 для компаний, готовых использовать его в производстве.

Эта технология способна блокировать 99,9% спама, что в натуральном выражении означает 100 миллионов дополнительно отсеянных спам-сообщений каждый день.

«Где мы нашли эти 100 миллионов дополнительных спам-сообщений? Сейчас мы блокируем категории спама, которые раньше было очень тяжело выявить. Применение TensorFlow помогло нам блокировать сообщения с изображениями, письма со скрытым встроенным контентом и сообщения от свежесозданных доменов, которые пытаются спрятать малые объёмы спам-сообщений среди законного трафика.

Учитывая, что мы уже блокировали подавляющую часть спама на Gmail, блокировка дополнительных миллионов с такой точностью — это достижение. TensorFlow помогает нам ловить спамеров, которые пробирались через эти менее 0,1%, без случайной блокировки сообщений, важных для пользователей».

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

Система Clever-Commit анализирует изменения в коде по мере того, как разработчики публикуют его в базу Firefox. Она сравнивает новый код со всем похожим кодом, который был доступен для анализа ранее и содержал ошибки. 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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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