Компания MTS AI обучила искусственный интеллект и алгоритмы компьютерного зрения генерировать постеры для фильмов и сериалов, размещенных на стриминговой платформе KION. Мы уже как-то рассказывали про разные изображения фильмов, которые показываются разным пользователям в стриминговых сервисах, ведь правильно подобранное изображение повышает шансы на то, что зритель захочет посмотреть тот или иной фильм или сериал.

Федор Ежов, директор по технологиям и продуктам МТС Медиа/KION: «Онлайн-кинотеатр KION сейчас предлагает аудитории в общей сложности более 13 тысяч наименований контента, включая контент партнеров, эксклюзивные и со-эксклюзивные картины и более 24 оригинальных сериалов и фильмов из линейки KION Originals. Мы активно развиваемся по техническим направлениям платформы, укрепляем наше контентное предложение, получаем признание индустрии и зрителей. Технологии на базе компьютерного зрения  помогают делать наш продукт еще более комфортным для пользователей, а нам — экономить ресурсы на ручные настройки, переходя к автоматизированным инновационным решениям».

Искусственный интеллект оценивает видео по нескольким характеристикам. В первую группу критериев вошли эстетические: соблюдение правил композиции, отсутствие закрытых глаз и другие. Во вторую группу включили стилистические критерии: нейросети отбирали кадры, которые больше всего похожи на те, что обычно размещают на постерах. Это крупные планы актёров — так называемые клоуз-апы, — а также значимые фрагменты, когда, например, герои берут в руки оружие и готовятся к бою.

В итоге нейросеть определяет несколько «претендентов» для попадания на постеры. При этом количество отобранных кадров минимально. Если раньше редакторам платформы приходилось самостоятельно отсматривать огромные объемы контента и выбирать нужный кадр, то сейчас они выбирают всего из нескольких подобранных системой вариантов.

«Надеюсь, что разработанная нами технология автоматической генерации постеров не только облегчит жизнь редакторам KION, но и поможет зрителям в выборе наиболее интересного для них контента», — Александр Шершебнев, руководитель группы компьютерного зрения MTS AI.

Искусственный интеллект также проверяет готовые изображения и подписи к ним на предмет запрещенного контента, а также на соответствие стилю и внутренним правилам онлайн-кинотеатра KION. Например, на постерах к сериалам на мультимедийной платформе не должно быть надписей вроде «Скоро в кино», как на афишах, анонсирующих выход фильма. На первом этапе нейросеть проверила все загруженные постеры и нашла несколько некорректных, которые впоследствии компания заменила. Сейчас тестирование подготовки и проверки постеров с помощью искусственного интеллекта продолжается.

В последний раз мы видели Spot танцующим вместе со всей семьей Boston Dynamics в конце прошлого года. Это была в основном демонстрация того, насколько Atlas, двуногий робот компании, продвинулся вперед с тех времен, когда он едва мог ходить.

В новом сольном шоу мы можем увидеть, как Spot двигается под песню «Start Me Up» группы The Rolling Stones в честь 40-летия их альбома 1981 года Tattoo You. И если вы думаете, что танцы робота слишком похожи и выглядят немного странно, то дождитесь момента, когда он начнёт подпевать. От этого действительно можно сильно испугаться.

Boston Dynamics выпускает подобные видео регулярно, как бы напоминая тем, кто смотрит: «Да, мы все еще существуем». Ранее в этом году Hyundai завершила приобретение компании, став третьим владельцем фирмы за последние десять лет. Совсем недавно автопроизводитель подробно описал, как он собирается использовать Spot на своих сборочных заводах в Южной Корее. Кажется, там роботы не танцуют, а работают…

9 сентября в Москве состоялась премьера фильма Fellini Forward, который был снят с помощью искусственного интеллекта. В рамках премьеры российские режиссеры Кирилл Сребренников и Анна Меликян поделились своими мыслями о роли ИИ в кино. Широкая аудитория сможет увидеть фильм в октябре.

