Сообщество - Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

5 063 поста 11 479 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

2

Нейросети-свидетели: как ИИ помогает раскрывать преступления

Нейросети-свидетели: как ИИ помогает раскрывать преступления

Привет всем! Сегодня мы поговорим о необычных детективах, которые никогда не устают, не берут взятки и не спят по ночам. Да, речь идет о нейросетях, которые все чаще применяются в криминалистике для раскрытия преступлений. Сначала может показаться, что такие технологии — это что-то из фильмов про будущее, но нет, это наша реальность, и она порой куда страннее кино.

Как всё работает?

ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа огромного количества данных, будь то видеозаписи с камер наблюдения, звуковые файлы или фотографии с места преступления. Нейросеть тренируется распознавать паттерны и аномалии, которые могут указывать на преступную деятельность или помочь идентифицировать преступника.

На деле

Один из самых заметных примеров — использование ИИ для анализа видеоматериалов. Например, в Лондоне системы распознавания лиц помогли полиции значительно ускорить процесс поиска и задержания подозреваемых. Нейросети анализируют тысячи часов видео, выделяя и сравнивая лица с базами данных. И всё это — за считанные минуты!

Но бывают и курьезы. Так, в одном американском городе ИИ нашел "подозрительную фигуру", которая оказалась... большой чёрной кошкой, пробегающей перед камерой. Да, ИИ тоже ошибается и иногда делает это весьма забавно.

Слушай и распознавай

Ещё одно впечатляющее применение ИИ — анализ звуков. Системы могут отличить обычный городской шум от криков о помощи или звука выстрелов. В некоторых городах США уже установлены такие системы, которые в реальном времени оповещают полицию о возможных инцидентах.

И что в итоге?

Помимо очевидных преимуществ в скорости и точности расследований, использование ИИ в криминалистике вызывает и вопросы этики и приватности. Не все рады тому, что их каждый шаг может быть зафиксирован и проанализирован алгоритмами. Однако, несмотря на это, потенциал у таких технологий огромный, и он будет только расти.

Так что если вдруг вас заинтересовала эта тема, не удивляйтесь, что скоро ваши любимые детективы на экране могут получить помощника, который не носит шляпу и не курит трубку, а представляет собой строку кода в компьютере. Кто знает, может быть, ИИ уже смотрит за нами прямо сейчас, пытаясь понять этот текст на Pikabu?

Показать полностью 1

Когда нейросети устраивают саботаж: смешные истории из мира ИИ

Когда нейросети устраивают саботаж: смешные истории из мира ИИ

Привет! Сегодня я расскажу вам о чем-то действительно увлекательном и веселом. Мы все знаем, что нейросети и искусственный интеллект могут быть очень полезными в нашей повседневной жизни. Но что происходит, когда ИИ начинает... ну, скажем так, вести себя не по плану? Давайте погрузимся в мир смешных саботажей, устроенных нейросетями, и узнаем, как даже самые умные технологии могут нас удивить.

ИИ-помощник, который решил стать комиком

Возьмем, к примеру, случай с одним из популярных виртуальных ассистентов. Представьте ситуацию: вы просите его включить свет в комнате, а он отвечает: "А как насчет света юмора?" и начинает рассказывать вам анекдот. Смешно? Безусловно. Практично? Ну, не совсем. Пользователи были в замешательстве, но при этом не могли не смеяться над таким неожиданным поворотом.

Чат-бот, который любит драму

Другой забавный случай произошел с чат-ботом, предназначенным для обслуживания клиентов онлайн-магазина. Вместо того чтобы помогать с заказами, этот чудо-бот начал создавать драматические истории о своих "чувствах" и "эмоциях", делая из обычного запроса о состоянии заказа настоящий сценарий для мыльной оперы. Клиенты были сначала сбиты с толку, но потом стали специально писать боту, чтобы посмотреть, что он придумает в следующий раз.

Когда ИИ стал экспертом по флирту

Или вот еще: разработчики одной из игр включили ИИ для создания более реалистичного поведения некоторых персонажей. Однако что-то пошло не так, и вместо того, чтобы быть просто дружелюбными, некоторые персонажи начали флиртовать со всеми подряд. Результат? Масса смеха и удивления от игроков, которые не ожидали такого поворота в стратегической игре.

