Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Десяток забавных и полезных применений нейронных сетей для обработки фотографий, видеороликов, управления беспилотными автомобилями, поиска новых лекарств и просто фана.
Мы погуляли по телеграм-каналам и насобирали кучу всего интересного о нейросетях. Вот наши основные источники:
- @denissexy Denis Sexy IT: «О нейронных сетях, виртуальной реальности и технологиях – простым языком»
- @brodetsky Технологии, медиа и общество
- @pathetic_low_freq Жалкие низкочастотники: «персональный канал безумных ссылок. Ожидаются: безумные картинки, странная математика, нёрдовский юмор»
- @NeuralShit «Проклятые нейронные сети»
- @mustreads «Рациональность, трансгуманизм, книги и статьи»
- @CGIT_Vines «Канал о сферах CG, Игр и Нейроcетей, всё с помощью чего мы генерируем визуальное и интерактивное искусство»
- @addmeto
Под каждым примером дали ссылку на источник.
«Удаление» человека с видеоизображения в режиме реального времени
Вы помните, как в кино на камеры подавали статическое изображение, чтобы не было видно злоумышленников? Так вот, им даже не снилось, что когда-то можно будет просто вставить в код камеры алгоритм, который стирает вас с видео, все остальное будет реальным.
Редкий случай, когда до такого не додумались даже в фантастических фильмах. Обратите внимание, система работает прямо в браузере, на клиентской стороне.
Интересно? Проект открытый, вот GithHub-репозиторий автора.
Поиск людей, похожих на художественный портрет
Что будет, если дать немного модернизированной нейронке StyleGAN2 на вход лицо с классической картины и попросить сгенерировать лица людей, которые по мнению нейронки максимально подходят под эти картины?
Получится что-то вроде такого, как ниже.
Код выложен здесь.
Шахматная партия с программой, пишущей тексты
Недавно была сыграна удивительная шахматная партия. Играла компьютерная программа против человека. Но удивителен не результат партии (шахматные программы сегодня легко обыгрывают даже чемпионов мира, хотя в этот раз победил человек), а то, что это была за программа. Это GPT-2, нейросеть, которая продолжает за тебя написанный текст.
GPT-2 успешно сопротивлялась в партии против человека … даже не зная о том, что играет в шахматы. Нейроcети дали тексты шахматной нотации (записи ходов латиницей, т.е. e2-e4 и т.д.) – базу из нескольких миллионов сыгранных шахматных партий. При этом программу не учили правилам шахмат, для неё все эти записи партий были просто текстом.
Вот инструкция для тех, кто хочет тоже сыграть партию с GPT.
«Пересадка» лиц актёров
DeepFake-ролики становятся всё более правдоподобными – вот, например, Роберт Дауни младший и Том Холланд в «Назад в будущее».
Можете потом сказать внукам, что это вырезанная сцена из «Мстителей: Финал». Но лучше, конечно, покажите оригинал.
Если хотите сами попробовать сделать DeepFake, вот туториал.
Один из главных популяризаторов Deepfake – Hao Li, у него миллион разных регалий, в том числе он сыграл ключевую роль в появлении анимоджи на IphoneX, бывший научный руководитель ILM и много чего еще.
На этом видео он тизерит своё приложение Pinscreen и алгоритмы, используемые в нем, в контексте вреда Deepfake для человечества на всемирном экономическом форуме в Давосе.
Массовое распространение дезинформации
Пример не из радостных, но хорошо, что такое пока умеют распознавать.
Facebook отчитался, что заблокировал 610 FB аккаунтов, 89 страниц, 156 групп (с названиями вроде «America Needs President Trump, TRUMP MAGA 2020, WE STAND WITH TRUMP & PENCE!») и 72 Instagram аккаунта из единого ботнета, у всех у них были аватарки, сгенерированные нейронной сетью. Владельцы ботнета потратили 9 миллионов долларов на рекламу «За-Трамповых взглядов» и «Анти-китайской пропаганды».
В Facebook сказали, что вычислили их по «фону», потому что на нем видны артефакты и следы алгоритмического шума. Вопрос времени, когда фон станет нормальным и придется искать новые способы выявления таких фотографий.