Интересно, что мировая премьера состоялась всего пару дней назад в рамках 78-го Венецианского кинофестиваля. Также короткометражку покажут 29 сентября на Нью-Йоркском кинофестивале.

В рамках проекта Campari Red Diaries 2021 было проведено масштабное исследование творчества легендарного итальянского режисеера, а позднее они были переосмыслены с помощью новых технологй и искусственного интеллекта и был создан фильм-зарисовка, которую мог бы снять Федерико Феллини в Риме. Также у Fellini Forward есть документальная часть, в которой эксперты рассказывают о проекте создания уникальной картины и рассуждают о будущем кинематографа.

Фильм вдохновлен жизнью Федерико Феллини и представляет собой метафоричную историю дебюта и творческого пути Маэстро в мире кинематографа, где публика сопровождает каждый его шаг: от первой искры в страстном юноше до выдающихся творений.

Проектом занималась студия UNIT9, которая проанализировала работы режиссера, чтобы понять важные детали сценариев, характерные речевые обороты, фирменные кадры и присущие героям выражения. На основе этих данных были разработаны алгоритмы машинного обучения, с помощью которых искусственный интеллект предложил варианты сценариев и визуальных элементов для нового короткометражного фильма, пронизанного тем самым ощущением Felliniesque.

Также в проекте приняли участие племянница Федерико Феллини — Франческа Фаббри Феллини и коллеги режиссера: оператор фильма «Клоуны» Бласко Джурато, художник-постановщик Данте Феррети, который принимал участие в съёмках фильма «Репетиция оркестра», «Город женщин», «И корабль плывает», «Джинджер и Фред», «Голос Луны», директор итальянского магазина-мастерской Sartoria Farani, где можно увидеть сохранившиеся костюмы из некоторых величайших фильмов Феллини Луиджи Пикколо. Они делились своими воспоминаниями о выдающемся режиссере.

Компания DeepL, специализирующаяся в области машинного обучения, разрабатывает всевозможные системы искусственного интеллекта.

В 2017 году компания представила DeepL Переводчик — бесплатную систему машинного перевода, которая работает на высоком уровне.

Также есть предложение DeepL Pro — этот продукт новее и он предлагает профессиональный API и расширенные возможности для перевода онлайн.

Переводчик работает на 26 языках, переводит как отдельные части текста, так и целые файлы и и презентации. Также, кроме онлайн-версии, у DeepL переводчика есть еще и отдельные программы для Windows и Mac.

Мы его попробовали и знаете что? Он отлично работает и справляется с текстами разной сложности… И это бесплатно.

Не могли не поделиться с вами…

Как насчет того, чтобы применить искусственный интеллект и создать с помощью новых технологий и алгоритмов машинного обучения короткометражный фильм в двух великого Федерико Феллини? Именно такую нетривиальную задачу поставил себе бренд Campari и создал проект Fellini Forward в рамках компании Red Diaries. Cоздатели проекта переосмысливают работы одного из величайших кинорежиссеров в истории, используя методы искусственного интеллекта.

Документальный фильм о создании короткометражки будет представлен 7 сентября на Венецианском кинофестивале и 29 сентября на Нью-Йоркском кинофестивале.

Интересно, что Федерико Феллини при жизни пересекался с Campari — в 1984 году он создал рекламную кампанию. Спустя 37 лет появляется короткометражный фильм, посвященный жизни Феллини и его мечтам, а благодаря слаженному сотрудничеству человека и искусственного интеллекта, создателям картины удалось отразить уникальный авторский стиль режиссера.

Команда экспертов в области искусственного интеллекта из студии UNIT9 разработала инструменты, которые позволили исследовать творчество Федерико Феллини. С самого начала работы над проектом к его команде присоединилась племянница режиссера Франческа Фаббри Феллини. Именно она выступила в качестве консультанта проекта и представила  режиссера картины Максимилиана Нимана и авторов документального фильма коллегам Феллини. Франческа также приняла участие в кастинге, создании костюмов и написании сценария для короткометражного фильма.

