«Читая» ваши мысли, искусственный интеллект теперь способен генерировать изображения
Новая технология на базе искусственного интеллекта может «читать» мысли. Это означает, что она может считывать ваши мозговые волны, определять, о чем вы думаете, и переводить их в изображение в очень высоком разрешении. Она настолько точна, что может даже улавливать формы и цвета. Исследователи из Высшей школы передовых биологических наук Университета Осаки в Японии использовали Stable Diffusion (стабильная диффузия), одну из самых известных систем искусственного интеллекта, генерирующих изображения.
Исследование, опубликованное в декабре прошлого года, состояло из показа различных изображений группе добровольцев. Эти изображения генерировали стимулы в активности мозга, которые ученые смогли зафиксировать благодаря сканированию с помощью МРТ. Полученная информация транслировалась с помощью семантических декодеров и, наконец, использовалась в качестве входных данных для создания окончательного изображения со стабильной диффузией.
Исследовательская группа утверждает, что она впервые использует инструмент генеративного искусственного интеллекта в качестве стабильной диффузии в эксперименте по «чтению» мыслей и созданию визуальных воссозданий активности мозга.
Как работает ИИ, который может «читать» мысли?
Команда Университета Осаки включила в публикацию своего исследования сравнение между изображениями, которые они показывали добровольцам, и теми, которые в конечном итоге были получены с помощью стабильной диффузии. Полученные изображения не совсем совпадают с оригиналами, но они воспроизводят большинство основных элементов. Например, формы, цвета и перспектива. Финальные картинки также различались между участниками, но это связано с тем, что у каждого человека свой способ интерпретации действительности.
Японской команде удалось «прочитать» мысли добровольцев не только благодаря искусственному интеллекту стабильной диффузии. В исследовании участвовали и другие ключевые процессы для преобразования активности мозга в данные, чтобы их можно было прочитать и использовать с помощью этого инструмента стабильной диффузии. Достоинством этого метода является упрощение создания графических представлений чрезвычайно высокого разрешения и семантической точности.
Исследователи признали, что в некоторых предыдущих исследованиях удалось получить изображения в высоком разрешении. Однако они объяснили, что это стало возможным после целого процесса «обучения и настройки» генеративных моделей, что является очень сложной задачей.
Университет Радбуда в Нидерландах, например, опубликовал в 2022 году, что им удалось обучить модель ИИ «читать» мысли. Метод был аналогичным. Они показывали разным участникам фотографии людей, генерировали информацию из МРТ-сканов и создавали новые изображения с помощью своей модели искусственного интеллекта.
Как работает искусственный интеллект Stable Diffusion?
Искусственный интеллект для «чтения» мыслей Университета Радбауд имел высокие требования по соответствию пола, возраста и позе людей на фотографиях. Но опять же, требовался «тренировочный» процесс, которого японская команда избежала благодаря стабильной диффузионной платформе, созданной компанией Stability AI.
Стабильная диффузия — это открытый исходный код, в отличие от аналогичных инструментов, таких как DALL-E. Она также имеет логику автоматического обучения: она предлагает все более точные результаты по мере использования.
Трио художников подали в суд на компанию в январе прошлого года за нарушение авторских прав «миллионов художников». В феврале этому примеру последовало американское фотоагентство Getty Images. Оно заверило, что Stable Diffusion использовала миллионы фотографий без разрешения агентства для создания своих изображений.
Зачем Huawei искусственный интеллект?
Отдельный процессор для нейросетевых вычислений (его также называют ускорителем искусственного интеллекта) – хороший ход для компании Huawei, которая активно использует эту технологию в своих устройствах. Как и следовало ожидать, вслед за Huawei почти сразу последовали и конкуренты. HiSilicon Kirin 980 NPU, по словам производителя, стал эффективнее на 226%. Так на какие же задачи сегодня направлена деятельность искусственного интеллекта, спрятанного в смартфоне?
В Huawei Mate 20 Pro у NPU есть несколько направлений деятельности, рассказывает 3DNews. Самое главное – это, конечно, камера. Еще ранее смартфоны Huawei научились распознавать самые разные сцены в кадре и подбирать под них наиболее подходящие настройки. В прошлом году выросло как количество этих сцен (1500 сценариев из 25 категорий съемки), так и появилась возможность объединять по несколько сцен в одном кадре, тем самым повышая качество адаптации изображения под сценарий.
Также искусственный интеллект принимает активное участие в процессе фокусировки – он пытается предсказывать движение объектов, уверенно цепляется за них даже в динамичных сценах и хорошо себя проявляет при съемке видео. При видеосъемке камера Huawei Mate 20 Pro может даже делать приближение к ключевому, по мнению смартфона, объекту.
Также при съемке видео доступно несколько программных фильтров, делающих картинку более «киношной», а также программное размытие фона и выделение цвета при общей монохромной сцене.
