Компания Dyson планирует к 2025 году удвоить свой ассертимет и выйти за границы сегмента домашней техники. Компания собирается инвестировать в новые технологии 2,75 млрд фунтов стерлингов и сконцентрировать их в трёх точках: в Сингапуре, на Филлипинах и в Великобритании. Наиболее серьезное развитие будет сконцентрировано в программировании. машинном обучении и робототехнике.

Dyson к 2025 году — это робототехника, двигатели нового поколения, «умные продукты», машинное обучение, коммуникации и исследование материалов. Ключевым направлением станет собственная технология Dyson — твердотельные аккумуляторы. Она разрабатывается в США, Великобритании, Японии и Сингапуре.

В Сингапуре будет открыт новый международный головной офис. Также тут планируется создать передовые научно-исследовательские центры и лаборатории. В Сингапуре планируется запустить университетскую исследовательскую программу, чтобы стимулировать разработку продуктов.

На Филлипинах будет создане специализированный центр разработки ПО. А в Великобритании, в технологическом комплексе на лётном поле в Халлавингтоне, будут расширены разработки в области робототехники и искусственного интеллекта.

Нейросети сейчас называют новым электричеством. Мы их не замечаем, но пользуемся каждый день. Face ID в iPhone, умные ассистенты, сервисы перевода, и даже рекомендации в YouTube — всё это нейросети. Они развиваются настолько стремительно, что даже самые потрясающие открытия выглядят как обыденность.

Например, недавно в одном из самых престижных научных журналов Nature опубликовали исследование группы американских ученых. Они создали нейросеть, которая может считывать активность коры головного мозга и преобразовывать полученные сигналы в речь. С точностью 97 процентов. В будущем, это позволит глухонемым людям «заговорить».

И это только начало. Сейчас мы стоим на пороге новой технической революции сравнимой с открытием электричества. И сегодня мы объясним вам почему.

Как работают нейросети?

Центральный процессор — это очень сложный микрочип. Он умеет выполнять выполнять кучу разных инструкций и поэтому справляется с любыми задачами. Но для работы с нейросетями он не подходит. Почему так?

Сами по себе нейросетевые операции очень простые: они состоят всего из двух арифметических действий: умножения и сложения.

Например, чтобы распознать какое-либо изображение в нейронную сеть нужно загрузить два набора данных: само изображение и некие коэффициенты, которые будут указывать на признаки, которые мы ищем. Эти коэффициенты называются весами.

Вот например так выглядят веса для рукописных цифр. Похоже как будто очень много фоток цифр наложили друг на друга.

А вот так для нейросети выглядит кошка или собака. У искусственного интеллекта явно свои представления о мире.

Но вернёмся к арифметике. Перемножив эти веса на исходное изображение, мы получим какое-то значение. Если значение большое, нейросеть понимает:

— Ага! Совпало. Узнаю, это кошка.

А если цифра получилась маленькой значит в областях с высоким весом не было необходимых данных.

Вот как это работает. Видно как от слоя к слою сокращается количество нейронов. В начале их столько же сколько пикселей в изображении, а в конце всего десять — количество ответов. С каждым слоем изображение упрощается до верного ответа. Кстати, если запустить алгоритм в обратном порядке, можно что-нибудь сгенерировать.

Всё вроде бы просто, да не совсем. В нейросетях очень много нейронов и весов. Даже в простой однослойной нейросети, которая распознает цифры на картинках 28 x 28 пикселей для каждого из 10 нейронов используется 784 коэффициента, т.е. веса, итого 7840 значений. А в глубоких нейросетях таких коэффициентов миллионы.

CPU

И вот проблема: классические процессоры не заточены под такие массовые операции. Они просто вечность будут перемножать и складывать и входящие данные с коэффициентами. Всё потому, что процессоры не предназначены для выполнения массовых параллельных операций.

Ну сколько ядер в современных процессорах? Если у вас восьмиядерный процессор дома, считайте вы счастливчик. На мощных серверных камнях бывает по 64 ядра, ну может немного больше. Но это вообще не меняет дела. Нам нужны хотя бы тысячи ядер.

Где же взять такой процессор? В офисе IBM? В секретных лабораториях Пентагона?

GPU

На самом деле такой процессор есть у многих из вас дома. Это ваша видеокарта.

Видеокарты как раз заточены на простые параллельные вычисления — отрисовку пикселей! Чтобы вывести на 4K-монитор изображение, нужно отрисовать 8 294 400 пикселей (3840×2160) и так 60 раз в секунду (или 120/144, в зависимости от возможностей монитора и пожеланий игрока, прим.ред.). Итого почти 500 миллионов пикселей в секунду!