На всех этапах проекта были задействованы члены съемочной группы, с которой работал Федерико Феллини в разные годы и на разных этапах своего творчества. Среди них — оператор Бласко Джурато («Клоуны», 1970), художник по костюмам и обладатель трех премий «Оскар» Данте Феррети («Репетиция оркестра», 1978; «Город женщин», 1980; «И корабль плывет…», 1983; «Джинджер и Фред», 1986; «Голос Луны», 1990), а также Луиджи Пикколо, директор прославленного итальянского ателье Sartoria Farani, в котором хранятся восстановленные костюмы из величайших фильмов Феллини, включая «Сатирикон» (1969), «Клоуны» (1970) и «Амаркорд» (1973). Именно они проследили, чтобы все  элементы фильма являлись по-настоящему «феллиниевскими» или по-итальянски «felliniesque».

Закари Канепари и Дреа Купер, участники режиссерского дуэта ZCDC, запечатлели процесс создания короткометражного фильма. Для этого они пригласили экспертов в области искусственного интеллекта и творчества Маркуса дю Сутуа и доктора Эмили Л. Спратт, а роль консультантов документального фильма предложили искусствоведу и исследователю творчества Феллини Хава Алдуби и куратору Galleria Campari Анита Тодеско. С их помощью в фильме отобразили разноплановые точки зрения на роль искусственного интеллекта в творчестве.

Премьера короткометражного фильма Fellini Forward и торжественная церемония состоятся 7 сентября на Венецианском кинофестивале, а 29 сентября картина будет представлена на Нью-Йоркском кинофестивале.

P.S. Так и хочется вспомнить слова песни группы Би-2: «В одном из неснятых фильмов Федерико Феллини…»

Компания Google объявила о создании софта, который использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания дизайн процессоров и чипов. Благодаря этому чип может быть создан всего за 6 часов. Для сравнения человеку требуются месяцы.

Интересно, что метод создания чипов описан в журнале Nature. «Наш метод мы использовали при разработке дизайна нового поколения Google TPU (тензорных процессоров)» — сказала глава отдела машинного обучения для систем Goole Азалия Мирхосейни.

По сути, ИИ рисует некий «план этажа» для более продвинутых систем, далее искусственный интеллект расставляет компоненты, включая CPU, GPU и ядра памяти. Именно на последний процесс «расстановки» у человека может уйти несколько месяцев поскольку инженеры должны продумать все ключевые характеристики, включая площадь чипа, энергопотребление и мощность, в то время как новая система обучения от Google натренирована на 10 тысячах всевозможных вариантов таких «планов этажей». За счет этого она может сделать работу меньше чем за 6 часов.

Компания Google в рамках ключевого доклада на Google I/O 2021 показала новый необычный движок для перевода данных из Интернета в текст и даже речь — LaMDA. Этот движок работает на базе машинного обучения и изучает мультимодальные модели: текст, звук, видео и картинки, чтобы узнать различные факты по всевозможным поисковым запросам.

В частности Google продемонстрировал общение реального пользователя с планетой Плутон, которая рассказала факты о себе, или вопросы бумажному самолётику, который рассказал о самой лучшей конструкции и самом длинном полёте.

Крайне интересная технология на базе мобильного обучения, которая может помочь во многих сферах жизни.

Неизвестно, когда и каким образом будет доступен движок Google LaMDA и тем более будет ли он доступен в России.

Компания Sony разработала специальный искусственный интеллект, который определяет вкус блюд, комбинируя информацию об ингредиентах.

Казалось, что ИИ используется в играх, автономных автомобилях, но мы ни разу не видели, чтобы он использовался в готовке. Сначала Google AI сразился с победителем Great British Bake Off (Лучший Пекарь Британии) — телевизионного проекта. А теперь Sony представил FlavorGraph, который основыввается на технологии Deep Learning. ИИ сделан таким образом, чтобы спаривать всевозможноые ингредиенты продуктов и понимать, какой получится вкус. Например, можно соединить молоко, оливки и чеснок.