Помимо активной помощи пользователю при фото- и видеосъемке нейросети внутри Huawei Mate 20 Pro анализируют действия пользователя и стараются адаптировать его работу для лучшего энергосбережения.
Специальная нейронная сеть работает и при элементарных телефонных звонках – она анализирует внешние шумы и подавляет их, что они не мешали беседе. Ну и, наконец, нейросеть работает в специальном приложении Microsoft для машинного перевода, не требующем постоянного подключения к Сети.
Конечно, ИИ для Huawei – это не только смартфоны. Компания достаточно давно занимается развитием технологий искусственного интеллекта. Совместно с партнерами она создает решения в самых разных областях. Одна из наиболее наглядных сфер применения ИИ — умные города: видеонаблюдение, современные городские ИИ-системы на транспорте и др.
В октябре 2018 года Huawei представила процессоры серии Ascend, оптимизированные для задач ИИ. Разработчики компании пошли по пути перекладывания решения отдельных задач на специализированные чипы, что должно обеспечивать более эффективное выполнение. Стратегия Huawei в области ИИ помимо процессоров включает также продукты и облачные сервисы на их базе, инвестиции в фундаментальные исследования и подготовку кадров, развитие портфолио комплексных решений для разных сценариев использования и создание открытой экосистемы.
В линейке Ascend пока что два процессора. Ascend 310 создан по технологии 12 нм и уже доступен на рынке. Выпуск Ascend 910 запланирован на второй квартал 2019 года. Как сообщается, он создается по технологии 7 нм и будет конкурировать с NVIDIA Tesla V100, обладая более высокой производительностью — 256 Тфлопс против 125 у V100. Серверы Huawei с новыми процессорами появятся в России в 2019 году. Они могут быть востребованы в финансовом секторе и в интернет-сегменте.
Huawei также анонсировала программно-аппаратную вычислительную платформу Atlas для ускоренной обработки рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Она включает модули и устройства для создания инфраструктуры, в частности, — модуль ускорителя Atlas 200 AI, карту ускорителя Atlas 300 AI (для датацентров и периферийных серверов), периферийную станцию Atlas 500 AI и платформу Atlas 800 AI.
Новое оборудование Huawei нередко становится основой технологического предложения облаков российских провайдеров – партнеров компании. В их облаках появляются новые возможности для вычислений, связанных непосредственно с искусственным интеллектом.
Huawei также выпустила набор инструментов с открытым исходным кодом на своей облачной платформе, которые помогут разработчикам упростить создание решений ИИ — от моделей машинного обучения до развертывания систем на локальных устройствах. Инструменты будут доступны на сервисной платформе ИИ Huawei Cloud Enterprise Intelligence. Их можно будет применять и для ее движка для интеллектуальных устройств HiAI.
Новый фреймворк Huawei MindSpore на основе унифицированной распределенной архитектуры для машинного обучения поддерживает модели, обученные на других платформах, таких как TensorFlow и PyTorch, а также предоставляет гибкие API-интерфейсы.
Кроме того, Huawei анонсировала вычислительную архитектуру для нейронных сетей (CANN) с инструментарием разработки Tensor Engine, который обеспечивает автоматическую генерацию, настройку и оптимизацию кода. CANN также включает в себя TVM — комплексный оптимизирующий компилятор для задач глубокого обучения. По данным Huawei, CANN может утроить эффективность разработки.
Модуль ии что это
Искусственный интеллект – едва ли не главное словосочетание всего 2018 года. И оно уже активно используется не только в разговорах футурологов, но и в пресс-релизах, посвященных выходу новых смартфонов. И особенно на этой ниве преуспела компания Huawei.
В этой статье мы не будем углубляться в историю, искать истоки современных нейросетей и рассказывать о том, как это работает в принципе. Сказано и написано об этом в последние годы так много, что повторяться совсем не хочется. Выстрелившие еще в 2016-м сервисы вроде Prisma или How-old указали направление, в котором вскоре рванули все.
Сегодня технологии машинного обучения применяются не только в демонстрационных целях, как, например, знаменитая программа AlphaGo, обыгравшая человека в го еще два с лишним года газад – хотя раньше это считалось невозможным из-за во многом интуитивной природы игры. Появляются и по-настоящему качественные нейропротезы, когда человек может управлять искусственной конечностью силой мысли, и первые опыты с искусственными глазами. Эти технологии внедряются и в повседневную жизнь с простыми потребительскими устройствами – все голосовые помощники используют машинное обучение для того, чтобы подстраиваться под пользователя – и бум как специализированных устройств (вроде «Яндекс.Станции», умных колонок Google или Huawei AI Cube), так и встроенных в смартфоны голосовых помощников: от Алисы до свежей разработки Huawei – пока еще активного только на китайском рынке, но очень умного YoYo.