Видеокарты отличаются по своей структуре от CPU. Почти всё место в видеочипе занимают вычислительные блоки, то есть маленькие простенькие ядра. В современных видюхах их тысячи. Например в GeForce RTX2080 Ti, ядер больше пяти тысяч.

Всё это позволяет нейросетям существенно быстрее крутиться GPU.

Производительность RTX2080 Ti где-то 13 TFLOPS (FLOPS — FLoating-point Operations Per Second), что значит 13 триллионов операций с плавающей запятой в секунду. Для сравнения, мощнейший 64-ядерный Ryzen Threadripper 3990X, выдаёт только 3 TFLOPS, а это заточенный под многозадачность процессор.

Триллионы операций в секунду звучит внушительно, но для действительно продвинутых нейронных вычислений — это как запустить FarCry на калькуляторе.

Недавно мы игрались с алгоритмом интерполяции кадров DAIN, основанном на машинном обучении. Алгоритм очень крутой, но с видеокартой Geforce 1080 уходило 2-3 минуты на обработку одного кадра. А нам нужно чтобы подобные алгоритмы работали в риалтайме, да и желательно на телефонах.

TPU

Именно поэтому существуют специализированные нейронные процессоры. Например, тензорный процессор от Google. Первый такой чип в Google сделали еще в 2015 году, а в 2018 вышла уже третья версия.

Производительность второй версии 180 TFLOPS, а третьей — целых 420 TFLOPS! 420 Триллионов операций в секунду. Как они этого добились?

Каждый такой процессор содержит 10-ки тысяч крохотных вычислительных ядер, заточенных под единственную задачу складывать и перемножать веса. Пока, что он выглядит огромным, но через 15 лет он существенно уменьшится в размерах. Но это еще фигня. Такие процессоры объединяться в кластеры по 1024 штуки, без каких либо просадок в производительности. GPU так не могут.

Такой кластер из тензорных процессоров третьей версии могут выдать 430 PFLOPS (пета флопс) производительности. Если что, это 430 миллионов миллиардов операций в секунду.

Где мы и что нас ждёт?

Но как мы уже говорили, это только начало. Текущие нейронные суперкомпьютеры — это как первые классические мейнфреймы занимавшие, целые этажи в зданиях.

В 2000 году первый суперкомпьютер с производительностью 1 терафлопс занимал 150 квадратных метров и стоил 46 миллионов долларов.

Спустя 15 лет NVIDIA мощностью 2?3 терафлопса, которая помещается в руке стоит 59$.

Так что в следующие 15-20 лет суперкомпьютер Google тоже поместится в руке. Ну или где мы там будем носить процессоры?

А мы пока ждём момента, довольствуемся нейромодулями в наших смартфонах — в тех же Qualcomm Snapdragon’ах, Kirin’ах от Huawei и в Apple Bionic — они уже тихо делают свою работу.

И уже через несколько презентаций они начнут меряться не гигагерцами, ядрами и терафлопсами, а чем-то понятным для всех — например, распознанных котиках в секунду. Всё лучше, чем попугаи!

О существовании «нейронных сетей», «искусственного интеллекта» и «машинного обучения» слышали все, кто более-менее интересуется современными технологиями. Однако не каждый знает о реальном применении этих словосочетаний. Борис Веденский решил разобраться, что к чему.

Ещё больше информации про AI, ML и IoT можно будет узнать на RAIF 2018, который пройдет 23 октября в Москве.

Команда Droider всеми силами старается наладить регулярный выпуск аудиошоу. В свеженьком выпуске слушателям предлагается:

00:00:19 — начало;
00:01:59 — подкасты в VK;
00:10:24 — машинное обучение;
00:18:14 — фильм «Капитан Марвел»;
00:34:14 — смартфон 16X от Meizu;
00:38:40 — мультфильм «Киберслав»;
00:42:38 — Apple сливает беспроводную AirPower;
00:48:44 — русский антивирус;
00:56:23 — финал.

Ищите Droider Cast в iTunes, Podster, Vkontakte и приложениях-подкастоприёмниках (добавить RSS). Ещё можно поддержать проект на Patreon. Вопросы к редакции присылайте в Twitter с хэштегом #DroiderCast. И не забудьте подписаться на аккаунты ведущих в социальных сетях:

Как и ожидалось, вчера «яблочная» корпорация сделала доступной стабильную версию операционной системы. С полным списком нововведений можно ознакомиться в галерее Droider.

Как обычно, обновиться до iOS 12 можно «по воздуху» или через iTunes. Для установки понадобится минимум 3 ГБ свободного пространства на устройстве. И не забудьте заранее создать резервную копию.