FlavorGraph создан совместно с корейским университетом. Идея в том, что известный повара используют при приготовлении интуицию, которая основывается на их собственном опыте. Классические комбинации продуктов, вроде сыра и помидоров, свинины с яблоками, имбирём и чесноком, а также многие другие были объяснены с помощью науки. Учёные выяснили, что ингредиенты отдают в блюдо свои доминантные вкусовые молекулы, что часто работает хорошо. В то же время различные ингредиенты могут комбинироваться в разные химические составы.

Чтобы «объяснить» это искусственному интеллекту пришлось составить молекулярную информацию об ингредиентах, а также их использование в различных связках в классических рецептах. После этого появилась база из 1561 вкусовой молекулы с разными показателями, такими как горечь, фруктовость, сладость и так далее. Кроме ингредиентов, ИИ изучил около миллиона рецептов, чтобы понять какие ингредиенты использовались друг с другом.

Результаты показывают химические сочетания, которые помогают понять, какие продукты отлично дополняют друг друга. Также благодаря ИИ можно понять, что подходит например к цитрусовым, а что к вину. При этом ИИ пока «не открыл Америку» и не придумал какое-то безумное сочетание, до которого не догадалось бы человечество, вроде белого шоколада с чёрной икрой. Но это только начало…

Компания Gatebox создала персонального голосового помощника размером с человека. Он называется Gatebox Grande AI и представляет из себя голограму.

Умная голограма представляет из себя 65-дюймовый 4K OLED от LG, который может использоваться как цифровой консьерж или информационная точка в торговом центре. По размерам голограмма представляет из себя женский аниме персонаж. Её имя Азума Хикари.

Помощника можно вызвать голосом, а управлять можно также с помощью ряда жестов. В ответ голосовой помощник может выражать эмоции и даже «играть» голосом. В итоге получается весьма реалистичная картинка.

Стоимость такой помощницы размером с умную колонку Amazon Echo с Alexa внутри — 2 700 долларов США. И можно только догадываться во сколько обойдётся «фигурка» размером с человеческий рост.

Три закона робототехники Айзека Азимова:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.
2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

Признайтесь, что с таким быстрым развитием технологий, разработкой квантовых компьютеров и повсеместным использованием нейронных сетей, то вы и мы в последние годы ждем уже появления SkyNet?

А может быть вы наоборот считаете, что до реального искусственного интеллекта еще так далеко и что нам, на нашем веку, можно вообще не беспокоиться. Ведь для реальной интеллектуальной деятельности машин нужны гораздо большие вычислительные мощности!

Сегодня, на примере еще одного стартапа Илона Маска, под названием OpenAI, мы с вами посмотрим насколько далеко от нас реальный SkyNet и расскажем вам о том, в каком состоянии находится разработка ИИ в принципе прямо сейчас.

Сегодня мы с вами узнаем может ли робот написать симфонию или нарисовать шедевр?

Что такое ИИ?

Для начала давайте поймем, что такое искусственный интеллект?

Согласно одному из определений — это искусственно созданная система, которая может решать творческие задачи, способна к саморазвитию, самопостроению и самоулучшению себя и себе подобных.

В принципе само понятие ИИ — это скорее философское понятие. Мы никогда не увидим громких заголовков, вроде “Изобретён Искусственный Интеллект!”, человечество будет идти к нему медленно, но уверенно.

К сожалению, нет абсолютно точного определения, что такое искусственный интеллект, но есть тест. Знаменитый тест Алана Тьюринга, который он описал в 1950 году в философском журнале Mind. Суть теста заключается в том, что человеку и компьютеру задаются различные вопросы, а третий человек слушает их ответы. Главное, что человек слушающий ответы не знает, кто именно отвечает и, если у компьютера получилось обмануть человека, то считается, что компьютер победил и прошел тест Тьюринга.

Этот тест был впервые пройден компьютером в 2014 году. Специальная программа Eugene, или Женя Густман, с использованием пяти суперкомпьютеров, смогла обмануть 33% собеседников, что превысило необходимые 30% для прохождение порога.

