Искусственный интеллект от компании Google научился новым навыкам — распознаванию голоса отдельно взятого человека в толпе. Для этого нейросеть «рассматривает» лица, сравнивает звук и мимику разных людей и в результате отделяет речь каждого человека. Технология работает даже при одновременном разговоре нескольких объектов. Скрытие части лица также ей не помешает.

Все мы с детства любим мультипликационные фильмы, но не многие знают, как много времени требуется на создание даже одного эпизода и насколько в целом кропотлива работа мультипликаторов. Сотрудники из университетов Вашингтона, Иллиноиса и института ИИ Пола Аллена задумались, способен ли ИИ заменить людей в столь интересной области и создали нейросеть, которая сумела нарисовать мультфильм по текстовому описанию.

Инженеры Мюнхенского технологического университета придумали алгоритм XceptionNet, умеющий распознавать подмену лиц в видеосюжетах. Чтобы обучить программу, разработчики сгенерировали датасет, включающий полмиллиона изображений. В роли исходников использовали тысячу видео, созданных с применением алгоритма face2face.

Baidu — компания, которую многие зовут «китайским Google». Недавно она опубликовала техдокументацию, повествующую о новых разработках в области искусственного интеллекта. Система, основанная на нейронной сети, умеет клонировать голос человека, проанализировав даже коротенький кусок записи. Она не только неплоха в имитации человеческой речи, но и умеет дополнять её разными «фишками» типа акцента.

Принятая в наши дни методика замены в видеосюжете фона — это съёмка ведущего или актера на зеленом фоне (хромакея). Обрабатывая видео, все области пикселей зеленого цвета меняют на иное изображение. У данной технологии теперь есть серьёзная конкуренция. В Google трудятся над базирующейся на машинном обучении новинкой.

Учёные компании Verilу, «дочки» IT-корпорации Google, занимающиеся медицинскими технологиями, придумали уникальный алгоритм. Он способен предсказать вероятность появления у пациента сердечно-сосудистых заболеваний, проанализировав снимки сетчатки его глаз. Методика, которую предложили специалисты, даёт прогноз настолько же точно, как и уже имеющиеся способы исследования. Последние, правда, требуют проведения анализов, например, забора крови у пациента.

Японский энтузиаст по имени Нао Токуи придумал программу, в основе которой лежит нейросеть, способная подбирать наиболее удачные звуки и музыку, чтобы озвучивать картины художников. В ходе тестирования нейросеть справилась практически со всеми изобразительными произведениями, подобрав максимально верные звуки для них.

Идентификация личности при помощи функции распознавания лиц приобретает всё большую популярность.Многие флагманские смартфоны и ноутбуки уже сейчас используют эту технологию. Однако точность работы таких алгоритмов, как оказалось, еще требует существенной доработки. Как недавно выяснилось, на результат работы программы распознавания личности оказывает влияние цвет кожи и половая принадлежность пользователей.

Некоторые учёные полагают, что мозг человека чересчур сложен для понимания собственного устройства. Справиться с этим, вероятно, смогут машины. Исследователи из Пенсильванского университета выяснили, что искусственный интеллект можно применять для того, чтобы лучше понимать механизмы человеческой памяти, а затем и улучшать её.

«Умные часы» от компании Apple придут на помощь пользователям при диагностике различных заболеваний. В качестве основного индикатора при определении заболеваний используются данные сердечного ритма. Алгоритм методики разработан совместно стартапом Cardiogram и специалистами из Калифорнийского университета.

Видеохостинг PornHub с сюжетами для взрослых приступит к удалению видеороликов, в которых использовался искусственный интеллект для подмены лиц порноактеров на достоверное изображение знаменитостей. Обсуждаемое явление приобрело массовость: в интернете с некоторых пор всё чаще появляются ролики «18+» со знаменитостями вроде Галь Гадот и Джессики Альбы. На Reddit даже появилась тема, собирающая вместе подобные сюжеты. Видимо в PornHub решили от этого избавиться, поскольку такой контент неприемлем для сервиса.