Slo-Tech - Raziskovalci z univerz Stanford in Princeton, z Inštituta Max Planck in iz podjetja Adobe Research so razvili nov algoritem, ki omogoča še lažjo manipulacijo videoposnetkov ljudi. Lani smo se prvikrat resno zavedli moči algoritmov za deepfake, s katerimi je možno obraz človeka (ali kar celega človeka) na posnetku zamenjati z nekom drugim. Umetna inteligenca in nevronske mreže pa brez predaha napredujejo, zato je sedaj možno še več. V novem algoritmu lahko enostavno kakor v urejevalniku besedil zamenjamo besede, ki jih človek na posnetku izgovarja.

Za trening algoritma potrebujemo posnetek, ki je dolg vsaj 40 minut, in prepis govorjenega besedila. Iz tega se algoritem nauči, kako se spreminja obrazna mimika človeka pri izgovoru posameznega fonema. Ko to imamo, lahko enostavno...

Slo-Tech - Samovozeči avtomobili med vožnjo srečujejo iste prometne znake kakor ljudje, zato jih s kamerami posnamejo in z vgrajenimi algoritmi raztolmačijo. Načeloma to deluje brez težav, saj v najslabšem primeru avtonomno vozilo kakšnega znaka ne prepozna, kar pa ni velik problem, saj vozijo počasi, previdno in z ozirom na promet v bližini. Povsem drugače pa je, če namenoma spremenimo kakšen prometni znak tako, da je ljudem še vedno jasen, samovozeči avtomobili pa razumejo nekaj čisto drugega. Kako gre to v praksi, so pokazali raziskovalci s Princetona.

Niso se ukvarjali z normalno obrabo in poškodbami znakov niti z vandalizmom, temveč jih je zanimalo, ali lahko znak namenoma popačimo ravno dovolj, da zmedemo nevronsko mrežo. Pokazali so, da je to mogoče storiti brez večjih težav. Ne le da lahko znak popačimo tako, da...

Slo-Tech - V resnici je bilo le vprašanje časa in prav neverjetno je bilo, da je toliko časa trajalo. Toda pravilo 34 še vedno velja in niti nevronske mreže in strojno učenje niso izjeme. Svojo uporabo so dočakale tudi v pornografiji, posledice pa utegnejo biti - globoke.

Konec decembra so se razširili videoposnetki, ki se imenujejo deepfake. Konec je primitivnega in grotesknega lepljenja glav zvezdnic na telesa pornoigralk. Sedaj lahko poustvarjalci uporabijo fotografije z interneta, kjer jih v dobi modernih družabnih omrežij res mrgoli, in preproste odprtokodne algoritme za strojno učenje (deep learning), da obraz zvezdnic prilepijo kar v videoposnetke. Za zdaj je tovrstne posnetke še mogoče prepoznati, ker vendarle niso popolni in opazimo, da nekaj ni v najlepšem redu....

Slo-Tech - V filmih iz točkastega posnetka nizke ločljivosti vedno uspejo izostriti sliko in na njej prepoznati odsev, ki omogoča identifikacijo storilca. Toda v resnici iz posnetka ne moremo izluščiti več podatkov, kot jih je na njem. Vseeno pa to ne pomeni, da slike ne moremo izboljšati. Google je pokazal, kako lahko s svojimi nevronskimi mrežami in strojnim učenjem poveča ločljivost zelo grobo točkastim slikam.

Na sliki so skrajno desno prvotne fotografije, ki so bile zreducirane v ločljivost 8x8 (skrajno levo). Googlov algoritem Brain je iz levih fotografij uspel...

Slo-Tech - Obstaja precejšnja verjetnost, da kdor je že poskusil naglavne komplete za navidezno resničnost, kakršen so na primer Oculus Rift, Samsung Gear ali Sony Morpheus, ni bil ravno navdušen nad dolgotrajno uporabo. Ker tridimenzionalna slika, ki jo ustvarjajo, ni enaka naravni percepciji globini, se pri številnih ljudeh hitro pojavijo glavoboli in utrujene oči, pri otrocih pa to lahko celo povzroči motnje v razvoju leče. Raziskovalci s Stanforda so zato razvili sistem, ki te težave znatno omili in omogoča naravno gledanje in ostrenje objektov, ki so v virtualnem svetu oddaljeni do poldrugega metra.

Glavni problem tridimenzionalnega prikaza slik je to, da je slika še vedno dvodimenzionalna. Resda pričara občutek treh dimenzij tako, da vsako oko vidi drugačno sliko, a naprava ne more vedeti, kateri del slike gledamo, da bi ustrezno...

Slo-Tech - Google je eno izmed vodilnih podjetij na področju prepoznavanja slik in govora ter strojnega prevajanja. Vsem trem problemom je skupno dejstvo, da niso rešljivi z enostavnimi sekvenčnimi algoritmi, ker ne moremo predvideti vseh možnih vhodnih podatkov. Največ na tem področju obljubljajo umetne nevronske mreže (ANN). Google je v zadnji objavi pokazal nekaj fantastičnih slik, ki dajejo vpogled v delovanje ANN.

Kot tolikokrat v zgodovini je tudi zamisel ANN navdahnila narava, ki je imela milijarde let časa, da poišče rešitve za probleme. Te niso vedno optimalne, so pa v okviru možnosti in potreb zelo dobre. Kjer bi se s klasičnim zaporednim algoritmom zaleteli v zid, so se ozrli po bioloških nevronskih mrežah oziroma možganih. To je zelo logična poteza, saj so človeški možgani izjemno dobri pri reševanju problemov, za katere jih je evolucija...