Кстати, тест Тьюринга работает в две стороны. Есть и обратный тест, тест на человека, и его наверняка проходил каждый смотрящий это видео — это знаменитая Captcha — Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart или по-русски — полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей.

И казалось бы, тест пройден, вот он искусственный интеллект, но на самом деле все гораздо сложнее.

В общем, есть два подхода к созданию ИИ:

Первый — нисходящий, считайте сверху-вниз, то есть создание, баз знаний и систем, имитирующих реальные психические процессы человека, такие как мышление, рассуждение, эмоции, творчество и так далее.
Второй, который, опять же, знаком большинству из вас: восходящий или снизу-вверх, когда изучаются нейронные сети и так называемые эволюционные вычисления. Создаются простейшие нейронные модели, сочетание которых в итоге моделирует интеллектуальное поведение.

Это и есть те самые нейронки, о которых мы уже вам раньше рассказывали! Это именно те самые нейронки, которые занимаются улучшением ваших фотографий и подбором видео в TikTok.

Основная идея в том, что в будущем, объединив множество нейронных сетей, предназначенных для разных целей, можно построить фактически самостоятельно думающий компьютер, уровень самообучаемости и знаний которого будет такой, что он будет саморазвиваться! Это и есть ИИ.

Что сейчас?

О современном состоянии ИИ сказать не просто. Ведь есть множество областей, где нейронные сети и ИИ применяются очень активно. Хорошим примером является автопилот машин Tesla!

А есть области, где только планируется начать активное внедрение, и тут можно вспомнить о медицине. Только подумайте — нейронная сеть, которая может в автоматическом режиме производить анализ результатов и давать советы по лечению, например, обработка рентгеновских снимков или анализы крови!

Вообще за последние пять лет интерес к области искусственного интеллекта вырос более чем в 3 раза, а количество стартапов только в период с 2015 до 2018 год выросло на 113 процентов.

А поскольку это очень активно развивающаяся область, то и количество ежегодных научных публикаций за последние 20 лет выросло раз в 8!

Огромным скачком стало и развитие нейронных модулей в процессорах, и рост инвестиций в эту область огромный!

В общем, вы поняли — развитие области не просто идет, оно летит вверх!

И знаете, что самое интересное? На вопрос героя Уилла Смита о том может ли робот написать симфонию, уже можно ответить — Да, может!

OpenAI

Илон Маск и еще 5 инвесторов в 2015 году организовали стартап под названием OpenAI, основная суть которого была в том, чтобы увеличить контроль над развитием и созданием ИИ.

Основатели OpenAI говорили о ней именно как о некоммерческой организации, которая не связана финансовыми обязательствами акционеров, чтобы исследователи могли сосредоточить свои силы на создании положительного воздействия ИИ на человека.

Сам Маск говорил, что считает ИИ одной из главных угроз человечества и для его лучшего контроля он активно поучаствовал в создании стартапа, который как раз занимается исследованиями в области ИИ.

«Если не можешь победить что-то — возглавь!», судя по всему именно этим они и руководствовались! И их результаты удивляют.

Вы наверное помните новость о том, что нейронная сеть обыграла команду OG, чемпионов International 2018 и 2019 годов в DOTA 2! Так вот эта нейронная сеть была создана командой OpenAI. Билл Гейтс тогда написал, что это очень важное событие, так как игра требует сложного командного взаимодействия.

Всего за время разработки OpenAI представили несколько нейронных сетей. Например, Jukebox — специальная программа, обученная на более чем 1 миллионе песен всех жанров, которая способна самостоятельно писать музыку, осмысленный текст, и даже синтезировать вокал! Так что да — и симфония, написанная машиной, уже возможна!

Только послушайте примеры! В принципе, большинство современных рэп-исполнителей больше не нужны.