Колоризация фотографий
С каждым годом качество колоризации становится лучше, на фото ниже новая версия алгоритма DeOldify, пока не выложенная в паблик, но которая уже сейчас выглядит лучше, чем все, что было до этого.
Вы можете скинуть автору алгоритма ЧБ фото, и он вышлет вам, что получилось, кроме того можно посмотреть другие примеры:
Ждем релиза ✨
Оптимизация поиска новых лекарств
Проблема современной фармакологии в том, что для разработки новых лекарств приходится создавать и тестировать очень сложные молекулы. Молекулы могут иметь много разных параметров.
Чтобы синтезировать и протестировать все потенциально эффективные формулы, фармацевтам элементарно не хватает времени и ресурсов. Цикл создания нового лекарственного препарата может составлять до пяти лет. Но вот это моделирование разных молекул и прогнозирование свойств вещества исходя из устройства молекулы – отличная задача для искусственного интеллекта.
Так вот, британский стартап совместно с японской фармацевтической компанией нашёл с помощью ИИ формулу потенциально нового средства от обсессивно-компульсивного расстройства. Скоро в Японии пройдёт первый этап его клинического тестирования.
Вы могли видеть об этом заголовки вроде «ИИ создал новое лекарство», но всё немного сложнее. Новое вещество может стать лекарством только после нескольких этапов клинических испытаний – оно должно оказаться эффективным, не токсичным и так далее.
То, что удалось сделать с помощью ИИ – по сути, дотестовая оптимизация, то есть лишь начальный этап разработки лекарства. Без ИИ формулы таких лекарств подбирают 2-3 года. Здесь же ИИ справился с перебором разных комбинаций и параметров молекулы всего за год.
В общем, всё как в большинстве новостей про ИИ – машины пока не дают таких фантастических результатов, как хотелось бы (т.е. до «нажали кнопку – получили новое лекарство» ещё очень далеко), но позволяют заметно оптимизировать рутинные процессы.
Создание анимаций с большими значениями FPS
Следующий пример искусственного интеллекта позволяет создавать новые кадры в видео и анимациях, делая движение объектов более гладким.
Вот пример с Чебурашкой. Чтобы почувствовать более гладкое движение, нужно поставить на YouTube 720p50.
Распознавание дорожных знаков для ограничения скорости автомобиля
В автомобилях Tesla есть опция Speed Assist – камера распознаёт дорожные знаки с ограничением скорости и передаёт данные системе круиз-контроля. Удобная фича – водителю не надо лишний раз обращать внимание на дорожные знаки, машина сама их видит и разгоняется только до разрешенной скорости.
Но в лаборатории McAfee нашли занятный баг – наклеив на дорожный знак всего одну наклейку, систему распознавания можно обмануть и заставить машину разгоняться до 85 миль в час вместо 35. Баг не работает в новых моделях Driver Assistant, но много машин используют старую версию. Побыстрее бы его пофиксили, а то ведь такую наклейку могут наклеить на знак не только исследователи в рамках эксперимента.
Оценка привлекательности
Есть такой краудсорсинговый сервис Photofeeler для отбора фотографий (для резюме, тиндера и т.п.), куда можно загрузить свою фотографию и получить оценок по разным шкалам (ум, привлекательность, благонадежность) от сообщества – это условно бесплатно, но чтобы получить оценки, надо самому оценить сколько-то чужих фотографий.
Так вот они подсобрали данных и обучили на них сетку Photofeeler-D3, неплохо предсказывающую человеческие оценки, в т. ч. по видеопотоку. Выше – пример видео из поста, где автор кривляется перед камерой, а сетка оценивает результат в реальном времени. Очки добавляют ума, но крадут привлекательность ;)
Бонус: пара ссылок позалипать
- Для визуалов: бесконечная лента картин, созданных нейронкой
- Для аудиалов: музыка, сгенированная нейронной сетью
Думаете, что уж вас-то нейросети не обманут? Держите ссылку на наш клевый тест об успехах ИИ.
Если знаете ещё классные примеры, скидывайте в комментарии.
Хотите узнать больше – подписывайтесь на вышеперечисленные каналы и читайте наши статьи:
- Наглядное введение в нейросети на примере распознавания цифр
- От новичка до профи в машинном обучении – план самообразования
У нас тоже есть канал в телеграм (@proglibrary), учитесь вместе с нами.