До недавнего времени тема присутствия нейросетевых вычислений на смартфоне не педалировалась. Да, голосовые помощники, да, идет постоянный обмен информацией с облаком для того, чтобы они учились, но на этом более-менее все. Ситуация изменилась в сентябре 2017 года с появлением аппаратной платформы HiSilicon Kirin 970 – первой со встроенным модулем NPU (neural processor unit), предназначенным специально для работы с машинным обучением. В рамках смартфонного процессора не приходится говорить о мощностях стационарных компьютеров и серверов, обрабатывающих совсем другие объемы данных, но за счет специально разработанной структуры они позволяют выполнять множество параллельных однотипных задач, чего и требуется для работы нейросетей.
На стационарных системах эти задачи, как правило, поручаются графическим платам – в смартфоне для этого пришлось бы либо загрузить встроенный в платформу GPU (и тем самым здорово напрячь его, отвлекая от других задач), либо непрерывно слать данные в облако. Что требует одновременно и постоянного подключения к Сети, и полного доверия компании, которая этим занимается. Все-таки отправлять пришлось бы личные данные.
Так что отдельный процессор для нейросетевых вычислений (его также называют ускорителем искусственного интеллекта – AI accelerator) – отличный выход для компании, которая активно использует эту технологию в своих устройствах. Как и следовало ожидать, вслед за Huawei почти сразу последовали и конкуренты.
В HiSilicon Kirin 980 NPU, по словам производителя, стал эффективнее аж на 226%. Так на какие же задачи сегодня направлена деятельность искусственного интеллекта, спрятанного в смартфоне?
В Huawei Mate 20 Pro у NPU есть несколько направлений деятельности.
Самое главное – это, конечно, камера. Еще в прошлом году смартфоны Huawei научились распознавать самые разные сцены в кадре и подбирать под них наиболее подходящие настройки. В этом году выросло как количество этих сцен (1500 сценариев из 25 категорий съемки), так и появилась возможность объединять по несколько сцен в одном кадре, тем самым повышая качество адаптации изображения под сценарий.
Также искусственный интеллект принимает активное участие в процессе фокусировки – он пытается предсказывать движение объектов, уверенно цепляется за них даже в динамичных сценах и хорошо себя проявляет при съемке видео. При видеосъемке камера Huawei Mate 20 Pro может даже делать приближение к ключевому, по мнению смартфона, объекту.
Пример видеосъемки с выделением цвета
Также при съемке видео доступно несколько программных фильтров, делающих картинку более «киношной», а также программное размытие фона и выделение цвета при общей монохромной сцене.
Помимо активной помощи пользователю при фото- и видеосъемке нейросети внутри Huawei Mate 20 Pro анализируют действия пользователя и стараются адаптировать его работу для лучшего энергосбережения.
Специальная нейронная сеть работает и при элементарных телефонных звонках – она анализирует внешние шумы и подавляет их, что они не мешали беседе. Ну и, наконец, нейросеть работает в специальном приложении Microsoft для машинного перевода, не требующем постоянного подключения к Сети.
Конечно, то, что мы называем сегодня искусственным интеллектом, не является таковым по сути – используя принципы работы нейронов человеческого мозга, современные технологии машинного обучения ни на йоту не отклоняются от поставленных перед ними задач. Ни намека на свободную волю. Бояться своего смартфона еще рано – пока можно спокойно наслаждаться технологиями без побочных эффектов.
Модуль ИИ в камере Хуавей: что это такое
Под аббревиатурой ИИ принято понимать искусственный интеллект. В настоящее время им оснащается большое количество устройств. И смартфоны HUAWEI – не исключение. Что представляет собой данный модуль, какие возможности он предоставляет и как им пользоваться, будет рассмотрено в статье.
Что это такое
Компания ХУАВЕИ в 2019 году на слуху у всех. И это неудивительно, ведь она создала большое количество разработок, которые призваны изменить мир к лучшему. Камеры устройств, выпущенных ею, оснащены специальным процессором, используемым в ходе проведения нейросетевых вычислений. Альтернативное его наименование – ускоритель искусственного интеллекта. Этот ход компании стал прогрессивным.
Зачем это нужно
Особого внимания заслуживает камера устройства. С ее помощью можно без труда распознавать всевозможные сцены в кадре, а также осуществлять поиск и выбор оптимальных настроек. Количество этих сценариев в последнее время увеличилось. Новый показатель стал равняться 1500. Это дало пользователям возможность объединять несколько элементов в кадре и делать уровень адаптации более высоким.
Наряду с этим доступно одновременно несколько фильтров, которые делают картинку более красивой. Основной цвет при этом заметно выделяется, а фон при желании пользователя может быть размытым. Вместе с этим модуль ИИ позволяет осуществлять анализ пользовательских действий и делать соответствующие выводы.
Компания постоянно радует пользователей оригинальными новинками, в числе которых не только смартфоны, но и прочие устройства. Качество их постоянно растет, а цены остаются на приемлемом уровне.