Чем больше борцы за авторские права закручивают гайки, тем сложнее подобрать к собственному видеоролику музыкальный трек, который не вызвал бы вопросов у бдительной системы охраны прав на видеохостинге, например на Ютюбе. А красивой музыки хочется, и не у всех есть друзья-музыканты и композиторы. Проблему взялся решать стартап, в котором машинный интеллект пишет в неограниченных количествах некопирайтную музыку. Небесплатно, конечно, но не по ценам существующих агентств. Первыми прелесть такой модели осознали информагентства, которым тоже хочется музыкальный фон и не хочется платить правообладателям. Остаётся дождаться публичного запуска - и попробовать. Те эксперименты, с которыми я сам знаком, вселяют надежду, что качество машинной музыки при участии нейронок будет вполне ОК.
https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/03/03/amper-music-creating-ai-doesnt-suck/#.tnw_cvmcjYQA

Далёкие от IT люди все ещё плохо представляют, как открытый софт меняет мир, как буквально за несколько лет то, что было ценным секретом, тщательно охраняемой интеллектуальной собственностью - вдруг официально стало доступно всем, а местами ещё и превратилось в объект совместного глобального творчества.
А тут NASA выложило целый каталог своего софта. Среди окружающих меня людей из разных уголков инженерного мира наблюдаю разнообразные восторги ;) Даже если вы не технарь - почитайте оглавление.
https://software.nasa.gov

Новый Микрософт при Наделле - это реально другая компания. (Это я как живущий с тучей эппловых девайсов человек говорю.) Вот взгляните, как уверенно они играют на поле, которое казалось яблочным: вдохновляющий образ будущего. Красивые и талантливые люди с айпадами уже не выглядят привлекательнее публики с девайсами из семейства Surface - потому что Микрософт сумел-таки придумать и создать интереснейшую линейку офисных устройств. Правда, на мобильном пока голяк, и полноценной платформы не выходит. Посмотрим, удастся ли им так взлететь.
И в любом случае советую пару минут потратить на просмотр ролика по ссылке. В конце концов, это просто красиво ;)
http://www.theverge.com/2017/3/6/14828428/microsoft-steelcase-office-surface

Это, конечно, серьезный троллинг: BBC сообщает в Фейсбук о массе фотографий в нем, содержащих детскую порнографию. Фейсбук обещает убрать, но проверка BBC показывает, что 80% картинок так и остались доступны - и снова жалуется в Фейсбук. Тут ФБ требует, чтобы им выслали картинки, о которых идет речь - а получив изображения, сообщает в полицию о рассылке детского порно. Круто, но не сильно помогает замаскировать главную проблему: не все у ФБ гладко в использовании машинного обучения для распознавания и детектирования разных нехороших ситуаций. Понятно, что объемы - фантастические (в день загружается 300 млн картинок!), ни у кого нет такого количества непрерывно загружаемого пользователями контента. И все же, постоянно и громко заявляя о могучих алгоритмах искуственного интеллекта, можно было бы более систематично его использовать - не только для оптимизации таргетингов рекламы.
http://www.wired.co.uk/article/facebook-child-abuse-images-bbc-investigation

Очень красивая работа, показывающая, как можно извлекать полезную информацию из нетривиальных данных - конечно, привлекая машинное обучение в процессе.
Команда ученых из нескольких американских университетов сначала научила сеточку различать марки автомашин (как это делает наше приложение для Auto.ru - уверенно решаемая задача), а потом эту сеточку пустили просматривать все Street View, определяя, в каких районах какие машинки запаркованы по всей Америке с точностью до квартала. В итоге удалось обучить программу определять демографию населения и даже партийные симпатии по спектру автомашин. Интуитивно понятно, что такая штука может работать, но вот довести её до инструмента - серьезное достижение. Ну и попутно красивые маркеры обнаружились ;))
https://arxiv.org/pdf/1702.06683.pdf

Сильно на любителя, но очень красиво: Фейсбук публикует в своём техническом блоге целую серию материалов про свои новые серверные решения: любителям компьютерных железок есть чем восхититься: https://code.facebook.com
Публикация приурочена к проходящему сейчас Open Compute Summit - похоже, эта инициатива (Open Compute Project, раскрытие идей и конструкций проприетарного железа, разрабатываемого в больших компаниях) прижилась http://www.opencompute.org/ocp-u.s.-summit-2017/

