Самые необычные способы применения машинного обучения

Фото: m24.ru/Лидия Широнина

"Цифровая Москва" рассказывала о компаниях, которые успешно внедряют в свои системы искусственный интеллект и нейросети. Также мы писали, над чем они работают прямо сейчас. В этом материале – самые нетривиальные способы использования машинного обучения и применения ИИ. 

HR 

Специалисты по подбору персонала не отстают от полицейских и Минюста: и первые, и вторые, и третьи начали активно применять в работе технологии машинного обучения: в частности, речь идет о программах распознавания лиц. Согласитесь, что оценить пригодность к работе того или иного сотрудника не менее важно, чем узнать преступника – особенно, если к вам на работу придет устраиваться как раз тот самый человек, которого уже несколько месяцев "разыскивают с собаками". 

Итак, у специалистов HR теперь тоже есть специальные программы для типологизации личностей с применением машинного обучения. Как правило, в основе техник лежит выявление особенностей физиогномики человека и поведения в соцсетях (да-да, теперь писать где-нибудь в соцсетях что-то не то о работе или начальстве становится все небезопаснее). Эти программы постепенно заменяют привычную форму психологического тестирования. Причем главная особенность этого метода заключается в том, что "диагноз" профильные специалисты поставят без участия соискателя. Как правило, кандидат даже не в курсе, что им "занимаются". 

Диагностика аутизма

В этом году благодаря психологам из Университета Северной Каролины (США) стало, наконец, возможным диагностировать аутизм в предельно раннем возрасте. С помощью машинного обучения с высокой точностью ставятся диагнозы шестимесячным младенцам. Раньше это неврологическое заболевание можно было выявить примерно с двух лет. Однако успех терапии при аутизме зависит от того, как рано ребенком начали заниматься специалисты. При аутизме неравномерно развиваются разные области мозга, что можно увидеть на снимках МРТ.

При  магнито-резонансной томографии (МРТ) показано, как связаны функционально разные участки. Ученые исследовали мозг 59 детей из группы высокого риска развития подобного заболевания (тех,в чьих семьях уже есть кто-то с аутизмом). Всем им сделали МРТ, чтобы, используя машинное обучение, составить карту связанности разных областей мозга. Благодаря разработке ученых удалось предсказать расстройство аутистического спектра у девяти младенцев. 

Фото: AP/Alex Brandon

"Умный" протез 

Искусственный интеллект оказался настолько универсальным, что его научились внедрять в протезы. Как сообщают создатели этого высокоинтеллектуального приспособления – инженеры-биомедики из Ньюкаслского университета – с помощью протеза человек может манипулировать предметами, не задумываясь, как это сделать. Работает это так: на устройстве установлена видеокамера, которая определяет объект и наблюдает за ним, а встроенная система управления на основе ИИ определяет форму предмета, затем решает, каким методом лучше его захватить и удержать. Решение "умный" протез принимает всего за несколько миллисекунд. С этой системой человек вполне может совершать простейшие действия.

Обучение роботов

Исследователи из некоммерческой организации OpenAI, которая занимается искусственным интеллектом, озаботились обучением, но учениками стали не люди, а роботы. Технология, придуманная специалистами, позволяет тренировать роботов в виртуальной реальности.

Раньше, чтобы запомнить алгоритм действий, роботам приходилось повторять одно и то же действие – при этом также применялись технологии машинного обучения, но сам процесс мог быть эффективным только при многократном повторении, что изнашивало "организмы" устройств. Теперь же роботы могут научиться действию с первого раза: для этого используются две нейросети. 

Во время работы с кубиками разных цветов ИИ обучается на автоматически генерируемых в виртуальной реальности ситуациях: каждый раз в сценах несколько иначе располагаются кубы, меняется освещение и другие параметры. Из-за огромного объема информации, которая основана на анализе сотен тысяч сценариев, робот может легко различить кубики, даже если впервые видит реальный мир. Вторая нейросеть решает, как робот будет себя вести: чтобы натренировать устройство используется обучение с преподавателем на тысячах примеров из виртуального мира: кубики-то она говорит, как складывать, но при этом заставляет не только повторять действие, а также наблюдать со стороны, как это действие выполняют другие. 