А как вам нейросеть DALL·E, которая способна просто по текстовому описанию, рисовать картинки? Она способна сама понимать контекст написанного, например человек задает “a collection of glasses sitting on the table” и давайте посмотрим, что выдает нейронная сеть?

Если переводить с английского, то изначальное описание можно сформулировать двумя вариантами — первый это “набор очков на столе”, и мы видим, что нейронка рисует различные картинки, при этом есть и совсем нереалистичные. Но так же это описание можно перевести и как “набор бокалов на столе”, соответственно нейронная сеть рисует варианты и с бокалами!

Но как это стало возможным? Все благодаря специальному обучению алгоритма обработки естественного языка, под названием GPT-3. Это третья версия алгоритма представленная в 2020 году. Первая была анонсирована в 2018, для обучения которой была использована текстовая база в 5 Гигабайт, вторая версия спустя год уже изучила 40 гигабайт, а третья использовала базу в 500 ГБ текстов, данных, и 175 миллиардов различных параметров.

И такое количество данных позволяет ей делать уникальные вещи, например, понимать смысл прочитанного, писать большие структурированные тексты или, например, стихи!

Как же это работает?

На входе мы спрашиваем у программы вопрос! То есть мы фактически просим робота понять, что мы только что у него спросили и выдать нам ответ.

Алгоритму мы подаем один пример, где указываем лишь признаки и просим его предсказать, что будет дальше.

В процессе обучения будут ошибки, но внутренние алгоритмы рассчитывают ошибку в предсказании и обновляют нейронку до тех пор, пока ответ не улучшится.

И так несколько миллионов раз. Теперь представим, что наша нейронка уже обучена, то есть она уже скушала эти 500 ГБ текстов, которые взяла из книг и статей в интернете

Далее, после задания вопроса сети, начинаются сложнейшие многоуровневые преобразования. Заданные слова преобразуются в набор цифр и попадают в специальный 96-уровневый декодер, на каждом уровне этот набор чисел проходит через 1,8 миллиарда параметров для вычислений.

Чтобы было чуть более понятно — это авторегрессионная модель, то есть такая модель, которая учитывает результаты предыдущих вычислений и основывается на них на следующем кругу расчетов. И вот пройдя все эти круги в конце выдается ответ, который имеет наименьшую вероятность ошибки на основе предыдущего обучения! Далее выдается ответ.

И вы спросите а какие перспективы? Они огромные. Фактически GPT-3 способна решать любые задачи на английском языке уже сейчас. И не только…

Стоит сказать, что все совсем не так гладко с этой открытостью и светлым будущим ИИ. Дело в том, что Илон Маск покинул проект в 2019 году так как мог возникнуть конфликт интересов. И уже в 2020 году он открыто критиковал подход руководства организации в закрытости и непрозрачности, что, как мы помним, напрямую противоречит принципам заложенным в основе стартапа, да и даже в самом его названии!

А в середине 2020 года произошло что-то совсем странное. Microsoft выкупила эксклюзивные права на тот алгоритм GPT-3, что также подверглось жесткой критике со стороны Маска и сообщества.

Конечно, в самой компании заявили, что это никак не повлияет на доступ независимых разработчиков к GPT-3 через API компании, но определенно все эти новости вызывают недоверие и опасения.

Вывод

В любом случае все это развитие впечатляет. Еще пять лет назад никто и подумать не мог, что телефоны, со своими маленькими матрицами будут способны снимать астрофотографии, так как это делают современные смартфоны Pixel.

А скажите 15 лет назад кому-то, что автомобили самосто смогут самостоятельно безопасно ездить по улицам городов, на вас бы вообще как на сумасшедшего посмотрели!

Сегодня все это уже реальность с развитием нейронных технологий и искусственного интеллекта! И это только начало пути нейронных сетей.

Нам лишь остается верить, что все эти системы будут хорошо контролируемы и защищены от возможных внешних воздействий. Ведь в таких важных вопросах, которые уже непосредственно касаются жизни людей, безопасность и надежность важнее всего.

А как мы с вами знаем даже всесильные три закона робототехники, легко обходятся!