Поиск картинок по загруженной картинке или по словесному названию объектов на изображении - уже почти привычная штука (хотя совсем недавно казалось магией). Спасибо машинному распознаванию изображений ;)
С видео до сих пор массового поиска по роликам не было: конечно, видео - это последовательность кадров, так что принципиально это те же картинки, но объемы! И, потом, в видео есть действия, а не только объекты.
И вот Гугл запускает, хотя пока еще в закрытой бете для корпоративных клиентов, а не для миллиардов пользователей, поиск по видео. И не по интернету, а по частным коллекциям видео, залитым в гугловое облако.
Как первый шаг - все равно очень круто, а фантазия вместе с логикой  подсказывают, что получающиеся автоматически аннотации происходящего на экране ох нехилый дадут в итоге инструмент поиска по кино и не только.
https://www.engadget.com/2017/03/08/google-can-use-machine-learning-to-identify-objects-in-videos/

Сразу предупрежу - этот пост, несмотря на метку в URL ссылки, не заказная реклама (ее по-прежнему нет в @techsparks, не пишите с предложениями, не надо ;) ), а ответ на часто задаваемый мне после лекций вопрос: "Где учиться быть продактом онлайнового продукта?" Нетология сейчас дает конкретный ответ для готовых вложиться заметным объемом своего времени и своих денег, а Нетологию я в принципе очень уважаю, это в целом один из немногих достойных и серьезных образовательных проектов про нашу индустрию - на фоне массы шлака из курсов и семинаров, читаемых неведомо кем с единственной целью: на модных словах содрать денежку ни за что. И это нормальный очный процесс, а не всякие там вебинары ;)))
Ну и не случайно в курсе много менторов и преподавателей-яндексоидов (действующих и бывших), которых я ценю и люблю уже лично, и всячески рекомендую ;) Ох, как жизнь нас научила выращивать продактов, и ох как эти люди востребованы сейчас на рынке...
http://netology.ru/programs/product-lead?utm_source=infopartners&utm_medium=1316&utm_campaign=techsparks&stop=1

Кто-то ещё не поиграл с глазовращалкой? Насладитесь ;) Собственно, в очередной игрушке с нейронками меня впечатлил не столько хорошо подобранный узкий фокус задачи, сколько то, что даже журналисты научились видеть в приколах практическую пользу и придумывать для всех этих модифицированных реальностей хорошие применения. Вот и здесь: "теперь диктор может спокойно читать с суфлера, а в эфир уйдёт картинка, где он неотрывно и уверенно смотрит в камеру" ;) А уж как это пригодится для интервью и тестов по Скайпу ;)
http://www.theverge.com/2017/3/11/14885986/deepwarp-neural-networks-eye-rolling-keanu-reeves

Очень полезная и понятная статья с красивым названием "Квантовый скачок" - на языке, совершенно не требующем знания физики, рассказывает о ближайшем будущем квантовых технологий (про них говорят и пишут незаслуженно мало) - от сверхточного позиционирования (довольно критично для будущего беспилотного транспорта) до вычислений, для которых сейчас не хватает мощностей суперкомпьютеров или кластеров, имеющихся в распоряжении крупнейших компаний. Причём тех вычислений, от которых зависит, к примеру,  скорость появления новых лекарств и их эффективность. Очень поучительное чтение для тех, кто слышал о кончине закона Мура в связи с достижением предельной плотности транзисторов в привычных микросхемах. Как обычно, это просто означает, что появились новые технологии, у которых пределы иные ;) Оценка тех специалистов, кто квантовыми компьютерами занят: проблемы сейчас уже больше инженерные, чем научные; до промышленных образцов - около пяти лет.
http://www.economist.com/news/leaders/21718503-strangeness-quantum-realm-opens-up-exciting-new-technological-possibilities-quantum