Официальный перечень дружелюбных гаджетов Apple выглядит следующим образом:

• iPhone X, iPhone 8 и 8 Plus, iPhone 7 и 7 Plus, iPhone 6s и 6s Plus, iPhone 6 и 6 Plus, iPhone SE, iPhone 5s;
• iPad Pro (12,9, 10,5 и 9,7), iPad Air, iPad Air 2, iPad 5, iPad 6, iPad mini 2, iPad mini 3 и iPad mini 4;
• iPod Touch 6.

Источник: Apple

Компания решила выпустить Зеленого робота с пирогом в качестве официального десерта именно сегодня.

Напомним, что Android 9.0 Pie обладает нативной поддержкой «моноброви», переработанным экраном многозадачности, интуитивной функцией Do Not Disturb и множеством других нововведений.

Первыми смартфонами, которые получат юбилейную ОС по воздуху, стали линейка Pixel и Essential Phone. Кстати, файлы заводской прошивки для «пиксельфонов» уже доступны на сайте Google.

Далее до конца осени обновление будет доступно обладателям моделей из линейки Android One, Xperia XZ2 от Sony, Mi Mix 2S от Xiaomi, Nokia 7 Plus от HMD Global, R15 Pro от Oppo, X21 от Vivo и OnePlus 6.

Источник: Android

На открытии ежегодной Worldwide Developers Conference, которая продлится в Сан-Хосе до 8 июня, корпоративные боссы сосредоточились на программном обеспечении. Оригинальную трансляцию можно было увидеть здесь, а с комментариями фронтменов Droider — тут. Но обо всём по порядку.

iOS 12

Самые важные моменты для будущей операционной системы Apple:

• повышение скорости работы на 50% по сравнению с iOS 11;
• группировка уведомлений от одной утилиты;
• рекомендации по отключению оповещений от приложений, к которым редко обращаются;
• модификация режима Do Not Disturb под индивидуальные нужды. В частности, отказ от любых уведомлений ночью;
• раздел с подробной статистикой использования iPhone или iPad. Там можно ввести лимит работы или установить ограничение доступа для детей.

Полноценный релиз мобильной ОС произойдет осенью 2018 года. Список устройств с доступом к iOS 12 выглядит следующим образом:

• iPhone X, iPhone 8 и 8 Plus, iPhone 7 и 7 Plus, iPhone 6s и 6s Plus, iPhone 6 и 6 Plus, iPhone SE, iPhone 5s;
• iPad Pro (12,9, 10,5 и 9,7), iPad Air, iPad Air 2, iPad 5, iPad 6, iPad mini 2, iPad mini 3 и iPad mini 4;
• iPod Touch 6.

Photos

Приложение получило усовершенствованный поиск с подсказками (о местах, объектах и персонах), режим совместного использования и раздел For you с напоминаниями о важных событиях в прошлом и предложениями о том, кому можно послать изображения в настоящем.

Всё это стало возможным благодаря машинному обучению. Чем чаще отправитель решит обращаться к вкладке, тем лучше система будет распознавать получателей.

FaceTime

В приложении появится возможность совершать групповые голосовые или видеозвонки. Максимальное количество составляет 32 участника.

Собеседники могут общаться даже через Apple Watch и заменять автопортреты на «мемодзи».

Siri

Голосовой ассистент оснастят Shortcuts, которые призваны экономить время. Сначала пользователю предстоит самостоятельно выбрать фразу активации и последующий порядок действий для той или иной программы. Проще говоря, если сказать «Хочу бургер», то виртуальный помощник откроет приложение любимого бистро с доставкой на дом.

Кроме того, Siri сможет предсказывать действия хозяина. Например, сообщит коллегам об опоздании из-за пробок или напомнит о звонке другу в юбилей.

Memoji

Новинка является персонифицированным вариантом Animoji. Вместо аватара с пастью динозавра можно создать анимированную картинку, похожую на пользователя. Поможет в этом огромная библиотека с параметрами внешности.

Примечательно, что Memoji поддерживают дополненную реальность. То есть маска закрывает лицо, но окружение оставляет реальным.

watchOS 5

Среди нововведений стоит упомянуть автоматическое распознавание графика тренировок и типа нагрузок, а также 7-дневные соревнования с другими обладателями «умных» часов.

Платформа обогатится Walkie-Talkie — виртуальной рацией, позволяющей разговаривать через смарт-часы. Правда, нужен Wi-Fi или сотовая связь.