Google - Google je občutno izboljšal algoritem za prepoznavanje predmetov na slikah in ugotavljanje relacij med njimi, so sporočili. Problem prepoznavanja predmetov so že septembra imeli precej dobro rešen, večji zalog pa je predstavljalo ugotavljanje, v kakšnem razmerju so predmeti na sliki.

Rezultati zadnjih preizkusov kažejo, da jim je tudi to dobro uspelo. Novi algoritem prepozna predmete na sliki, potem pa ugotovi, kako so razporejeni in kaj se dogaja; te ugotovitve nato izpiše v človeku razumljivi angleščini (glej sliko). To niso le preproste relacije, kot na primer Pica je na štedilniku, temveč tudi kompleksnejši opisi, na primer Ljudje nakupujejo na tržnici, kjer je na stojnici veliko zelenjave.

Google pravi, da so nadgradili...

Yahoo News - Po dvajsetih letih se poslavlja storitev Yahoo Directory, ki je pred dvema desetletjema predstavljala glavni imenik spletnih strani na internetu.

Danes je brskanjem po spletu z iskalniki samoumevno, a pred dvajsetimi leti je bil splet drugačen. Google je na primer z nami šele od leta 1998, a je svojo vsemogočnost pridobil šele v zadnjih letih. Pred dvajsetimi leti pa smo informacije iskali drugače. Iskalniki so tedaj sicer obstajali, a so bili njihovi rezultati pregovorno zanič. Splet je bil tedaj neprimerno manjši kot danes, zato so bili ročno zbrani in po temah urejeni seznami strani tedaj možni in...

Slashdot - Univerza Stanford se je zaradi dobrega odziva občinstva odločila razširiti ponudbo predmetov, ki so v celoti skupaj s posnetimi predavanji in nalogami za slušatelje dostopni na spletu. Začela sta Sebastian Thrun in Peter Norvig, ki sta na splet priobčila osnove umetne inteligence (skupina na redditu), sedaj pa sta dostopna še dva druga predmeta.

Gre za strojno učenje, ki ga predava Andrew Ng, in podatkovne baze, ki jih predava Jennifer Widom. Slušatelji - prijavi se lahko dobesedno kdorkoli, umetna inteligenca jih je imela prek 100.000 - bodo spremljali predavanja, ki so za lažje sledenje razkosana v 10-minutne prispevke. Poleg tega bodo dobivali tudi tedenske naloge, ki jih bodo na Stanfordu tudi pregledali in posredovali povratno informacijo. Posamezen predmet naj bi vzel od osem do deset ur časa tedensko, od tega bosta približno dve tretjini odpadli na samostojno delo pri reševanju problemov.

Prijave...

New York Times - Po raziskavi, ki so jo opravili na eni izmed najbolj znanih ameriških univerz, Stanfordu, so daleč najbolj plonkajoči študenti na smeri računalniške znanosti. Pripisovanje je tukaj daleč najlažje, saj je levji delež tega sposojanje kode v programu, za kar je potrebno le označiti, kopirati in prilepiti kodo v svoj program. Da je to resen problem seveda pokažejo tudi številke, saj je bil z le 7% vseh vpisanih študentov na Stanford, ki obiskujejo program računalniških znanosti, slednji odgovoren za kar 20 do 60% vseh kršitev častne kode, Stanfordovih pravil, sprejetih leta 1921. Pravila pravijo, da študenti ne smejo plagiatizirati, kopirati dela drugih oz. pridobiti zunanje pomoči. Zaradi vseh teh kršitev pravil se je...

Times Online - Ribo babilonko si je zamislil Douglas Adams v Štoparskem vodniku po galaksiji. V originalu gre za majhno rumeno ribico, podobno pijavki, a v resničnosti se bomo zadovoljili s kakršnokoli formo, ki bo opravljala isto poslanstvo. Poizkusov ne manjka. Avtomatsko prevajanje zapisanega teksta deluje presenetljivo solidno, rezultate pa so dali že tudi prvi poizkusi programov, ki bo tolmačili govorjeni tekst. Omenimo program za iPhone profesorja s Carnegie Mellon University in Toshibino rešitev.

Reševanja tega problema se je lotil tudi velikan Google. Pri razvoju se bodo oprli na že obstoječe algoritme strojnega prevajanja teksta - lasten Googlov podpira že 52 jezikov - in tehnologijo za...

ABC News - Googlov rojstni dan je še vedno zavit v tančico skrivnosti. Ker tako ogromno podjetje ne nastane v enem dnevu, so tudi praznovanje rojstnega dne premikali po koledarju. Včasih so praznovali 4. septembra, ko se je Google leta 1998 v Kaliforniji vpisal kot podjetje. Potem je kot rojstni dan nekaj časa veljal 7. september in kasneje 27. september, sedaj pa je na Googlovih straneh uradno zapisano, da je Google na svet privekal septembra. Točen datum pa zavisi od tega, kdaj si zaposleni zaželijo torte. Letos je 27. september, če gre verjeti Googlovemu logu. Nekaj zgodovine o podjetju, ki se je začelo v garaži dveh nadebudnih študentov s Stanforda in danes zaposluje 19.000 ljudi, si lahko preberete na domačih straneh. Vse najboljše!