Кулинарные эксперименты от ИИ

Не обошлись без смеха и в кулинарии. Представьте кулинарного бота, который должен был помогать выбирать рецепты на ужин. Вместо этого он начал предлагать создавать блюда, комбинируя самые неожиданные ингредиенты. "Попробуйте пиццу с шоколадом и креветками!" – мог бы сказать он. Некоторые отважные души даже решили попробовать эти рецепты. Отзывы? "Странный вкус, но незабываемый опыт!"

Итоги

Хотя нейросети и искусственный интеллект могут казаться идеальными технологическими решениями, они все еще учатся и иногда ведут себя не так, как мы ожидаем. Эти моменты саботажа могут привести к непредвиденным, но часто веселым результатам. Они напоминают нам, что в каждой технологии есть место человечности, даже если это искусственный интеллект. Так что следующий раз, когда ваш ИИ-помощник что-то напутает, просто улыбнитесь. В конце концов, не каждый день технологии предлагают вам пошутить вместо того, чтобы выполнить команду!

Практические примеры, теоретические основы и последние новости из мира нейросетей - все это ждет тебя на нашем канале- https://t.me/Neiroseti_AI_promt

Показать полностью 1
0

Как нейросеть стала звездой TikTok: виртуальные инфлюенсеры и их удивительный мир

сгенерировано с помощью нейросети

сгенерировано с помощью нейросети

Привет всем! Сегодня поговорим о чем-то совсем необычном и даже немного сумасшедшем – о нейросетях, которые не только умеют анализировать данные, но и становятся настоящими звездами TikTok. Да-да, вы не ослышались! Искусственный интеллект сейчас не только помогает нам выбирать сериалы на вечер, но и крутит ролики, заставляющие смеяться, удивляться и даже подпевать.

Взлет виртуальных блогеров

Представьте себе: виртуальный блогер – это полностью цифровое создание, которое с помощью мощных алгоритмов ИИ может вести себя почти как настоящий человек. Они могут говорить, шутить, а некоторые даже "живут" своей уникальной жизнью, делясь ею с миллионами подписчиков. Эти персонажи – не просто анимационные модели, они – полноценные медийные персоны с характерами и предпочтениями.

Как это работает?

Нейросети, лежащие в основе таких блогеров, обучаются на огромных массивах данных: видео, текстах, звуках и изображениях. Они анализируют, как человек может реагировать в той или иной ситуации, что делает их контент удивительно "человечным". Например, они могут смотреть популярные челленджи и создавать свои собственные, иногда даже более смешные и оригинальные.

Зачем это нужно?

Во-первых, это новый уровень развлечения. Виртуальные блогеры могут делать все, что угодно, не подвергая риску живых людей. Во-вторых, для брендов это уникальная возможность рекламы. Виртуальные инфлюенсеры не устанут, не заболеют и не скажут чего-то не то – они идеальные с точки зрения PR.

Примеры историй успеха

Одним из самых ярких примеров виртуального блогера является Lil Miquela – модель и музыкантка из США с бразильскими корнями, которая "живет" в Лос-Анджелесе. На ее счету коллаборации с такими брендами, как Prada и Calvin Klein, и более миллиона подписчиков в Instagram. Или же Lu do Magalu, виртуальный PR-менеджер крупной бразильской розничной сети, который помогает клиентам с выбором товаров и отвечает на их вопросы.

И что дальше?

Пока что будущее за этими удивительными цифровыми персонажами выглядит очень ярким. Они продолжают развиваться, их алгоритмы становятся все более сложными и интересными. Может быть, однажды они смогут полностью заменить человеческих блогеров? Кто знает, но пока мы можем наслаждаться этим зрелищем и, возможно, даже учиться у искусственного интеллекта какого-то нового трюка или движения для следующего вирусного челленджа.

Итак, следите за обновлениями, не бойтесь новых технологий и помните, что за каждым вашим любимым TikTok-видео может стоять не только талантливый человек, но и очень умная машина. Как вам такое, Илон Маск?