 

Четырехрукий композитор Shimon

Роботы-композиторы – это, казалось, уже было. Было, но не так! Ученые из Технологического института Джорджии использовали технологии глубокого машинного обучения, чтобы научить четырехрукого робота Shimon играть на маримбе. Робот "слушает" то, что играет в данный момент музыкат, и подыгрывает ему. Теперь же "железный помощник" сочиняет музыку сам, причем, по словам разработчиков, им удалось выйти на принципиально новый уровень.


Lyrebird воспроизведет любой голос

Крупные IT-компании давно работают над тем, чтобы сделать голоса своих виртуальных помощников максимально похожими на людей, чтобы человеку казалось, что он общается с другом. Однако пока Siri, Alexa и другие встроенные в смартфоны "советчики" все равно больше напоминают машины. Это происходит из-за того, что почти все системы синтеза базируются на библиотеках слов и фраз, записанных заранее. Исследователи из Lyrebird начали применять ИИ для создания нового речевого синтезатора, который способен воспроизвести голос любого человека и добавить ему соответствующую ситуации эмоциональную окраску – например, благодаря ИИ синтезатор умеет говорить с интонацией. 

IBM Watson посчитает налоговые вычеты за вас

Компания H&R Block натренировала машину IBM Watson на поиск оптимальных налоговых вычетов. Как утверждают в компании, "нам теперь нужен искусственный интеллект, чтобы спастись от наших налогов". Технология будет проводить обработку документов, написанных на простом языке для анализа налоговых документов и связывания заявлений с налоговым кодексом США. В процессе налоговой подготовки автоматизируются ряд операций, однако H&R Block решил сосредоточиться на определении вычетов и кредитов. Во время настройки система использует налоговые документы как основу для обучения Watson. 

ИИ сыграет в покер...и победит

В этом году самая хитрая игра "покерфейсами" сдалась искусственному интеллекту. Первыми проигравшими битву были нарды. Затем шахматы, шашки и китайская игра Го. Теперь ИИ добрался и до покера. Исследователи из Университета Карнеги-Меллона создали компьютерную программу Libratus, которая оказалась способна анализировать поведение игроков, делать верные шаги в этой непредсказуемой игре.

Libratus использует множество вычислений прямым перебором, пытаясь выяснить, какой ход окажется самым результативным. И хотя сейчас Libratus умеет играть и обыгрывать соперников только в одну разновидность покера – техасский холдем с нелимитированными ставками один на один – это не значит, что в ближайшие пару лет благодаря ИИ программа не научится побеждать в компании большего количества людей. 

Фото: ТАСС/Дмитрий Серебряков

Кто здесь психопат?

Организация The Online Privacy Foundation как-то раз решила стать спонсором соревнования по детектированию психопатии по твитам. 

Конкурс проводился с целью выяснить, так ли легко по записям в соцсетях определить, не психопат ли сосед снизу, регулярно публикующий невротический контент в своем аккаунте. Лингвистическое расследование проходило с использованием искусственного интеллекта. Организаторы предоставили всем заинтересованным участникам анонимный набор данных пользователей, оцененных по психопатии, вместе с 337 переменными, полученными из Twitter, использования и анализа lingusitc. Оценки психопатии основаны на контрольном перечне, разработанном профессором Дель Паулусом в Университете Британской Колумбии. Каждый из участников конкурса должен был предложить модель, направленную на то, чтобы идентифицировать людей, получивших самые высокии оценки как склонные к психопатии. При этом модель должна работать с несбалансированным набором данных.

Кстати, согласно результатам исследования, психопаты – не такое уж часто встречаемое явление. Даже на просторах интернета.

Наталья Чунина

 

Актуально по теме