На заре эры роботизации выдающийся американский писатель-фантаст Айзек Азимов сформулировал три главных закона робототехники, первый из которых гласит: робот ни при каких условиях не должен быть способен причинить человеку вред. Этот закон должен в полной мере соблюдаться при их обучении. Что же произойдёт, если обучением роботов будут заниматься не люди? Речь идёт о животных, которые, разумеется, роботов не обучают, но если роботы будут с ними контактировать, то они воспримут совершенно иное отношение к человеку, что сможет создать немало проблем в будущем.

В настоящее время синтезаторы человеческой речи перестали быть чем-то фантастическим. Многие компании реализуют проекты «перевода» — ретрансляции специальными программами звуков голоса хомо сапиенс. Однако при общении с такими преобразователями мы налету отличаем искусственно синтезируемую речь от эмоциональной человеческой. Но корпорации Google удалось сделать очередной успешный шаг к решению этой проблемы — нейросети компании «научились» передавать эмоции.

Система NIMA (Neural Image Assessment), представленная компанией Google, способна оценивать фотографии не только с точки зрения их технических параметров, но и с эстетической точки зрения. В этом ей помогает нейронная сеть и специальное обучение, которое для искусственного интеллекта организовали специалисты из Google.

Учёным и программистам непонятно, каким именно образом искусственный интеллект принимает решения. Такие заявления прозвучали на главной в мире ИИ-конференции – Neural Information Processing Systems, которая прошла в Лонг-Бич (Калифорния).

Компания DeepMind, приобретенная Google, занимается разработкой ИИ. Спроектированный ею алгоритм AlphaGo смог без усилий выиграть в го у лучших игроков в мире Ли Седоля и Кэ Цзе. Главная цель компании — создать самообучаемый алгоритм, предназначенный для решения разноплановых задач. Новое поколение алгоритма под названием AlphaZero, по мнению специалистов, существенно продвинуло компанию к достижению поставленной цели.

Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги. Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике – роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.

Сегодня гаджеты самого разного уровня с помощью фоторедакторов и приложений обрабатывают снимки, стилизуя их под работы импрессионистов и успешно ретушируя косметические недостатки в режиме портретной съёмки. В ближайшем будущем, если верить группе учёных из Швейцарии, смартфоны начнут оснащаться камерами, чьи характеристики будут сопоставимы с зеркальными моделями.

В рамках исследования уровня интеллектуальных способностей IQ для поисковых систем эксперты выяснили, что самой умной остаётся разработка Google. Её коэффициент составил 47.28 балла. Для сравнения, на втором месте оказалась китайская Baidu с 32.92 баллами, а на третьем — Bing от компании Microsoft с 31.98 баллами. Отстающей от всех стала Siri, показатель для яблочной ПС 23.94 балла.

Специалисты по искусственному интеллекту из Ноттингемского и Кингстонского университетов запустили сайт, на котором программа, используя сверточную нейронную сеть (CNN), упрощает разработку трехмерной модели лица на основе двухмерного изображения.

Команда итальянских специалистов из Университета Бари создала уникальный алгоритм, способный выявлять микроскопические структурные изменения в мозге конкретного человека за 10 лет до появления первых признаков болезни Альцгеймера, самой известной и распространённой формы деменции. Таким образом пациентам предоставляется возможность заблаговременно начать действовать, что в дальнейшем увеличит шанс по максимуму сохранить свои когнитивные способности.

В опубликованном недавно исследовании двух специалистов из Стэнфорда размещена информация о возможности при помощи фотографии и нейронной сети определить сексуальную ориентацию человека.