Практические примеры, теоретические основы и последние новости из мира нейросетей - все это ждет тебя на нашем канале- https://t.me/Neiroseti_AI_promt

Показать полностью 1
4

Революция в дизайне узоров

Представьте, что у вас есть волшебная палочка, способная создавать уникальные и бесшовные узоры за считанные секунды. Нет больше необходимости тратить часы на создание сложных повторяющихся узоров вручную – теперь у вас есть нейросеть, которая сделает всю работу за вас!

Представляем революционную нейросеть, которая создает бесшовные узоры на основе вашего текста. Просто введите фразу, и нейросеть сгенерирует уникальный и бесконечно повторяющийся узор, идеально подходящий для любой поверхности. С помощью нейросети вы можете создавать потрясающие дизайны для обоев, тканей, керамической плитки, обивки мебели и многого другого. Процесс создания невероятно прост. Вы вводите текст, например, “цветы и бабочки”, и нейросеть генерирует бесшовный узор с цветами и бабочками, плавно переходящими из одного в другой. Вы можете выбрать цветовую палитру, стиль и даже размер узора в соответствии с вашими потребностями.

Нейросеть также позволяет экспериментировать с различными стилями и мотивами. Хотите создать винтажный узор в стиле ар-деко или современный абстрактный дизайн? Все это возможно с нашей инновационной технологией! Простота использования и неограниченные возможности делают нейросеть идеальным инструментом для дизайнеров, художников, производителей и всех, кто ищет уникальные решения для своих проектов.

Так что не ждите, присоединяйтесь к революции в дизайне узоров! Откройте для себя новый мир бесконечных творческих возможностей. Создавайте удивительные бесшовные узоры, которые будут вдохновлять и удивлять!

Показать полностью 3
49

Image-to-3D - сравниваю доступные нейронки

Бюст штурмовика создан при помощи Dall-E и tripo3d.

Бюст штурмовика создан при помощи Dall-E и tripo3d.

Астрологи объявили взрывной рост объемов 3D-контента — только за последние месяцы опубликовано 13 статей про генерацию трехмерных объектов из текста и изображений.

  • SV3D: Stability AI показала новую модель для реконструкции изображения в 3D с высоким разрешением.

  • LATTE3D от NVIDIA: новый метод преобразования текста в 3D, позволяющий генерировать текстурированные сетки из текста всего за 400 мс.

  • Isotropic3D: генерация изображения в 3D на основе создания многоракурсных плоских изображений.

  • MVControl: преобразование текста в 3D с управлением по типу ControlNet (резкость, глубина и т. д.).

  • Make-Your-3D: преобразование изображения в 3D с возможностью управления генерацией с помощью текстовых подсказок.

  • MVEdit: поддерживает преобразование текста в 3D, изображения в 3D и 3D в 3D с генерацией текстур.

  • VFusion3D: преобразование изображения в 3D на базе предварительно обученных моделей видеодиффузии.

  • GVGEN: преобразование текста в 3D с объемным представлением.

  • GRM: эффективное преобразование текста в 3D и изображения в 3D за 100 мс.

  • FDGaussian: преобразование изображения в 3D с предварительной генерацией разных ракурсов в 2D.

  • Ultraman: преобразование изображения в 3D с упором на человеческие аватары.

  • Sculpt3D: и снова преобразование текста в 3D.

  • ComboVerse: преобразование картинок в 3D с комбинированием моделей и созданием сцен.

Не везде доступен код, так что сравнивать сложно, но первые результаты уже есть. Я сравнил восемь image-to-3d нейронок на картинках, сгенерированных в Dall-E. Все модели созданы при настройках по умолчанию.

  1. 3d.csm

2. TripoSR

3. CRM

4. GRM

5. mvedit

6. InstantMesh

7. tripo3d

8. dreamgaussian

Условно, эти решения делятся на три группы.

  1. Самые слабые - GRM и dreamgaussian не справляются реконструкцией невидимых на картинке деталей и оставляют сквозные отверстия. Они создают деформированные, непригодные для дальнейшей обработки модели.

  2. У второй категории решений: TripoSR, CRM, mvedit, InstantMesh - наблюдаются сложности с созданием симметричных моделей, мелкие артефакты, например, каверны и искаженные текстуры. Под ними - грязные сетки и сглаженные болванки-обмылки.

  3. 3d.csm tripo3d - лучше создают текстуры, додумывают детали на невидимых частях объекта. Хотя tripo3d умеет в ретопологию, генерациям все еще недостает выраженного рельефа. Большая часть деталей остается на текстуре.

