IEEE Spectrum - Avstrijski inženirji so v enem električnem vezju hkrati implementirali tako fotosenzor kot nevronsko mrežo, s čimer so močno pospešili obdelavo podob.

Strojni vid je danes sestavljen iz svetlobnega tipala - običajno vezja CCD - in računalnika s strojno inteligenco, kamor se signal iz senzorja pošlje v obdelavo. Takšen način je načeloma zadovoljiv v današnjih večjih sistemih na prototipnih samovoznih avtomobilih, ki zmorejo obdelati nad sto sličic v sekundi. Toda širitev strojnega vida na vse manjše naprave terja znatno zmanjšanje tako teže kot električne porabe, dočim bodo roboti, ki se bodo orientirali v okolici ljudi, tudi signale morali predelovati hitreje. Za to se bo treba poslužiti receptov, ki bodo določen del obdelave slike opravili še pred pošiljanjem v centralne "možgane", s čimer bomo zmanjšali zamik.

Raziskovalci na dunajski Tehniški univerzi so sedaj izgotovili prvi čip, ki združuje tako zajem podob kot njihovo grobo osnovno obdelavo. Način je v osnovi preprost:...

New Scientist - Raziskovalci iz Wisconsina so razvili steklo, ki je sposobno prepoznave zapisanih števk, saj nečistoče v njem sestavljajo nevronsko mrežo.

Ob pojmu strojnega učenja in algoritmov običajno pomislimo na strežniške farme, skozi katere Alexa prepoznava naš govor ali Google primerja fotografije. Toda pristopi niso omejeni zgolj na polprevodniška vezja in strokovnjaki jih skušajo pripeljati tudi v druge medije. Na Univerzi Wisconsin v Madisonu so napravili stekleno plast, ki prepozna ročno zapisane cifre in to brez električnega napajanja. V njeno strukturo so namreč vdelali motnje v obliki zračnih mehurčkov in nečistoč, predvsem vključkov grafena, s katerimi so dobili funkcionalno nevronsko mrežo. Svetlobo,...

Slo-Tech - Sredi tedna se je na internetu znašla aplikacija DeepNude, ki je obljubljala točno to, na kar namiguje njeno ime. Aplikacija je iz čim več fotografij oblečene osebe ženskega spola z algoritmi izdelala posnetek, kako je verjetno videti ta oseba brez oblek. Pričakovano je aplikacija dvignila precej prahu in polemik, ali je takšna uporaba sploh zakonita. Odgovor na tako vprašanje ni tako premočrten, kot bi na prvi pogled sklepali. Ni namreč vedno res, da so dovoljene vse vsebine, ki ne posegajo v zasebnost drugih in ne vplivajo nanje. Ekstremen primer je na primer otroška pornografija, kjer so prepovedane tudi realistične podobe, četudi bi šlo v celoti za izmišljene, izrisane like. A vrnimo se k aplikaciji DeepNude (ki sedaj ni več dostopna).

Ta deluje le na...

Slo-Tech - Pred dvema letoma je veliko pozornosti požel program Deepfakes, ki se je anonimno pojavil na internetu in je sleherniku omogočil izdelovanje lažnih videoposnetkov. Nevronske mreže so se namreč sposobne iz obilice posnetkov tarče naučiti, kako je videti njen obraz, in ga potem natančno "presaditi" na videposnetke drugih ljudi. Internet je seveda to najprej izkoristil za izdelavo pornografskih posnetkov, a kmalu je postalo jasno, da so lahko dobri lažni posnetki velik problem, ker brišejo mejo med resničnostjo in fotomontažo tudi pri videu. Raziskovalci iz Samsungovega centra za umetno inteligenco v Moskvi in Inštituta Solkovo za znanost in tehnologijo so sedaj tehnologijo prignali še...

TechXplore - Znanstveniki iz Chicaga so pokazali, da je mogoče že s preprostim prijemom, ki posnema delovanje človeških možganov, napraviti umetno nevronsko mrežo večopravilno in močno omejiti njeno pozabljanje ob učenju novih veščin.

Današnja umetna inteligenca sicer počne nekatere navdušujoče stvari, kot sta prepoznava govora in obrazov. A tudi najnaprednejši algoritmi so v svoji namembnosti izredno togi, saj tisti za vožnjo ne znajo prodajati delnic. Ko običajni deep network poskušamo priučiti česa drugega, namreč izgubi originalno znanje, ker nove izkušnje s spreminjanjem moči sinaps podrejo prvotno strukturo. Temu strokovnjaki pravijo katastrofalno pozabljanje (catastrophic forgetting). Intuitivno bi zato sklepali, da bi...

Slo-Tech - DeepMind je svojo pot začel kot izvrsten igralec iger, a se je umetna inteligenca kmalu začela učiti tudi uporabnejših reči. Pred dvema letoma je DeepMind začel sodelovati z očesno kliniko Moorfields v Londonu, kjer je bil cilj umetno inteligenco naučiti prepoznati bolezni, ki jih lahko diagnosticiramo s fotografij oči. Številne bolezni je moč diagnosticirati s pregledom oči, na primer diabetično retinopatijo (bolezen očesne mrežnice zaradi povečane koncentracije sladkorja v krvi) ali starostno degeneracijo rumene pege. Dve leti pozneje so prvi rezultati objavljeni v Nature Medicine. Povzetek: DeepMind je boljši od ljudi.

DeepMind lahko iz posnetkov OCT prepozna več kot 50 različnih bolezni z natančnostjo 94,5 odstotka. Pearse Keane, ki je eden vodilnih avtorjev raziskave, pojasnjuje,...