Ещё в watchOS 5 заявлена поддержка подкастов с синхронизацией на смартфоне или планшете, чтобы дослушать передачу потом.

macOS 10.14 Mojave

Апдейт принесет операционной системе темную тему интерфейса, диктофон, функции Stacks (автоматическая группировка файлов по расширению) и Continuity Camera (быстрое добавление снимка с камеры смартфона на ПК), подборку новостей из онлайн-медиа и управление «умным» домом.

Кроме того, десктопная ОС обзаведется инструментом для контроля доступа приложений к личной информации.

Общедоступная бета-версия выйдет в конце июня, финальная — осенью.

Mac App Store

Магазин приложения для macOS отхватил свежий дизайн и несколько улучшений: рейтинги, рекомендации и подборки от «яблочной» команды.

Помимо этого, станут доступны офисные программы от Microsoft.

tvOS 12

Платформа для телеприставки Apple TV сможет поддерживать формат Dolby Atmos, работать со сторонними пультами и понимать Siri.

Приятным бонусом станут информативные заставки в формате 4K HDR. К примеру, фотографии Земли, сделанные NASA.

ARKit 2.0

Технология получит режим мультиплеера. Теперь для игр в дополненной реальности можно будет применять 2 устройства.

Кроме того, анонсирована Measure — утилита для измерения размеров предметов.

В заключение Apple и Pixar создали USDZ — формат файла для хранения AR-данных, который можно распознать популярными программами, отредактировать или отправить кому-нибудь. Adobe и Lego уже подключились к инициативе.

Борис Веденский рассказывает и показывает особенности свежеанонсированной Android 9.0 P, а также сравнивает с ОС от Apple.

Напомним, что в марте на канале Droider уже выходил видеообзор, посвященный новинке от Google.

Как и было заявлено, сегодня стартовала I/O в Калифорнии. Посмотреть прямой эфир с Борисом Веденским можно было тут. А мы расскажем о самых горячих анонсах своими словами.

Android P

Напомним, что в 2018 году операционная система отмечает 10 лет, поэтому команда Google постаралась для того, чтобы Android P получился запоминающимся. Кроме того, о чем было рассказано на канале Droider, от новейшего Зеленого робота стоит ожидать:

• функция Adaptive Brightness подстраивает яркость экрана под программы и окружение;
• функция Do Not Disturb помогает отойти ко сну, приглушая цвета дисплея до монохромного;
• функция Slices делает поиск более полезным, предоставляя дополнительные сведения. Если написать «Uber», то продемонстрируется не только история компании, но и расположение ближайших такси;
• меню Dashboard отображает время пользования гаджетом и приложениями. Доступ к некоторым ресурсам можно ограничить. Это создано для того, чтобы бороться с зависимостью от смартфонов и социальных сетей;
• карточки приложений перемещаются горизонтально, а не вертикально;
• управление с помощью жестов на навигационной панели внизу экрана;
• уведомления отображают не только последнее, то и несколько предшествующий сообщений для понимания контекста;
• оптимизация расхода зарядки в зависимости от привычек владельца.

Попробовать Android 9.0 уже могут обладатели Pixel, Sony, Xiaomi, Nokia, OnePlus, Oppo и других мобильных телефонов. Подробнее об участии в бета-тестировании — здесь. Официальный релиз произойдет в июле-сентябре.

Android Things

Новая ОС призвана помочь разработчикам создавать продукты для «интернета вещей». Google проследит за частым и продолжительным (до 3 лет) выходом обновлений, их установкой на устройства без участия пользователя.

Android Things 1.0 совместима с процессорами от Qualcomm, MediaTek и Raspberry. Заинтересованность в проекте уже подтвердили LG, Lenovo и JBL. Аппараты дебютируют уже в 2018 году.

Wear OS

«Операционка» для смарт-часов получила более тесную взаимосвязь с виртуальным Assistant. Например, есть отображение на дисплее подсказок по запросу и последующее поддержание диалога через динамик или Bluetooth-наушники.

Assistant

Сундар Пичаи, глава корпорации, поведал о технологии Duplex, в рамках которой голосовой помощник сможет звонить от имени пользователя и естественно беседовать с оппонентом. Например, чтобы записаться в парикмахерскую.

https://youtu.be/2D-8NsZuhHY

Ещё Assistant понимает несколько запросов сразу и научился командам Actions on Google. То есть может управлять гаджетами из «умного» дома. Всего дружественных устройств насчитывается около 5 000.

Кстати, отныне фразу «Окей, Google» нужно произносить только в начале беседы. А самое приятное — это то, что ассистент станет доступен в России до конца года.

Gmail

Электронной почте досталась функция Smart Compose, которая подразумевает «умный» набор текста и ответы: приветствия, заключительные реплики и характерные фразы. Обещано соблюдение контекста и правописания. Отметим, что подсказки можно игнорировать.