Читаю отчёты с SXSW про дискуссии вокруг AI, и как-то скучновато они выглядят, что странно. Ведь всего несколько дней назад была опубликована, к примеру, увлекательнейшая статья про сотрудничество людей и машин в дизайне и архитектуре. И вот там есть чем насладиться: ссылку стоит открыть хотя бы ради того, чтоб взглянуть на картинку, где Autodesk'овский машинный интеллект занят изобретением велосипеда. В прямом смысле: он придумывает новые конструкции велосипедной рамы. И некоторые варианты прямо хороши! ;)
Мне очень нравится этот набирающий популярность подход - вместо дешёвой журналистской дискуссии кто кого - заинтересованное обсуждение того, как эффективнее и выгоднее сотрудничать и как научиться вместе продуктивно работать.
http://archinect.stfi.re/features/article/149995618/the-architecture-of-artificial-intelligence?sf=rykpxxz#aa

Я люблю заканчивать свои лекции слайдом с известным законом Кларка: «Если пожилой эксперт утверждает, что чего-то никогда не случится, он, скорее всего, ошибается». Память об этом утверждении помогает воздерживаться от консервативного брюзжания и негативных прогнозов :) И рассказывать только о том, что,  как я верю, состоится.
Вот хорошая иллюстрация того, почему поаккуратнее надо быть с негативными прогнозами из оперы «Этого никогда не будет». 22 года назад известный ученый-астроном, преподаватель и педагог (явно позабывший закон Кларка) выступил с большой статьей про то, как интернет не станет ничем полезным, про базы данных, которые никогда не заменят ежедневные газеты, про компьютерных гиков, которые приписывают компьютерам способности, которых у них никогда не будет - ну ведь не будет же компьютера, который можно взять с собой на пляж!
Почитайте, там чудесно про прогнозы :) А по прочтении не забудьте себя уверить, что никогда компьютер не сможет делать вашу работу лучше вас, быть вашим детям интереснее и полезнее вас, и уж точно никогда не научится думать и творить :)
http://europe.newsweek.com/clifford-stoll-said-internet-would-die-1995-566797?rm=eu

К McKinsey у меня отношение разное, но в области оценок машинного обучения я их уважаю за политкорректный формулировку аж от 2015 года: "использование людей в цепи принятия решений становится все более непрактичным благодаря успехам и скорости развития машинного обучения". Непрактичность - это такой же прекрасный эвфемизм как mentally challenged - для описания тупого мудака ;)
Теперь эти ребята продвигают новый термин - IPA, intelligent process automation, - коктейль разных технологий, который минимизирует присутствие человека в бизнес-процессах и несёт % ROI на уровне трехзначных цифр.
Мне нравится этот способ продать стек технологий машинного обучения консервативному индустриальному бизнесу. А уж что-что, а продавать эти дорогие консалтеры умеют.  
http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/intelligent-process-automation-the-engine-at-the-core-of-the-next-generation-operating-model

Чтоб не скучали, вот вам ссылочка, где можно поиграть с картинками (например, со своими фотками - и узнать грустную правду о том, что не все они - истинные шедевры мирового фотоискусства :)) Это очередной стартап, использующий машинный интеллект для распознавания изображений - причем с практичной целью: искать нужные картинки по стокам. Собственный поиск по стоковым архивам + тамошнее тегирование, надо признать, никуда не годятся; кто пробовал, тот помнит. Так что идея вполне ОК.
Заодно можно помочь ребятам немного улучшить представление их алгоритма о красоте: если несогласны с полученной оценкой, шлите им скриншоты и свое мнение.
Вот страничка загрузки, распознавания и оценки фото: https://everypixel.com/aesthetics
Login: real
Password: beauty
А обратную связь они собирают здесь (@klipfel) или в почте (hello@everypixel.com)

Я в полном восторге от задумки эксперимента: создать простой виртуальный мир и запустить туда ботов, которым даются простые задания типа достижения определенной точки. Боты, понятное дело, самообучающиеся, но наделены интересной особенностью: они могут обмениваться друг с другом сигналами, но у них нет заранее заданного языка, который придавал бы сигналам смысл. В процессе самообучения боты выясняют, что достигают поставленных целей быстрее, если пользуются подсказками друг друга. А чтобы подсказки действительно помогали, им приходится научиться - опять же самим - придавать смысл каким-то символам, чтобы они сообщали партнерам простейшие концепции. Фактически, изобрести язык.
Понятно, что пока это простейшие истории самозарождения языка, символьной системы, причем язык этот на уровне языка каких-нибудь муравьев или пчел.
Но лиха беда начало - очень скоро начнем узнавать много интересного из области эволюции языка в разных условиях.
http://www.access-ai.com/articles/bots-create-their-own-language-have-conversations-we-can’t-understand