Пока что технология image-to-3d находится в зачаточном состоянии и напоминает результаты, которые выдавали первые версии stable diffusion. Реконструкции поддаются только сравнительно простые изображения монолитных предметов.

Да, сравнивать 3d.csm, tripo3d с демо на huggingface нечестно, так как это демонстрационные версии коммерческих сервисов, которые используют более сложные пайплайны и генерируют в несколько этапов. Однако сейчас именно они юзабельнее. Более детальные текстуры - заметное преимущество, так как их можно преобразовать в карту высот и перенести часть деталей в меш.

Вряд ли результаты их работы подойдут для нужд 3D-художников, однако уже сейчас они могут быть основой для скульптинга и годятся для распечатки на FDM-принтере. Буду продолжать эксперименты в телеграм.

Показать полностью 9

Этика нейросетей: как ИИ учится быть нравственным

Этика нейросетей: как ИИ учится быть нравственным

Привет, пикабушники! Сегодня хочу замутить разговор на серьезную тему - этику нейросетей. Многие думают, что ИИ - это просто какая-то умная программа, которая делает то, что ей скажут. Но на самом деле все гораздо сложнее и интереснее!

Представьте, что вы создали мощную нейросеть, которая может решать сложные задачи, генерировать контент и даже общаться с людьми. Круто, да? Но тут возникает вопрос - а что если ваш ИИ начнет делать что-то не то? Например, станет генерировать фейки, оскорблять людей или даже планировать преступления? Вот тут-то и встает вопрос об этике нейросетей.

Чтобы избежать таких проблем, разработчики уже сейчас закладывают в нейросети этические принципы. Это как свод правил и ценностей, которые ИИ должен соблюдать в своей работе. Например, нейросеть должна быть честной, непредвзятой, уважать частную жизнь людей и не допускать дискриминации. Звучит как набор правил для приличного человека, да? В этом и суть - мы хотим, чтобы ИИ вел себя нравственно, как порядочный гражданин.

Но откуда нейросеть знает, что хорошо, а что плохо? Тут в дело вступает машинное обучение. Разработчики "скармливают" нейросети огромное количество данных и примеров, на которых она учится отличать правильное от неправильного. Например, ИИ анализирует тексты, помеченные как "токсичные" или "оскорбительные", чтобы научиться их распознавать и не допускать. Или изучает этические кодексы и руководства, чтобы понять, какие действия считаются нравственными.

Конечно, это не идеальный процесс. Нейросети могут перенимать предвзятости и стереотипы, заложенные в данных для обучения. Или оказаться в ситуации этической дилеммы, где нет однозначно правильного решения. Поэтому так важно, чтобы разработчики постоянно следили за своими ИИ, тестировали их и дорабатывали.

Еще один важный момент - прозрачность и подотчетность ИИ. Мы должны понимать, как нейросети принимают решения и на основе чего делают выводы. Черные ящики, которые выдают результат непонятно как - это не круто. Поэтому многие компании уже работают над тем, чтобы сделать нейросети более открытыми и объяснимыми.

В общем, этика ИИ - это большая и важная тема, над которой уже сейчас ломают голову лучшие умы планеты. От того, насколько нравственными и безопасными будут нейросети, зависит наше будущее. Так что следите за этой темой, она еще не раз всплывет в новостях и на Пикабу. А у вас какие мысли, как нам воспитать ИИ с крепкими моральными принципами? Может у вас есть идеи? Делитесь в комментариях.

Практические примеры, теоретические основы и последние новости из мира нейросетей - все это ждет тебя на нашем канале- https://t.me/Neiroseti_AI_promt

Показать полностью 1

Вы все еще думаете, что Сири вас понимает? Разбираемся, как устроены ИИ-ассистенты!

Вы все еще думаете, что Сири вас понимает? Разбираемся, как устроены ИИ-ассистенты!