Всё это стало возможным благодаря машинному обучению. Рядовые пользователи получат апдейт Gmail до конца месяца.

Photos

Пожалуй, наиболее интересным апдейтом сервиса стало раскрашивание черно-белых фотографий с помощью ИИ. Приложение автоматически проанализирует кадр и предложит несколько вариантов расцветки.

Кроме того, в Google Photos расширена система подсказок. Теперь можно быстро получить совет по настройке экспозиции или архивированию.

Все нововведения появятся к сентябрю.

News

Агрегатор новостей создан на основе имеющегося сервиса. Главной особенностью новинки стало наличие искусственного интеллекта, который анализирует интересы пользователя и выбирает по 5 подходящих заметок в формате Newscasts. По сути, это отображение материала в виде карточек с текстом, снимком или видеороликом.

Кроме новостных материалов, читатель увидит в Google News «свежатинку» из каналов на YouTube и Google+, если имеет подписки. Релиз на Android и iOS состоится в мае.

Lens

Приложение покажет больше сведений о вещах и явлениях в окружающем мире. К примеру, узнает марку лампы, поможет найти и скопировать сведения об этом предмете интерьера.

Обновление Google Lens выйдет к концу месяца.

Maps

Картографический ресурс приобщился к дополненной реальности благодаря Visual Positioning System. Новая система объединяет местность, расположение, камеру и изображения Street View. В результате человек видит AR-подсказки в режиме реального времени.

Глобальный доступ к усовершенствованиям Google Maps откроется летом.

На этом мы закончим повествование. Будем ждать репортажей от Валерия Истишева с места событий.

Откуда всё пошло?

Пользователь Reddit под псевдонимом Deepfakes устроил “социальный эксперимент”: научил нейронную сеть менять физиономии в порнографических фильмах.

Первой “маской” стала Галь Гадот. Результат не выглядел естественным на 100%, но он лучше того, что демонстрировалось ранее на тематических ресурсах.

Далее появилось приложение FakeApp от юзера Deepfakeapp. Как только общественность прознала о бесплатном механизме, интернет наводнили ролики, где одним звездам “надевали” лица других. Неожиданных для себя ролей не избежали Скарлетт Йоханссон, Эмма Уотсон, Джессика Альба и прочие популярные актрисы.

Контент 18+, получивший в народе название CelebFakes, не трудно найти на форуме. Вас предупредили.

При чем тут Николас Кейдж?

Наигравшись с “клубничкой”, энтузиасты переключились на мемы. Первым, о ком вспомнили, стал голливудский актер. Благодаря нехитрым манипуляциям Николас Кейдж успел побывать даже в женском амплуа.

Можно смело утверждать, что скоро в забавных ситуациях окажутся и иные публичные персоны. Живые или мертвые.

Даже такое уже было?

Пользователь под ником Z3ROCOOL22 с помощью тех же алгоритмов создал “идеального политика” через смешение съемок Маурисио Макри и Адольфа Гитлера.

Не хотелось бы накалять атмосферу, но шуточная работа позволяет оценить силу машинного обучения в качестве орудия “черного PR” или политической пропаганды.

И что теперь?

Несмотря на то, что сайты уже начали удалять эротические короткометражки и gif-картинки, сработал эффект Барбары Стрейзанд. Поэтому затруднительно обозначить даже приблизительные объемы фейкового материала.

С одной стороны, нейросети — это развлечение, где можно проявить креативность или воплотить фантазию, используя информацию из открытых источников и искусственный интеллект.

С другой стороны, подрывается доверие к сведениям, публикуемым в интернете, поскольку затруднительно проверить правдивость того, что видишь.

С третьей стороны, есть проблемы обычных людей. Не секрет, что в социальных сетях процветает порно-месть. Это когда бывший партнер выкладывает “домашнее видео” с экс-возлюбленным без спроса. Теперь благодаря общедоступным инструментам, которые становятся всё проще в использовании, перестанет иметь значение — существовал ли ролик изначально. Проще говоря, если работодатель поищет в Google и обнаружит интим-клип с женщиной, одетой в школьницу, то не станет искать истину, а откажет соискателю на должность учителя географии.

Однако спрос рождает предложение. Логично предположить, что появится простое ПО для определения подлинности видеоряда, а также адекватная законодательная база.

Сейчас авторы “пародий” могут заранее указать на первоисточник контента и поддельность содержания. Получается, что правонарушений, за которые могли бы зацепиться адвокаты киностудий и знаменитостей, как бы и нет вовсе. Так что юристам из будущего придется серьезно потрудиться.

Источник: Motherboard