Некоторые велосезон уже открыли, я готовлюсь - и тут новость в тему. Всякими экзотическими электровелами уже никого не удивишь. Но вот ребята из UrbanX смогли впечатлить своим проектом на Кикстартере. Они предлагают электроколесо: в нем и 240-ваттный мотор, и аккумулятор, и вся необходимая механика и электроника. Так что можно жить с любимой рамой, седлом и вообще всем обвесом - ты просто меняешь переднее колесо (дело нескольких минут), на руль устанавливаешь управление электромотором - и можно ехать. Конечно, параметры не рекордны для электробайков. Но достаточны для городских покатушек даже по холмистой местности. Хочется попробовать этот хайтек в деле! ;) в частности, интересуют меня ощущения от колеса с такой нехилый массой.
http://www.geeky-gadgets.com/urbanx-electric-bike-wheel-16-03-2017/

Vic Gundotra, когда-то один из очень популярных руководителей Google, отец и евангелист G+, как-то исчез с радаров после ухода из Гугла. Но вот новость крутая и сама по себе, и тем, что показывает, к чему сейчас свой немалый талант прикладывает Vic (вместе с командой прочих ex-Googlers).
Представленный еще несколько лет назад портативный приборчик Kardia от компании AliveCor вдруг резко прибавил в полезности (в возможности отслеживать ранние предвестники серьезных проблем с сердцем, в первую очередь - инфарктов). Как нынче принято, все дело в машинном обучении и нейронных сеточках, которые позволяют в целом ряде случаев не снимать ЭКГ со всех 12 отведений, а ограничиться парой (что сразу делает прибор простым и карманным). При этом в течение некоторого времени сеть еще и дообучается для каждого пользователя прибора, так чтобы суметь выявить возникающие отклонения о типичной картины электрической активности, а не только общие признаки известных заболеваний. И да, для некоторых симптомов уже получен сертификат FDA.
Почитайте детали по ссылке: рассказано простым языком и очень наглядно показывает, как машинное обучение и карманные устройства уже начинают спасать жизни - и будут это делать все более массово уже завтра.
https://www.wired.com/2017/03/alivecor-kardia/

Выглядит действительно немножко фантастикой наяву: один из богатейших людей планеты, чьи компании крушат традиционный ритейл, покушаются на космические полеты и хостят в своих облаках массу сервисов, которые мы любим, забрался в кабину четырехметрового робота и восторженно размахивает его могучими стальными лапами. Чисто кадр из "Аватара".
Ну, или Джефф Безос на выставке-конференции для своих со звучным именем MARS (Machine learning, Automation, Robotics, Space) тестирует корейского робота Method-2.
http://www.theverge.com/2017/3/20/14979620/jeff-bezos-robot-method-2-mars2017-conference

Ссылка совсем не для технарей, ну так и читают меня не только они ;)
Это я недавно дал интервью "Теплице", интервьюерша реально была сильно встревожена, что умные роботы испортят ей будущее. Поэтому получилось простенько, оптимистичненько и с лейтмотивом "не надо их бояться, надо учиться их правильно готовить" ;)
https://te-st.ru/2017/03/20/interview-with-andrei-sebrant-about-machine-learning/

Внешне это устройство напоминает диктофон, но так его обозвать - значит унизить. Хотя функционально это изделие Филипса действительно типичный диктофон, заточено оно под высококачественную запись музыки. Поэтому и диапазон 20 - 20000 Гц, и оцифровка 24 bit/96 kHz, и дополнительные line-in разъемы. Удивительно, конечно, как миниатюризация докатилась до оборудования почти студийного, для которого традиционно габариты, вес и объём считались символами качества. К камерам компактного формата, обеспечивающим видео совершенно профессионального качества, я уже привык, но вот такое устройство звукозаписи порадовало.
http://www.theverge.com/circuitbreaker/2017/3/21/14998866/philips-voicetracer-dvt7500-audio-recorder-microphones