Slo-Tech - Ko razmišljamo o prihodnosti kaskaderjev in posebnih učinkov v filmih, največkrat pomislimo na računalniško grafiko (CGI). Pričakovali bi, da bo CGI v prihodnosti skrbel za vse več in za čedalje bolj nore prizore, a to ni edina pot. Disneyjev raziskovalni oddelek je za TechCrunch pokazal svoje robote-kaskaderje, ki so jih razvili v okviru projekta Stuntronics. Roboti, ki letijo po zraku v popolnih superjunaških pozah, za zdaj še ne bodo zamenjali filmskih igralcev ali njihovih kaskaderskih dvojnikov, saj bodo prvo zaposlitev našli v zabaviščnih parkih, kakršen je Disneyland. Jih bodo pa morda v prihodnosti.

Kot je pojasnil Tony Dohi, glavni raziskovalec v oddelku Walt Disney...

Slo-Tech - Googlova enota DeepMind, ki je bila nekdaj svoje podjetje, pa jo je Google pametno kupil, je pokazala še eno sposobnost svojih nevronskih mrež. Razvili so sistem nevronskih mrež, ki sta sposobni iz le nekaj dvodimenzionalnih posnetkov izluščiti resnično prostorsko postavitev predmetov in jih potem izrisati iz poljubnega zornega kota. Težav jima ne delajo niti osvetlitev, senčenje, prekrivanje in drugi vizualni učinki.

Gre za sposobnost, ki se je ljudje priučimo izkušnjami in jo načeloma obvladamo tako dobro, da niti ne razmišljamo o njej. Če vidimo mizo pred steno, predpostavljamo, da je tudi stena, ki je zaradi mize ne vidimo, enake oblike in barve kot preostanek. Če vidimo fotografijo mize, si kar dobro predstavljamo, kako stoji v prostoru. Tudi če je na fotografiji ena noga zakrita, bomo intuitivno vedeli, kje stoji. Z malo vaje si...

Slo-Tech - Organska sinteza se zdi tako logični posel za superračunalnik in nevronske mreže, da je pravzaprav zelo nenavadno, da se tega doslej še niso lotili. IBM-ov Watson je že pred šestimi leti študiral medicino, kjer gre za podoben problem. Imamo kopico podatkov in precej dobre teorije, a na koncu še vedno potrebujemo nekaj intuicije, občutka ali pa izkušenj. Organska sinteza je v tem primeru podobna diagnostiki. Od začetka organske kemije pred 190 leti smo pridelali že obsežne baze reakcij in pogojev, s katerimi lahko izvajamo pretvorbe organskih molekul, a na koncu smo vedno potrebovali izkušenega človeka, ki je čez palec pogledal sintezno pot in rekel: Tole bi raje takole. Sedaj se tega uči tudi umetna inteligenca.

Organska kemija ima danes trdne temelje in dobro razumevanje reakcijskih mehanizmov, ki pa so v večini postavljeni empirično in služijo kot razlaga opaženih...

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...

Nvidia - Navajeni smo že, da je z modernimi orodji mogoče fotografije zelo popraviti, a da lahko iz dneva naredimo noč in iz dežja sonce, je vseeno osupljivo. Nvidia je predstavila rezultate razvoja nevronskih mrež GAN (generative adversarial networks), s katerimi uspešno počne prav to. Čudež se zgodi, ko povežemo dve nevronski mreži, ki sta se izučili vsaka svoje obrti. Če se ena nevronska mreža uči prepoznavanja cest, druga pa pogleda ponoči, lahko z njuno kombinacijo fotografijo ceste podnevi spremenimo v nočno.

Ta teden je Nvidia objavila precej podroben znanstveni članek (napisan je bil že pred meseci) in na konferenci predstavile dosežke, ki so s tem dosegljivi. Možnosti so praktično

Slo-Tech - Pri nakupovanju izdelkov in storitev se pogosto zanašamo na spletne recenzije predhodnih kupcev, ki jih najdemo na straneh, kot so Yelp ali Amazon. Te so ta hip še kolikor toliko uporabne, ker je računalniško generirane opise mogoče sorazmerno enostavno prepoznati, najem večjega števila ljudi za pisanje lažnih recenzij in umetno dvigovanje ocen pa je še predrag, da bi se množično uporabljal. A raziskovalci z Univerze v Chicagu so pokazali, da se utegne to kmalu spremeniti. Kakor lahko računalniški algoritmi danes sestavljajo enostavna poročila o športnih dogodkih in borznih premikih, za katere nihče ne opazi, da jih ni napisal človek, bodo kmalu pisali tudi recenzije.

Pokazali so, da je mogoče sestaviti nevronsko mrežo (RNN),...

Slo-Tech - Morda se res ne sliši tako tendenciozno kot pristanek na Luni, a te dni lahko vsak dan ob 5.00 spremljamo, kako se piše zgodovina, ko Googlova umetna inteligenca premaguje najboljšega igralca goja. AlphaGo je tudi danes igral izvrstno in dobil tudi drugo igro proti Leeju Sedolu.

Včerajšnjo igro je AlphaGo dobil tudi zaradi nekaj napak oziroma slabše odigranih potez, kjer bi se Lee Sedol moral odzvati bolje. Na začetku igre je bil v boljšem položaju, v zadnjih 20 minutah pa je zapravil obetaven položaj in moral igro predati. Danes že od samega začetka ni bilo dvoma o zmagovalcu, saj je imel AlphaGo igro ves čas pod nadzorom. Lee je po igri povedal, da ni imel niti enkrat občutka, da bi bil v prednosti in da je osupel nad igro...

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...