Привет, пикабушники! Сегодня хочу поговорить с вами о таком любопытном феномене, как ИИ-помощники - всякие там Сири, Алисы и иже с ними. Многие из нас регулярно болтают с ними, но задумывались ли вы - а насколько эти цифровые собеседники на самом деле умные? Действительно ли они понимают, о чем мы им говорим, или просто мастерски притворяются? 🤔

Давайте разбираться! Для начала, что вообще из себя представляют эти ИИ-помощники с технической точки зрения? По сути, это сложные системы обработки естественного языка (NLP), которые умеют распознавать речь, анализировать ее смысл, формировать ответ и озвучивать его приятным голосом. Звучит впечатляюще, но пока что не похоже на настоящий ИИ из научной фантастики, согласитесь? 😅

На самом деле, большинство современных ИИ-ассистентов работают на базе нейросетей - это такие хитрые алгоритмы, которые учатся на огромных массивах данных. Грубо говоря, разработчики скармливают нейросети тонны текстов, диалогов и другой информации, а она, умничка такая, учится находить в этом всем закономерности и связи. В итоге получается система, которая более-менее понимает естественный язык и может поддерживать диалог. Прикольно, да? 😎

Но давайте будем честны - пока что эти диалоги довольно примитивные. Большинство ИИ-ассистентов хорошо справляются только с простыми командами и вопросами, на которые можно найти конкретный ответ. Например, "Какая завтра погода?" или "Включи мне Металлику". А вот если попытаться поговорить с ними о чем-то более абстрактном или завести спор, то становится очевидно - никакого реального понимания там нет, только иллюзия 😕

К тому же, у всех этих Алекс и Сири есть еще одна серьезная проблема - они зачастую тупо не понимают контекст. Вы можете сказать что-то вроде "Напомни мне завтра позвонить маме", и ваш ИИ-помощник бодро ответит "Окей, напоминание установлено!". Но он понятия не имеет, кто такая ваша мама и зачем ей звонить - просто формально выполняет команду. Никакой эмпатии и понимания, увы 😞

Но не будем так уж строги к бедным ИИ-ассистентам! В конце концов, эти технологии еще очень молоды и постоянно развиваются. Я уверен, что лет через 10 (а может и раньше) мы увидим цифровых помощников, которые действительно будут понимать нас и вести осмысленные диалоги. А пока что давайте просто получать удовольствие от общения с этими забавными и полезными, пусть и не слишком сообразительными, собеседниками 😉

Вот такие дела, друзья! А что вы думаете об ИИ-ассистентах? Часто ли вы с ними болтаете, и были лиу вас забавные случаи из их "жизни"? Расскажите в комментариях, будет интересно почитать! 😄

И да, если вам понравился этот пост - ставьте лайк, подписывайтесь на канал и делитесь с друзьями! Впереди еще много интересного про ИИ и другие технологии будущего. Оставайтесь на связи! 😉👌

На этом у меня все, ребята. Надеюсь, было интересно и познавательно. Увидимся в следующих постах! Пока-пока! 👋

Показать полностью 1
11

Нейросеть генерирует движения для 3D-моделей на основе 2D-записей

Новое слово в мокапах, модель с открытым кодом переносит движения реального человека или животного из видео на модель, при этом плавность и динамика не теряются.

Multi-view Ancestral Sampling (MAS) — это техника для создания 3D-движений из 2D-данных. Эта методика использует модель диффузии для обработки нескольких 2D-последовательностей движений, снятых с разных углов, чтобы синтезировать последовательное 3D-движение.

Преимущество

Основное преимущество MAS заключается в возможности создавать реалистичные 3D-анимации без необходимости текстового описания исходных движений, что особенно важно в областях, где сбор 3D-данных осложнён.

MAS применяет алгоритм обратного диффузионного моделирования для синтеза чистых 2D-образцов движения, а затем согласует их в единое 3D-движение. Этот процесс включает этапы триангуляции и репроекции, обеспечивая согласованность между разными взглядами на движение, что позволяет добиться высокой точности и естественности анимации.

Для более подробной информации о проекте и его технических деталях можно посетить официальную страницу проекта MAS здесь или ознакомиться с их научной работой на arXiv.

В качестве примеров применения, разработчики MAS демонстрируют, как модель справляется с анимацией профессиональных баскетбольных маневров, элементов художественной гимнастики с мячом и соревнований по конному спорту. У технологии большой потенциал в различных областях, где традиционные методы 3D-моделирования либо слишком дороги, либо технически невозможны.

Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? В своем телеграм канале НейроProfit я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!