
Искусственный интеллект
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?
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
Как нейросеть стала звездой TikTok: виртуальные инфлюенсеры и их удивительный мир
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
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!
Image-to-3D - сравниваю доступные нейронки
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.
2. TripoSR
3. CRM
4. GRM
5. mvedit
6. InstantMesh
7. tripo3d
Условно, эти решения делятся на три группы.
Самые слабые - GRM и dreamgaussian не справляются реконструкцией невидимых на картинке деталей и оставляют сквозные отверстия. Они создают деформированные, непригодные для дальнейшей обработки модели.
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.
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.
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
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! 👋
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

















