Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Авторские научные обозрения в "Русском переплете"
"Физические явления на небесах" | "Неизбежность странного микромира" | "Биология и жизнь" | "Terra & Comp" | Научно-популярное ревю | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

TERRA & Comp
С 07 августа 2003 года обозрение ведет Александр Семенов
До 10.07.2002 вел Кирилл Крылов

НАУКА

Новости

Научный форум

Научно-популярный журнал Урания в русском переплете

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Кто перым провел клонирование?

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

 Журналы в сети:

Nature

Успехи физических наук

New Scientist

ScienceDaily

Discovery

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology


"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

02.06.2018
14:59

Снимок: Космическое столкновение озаряет темноту космоса

    Хотя на снимке, сделанном при помощи космического телескопа НАСА/ЕКА Hubble («Хаббл»), она напоминает розу на фоне темноты космоса, на самом деле галактика NGC 3256 . . .

02.06.2018
14:45

Событие, породившее гравитационные волны, сформировало новую черную дыру

    Мощное столкновение двух нейтронных звезд, в результате которого были сформированы гравитационные волны и о котором мы узнали прошлой осенью, привело к рождению . . .

02.06.2018
14:40

Ученые нашли еще один мозг в теле человека

    В человеческом организме находится "второй мозг", который располагается в кишечнике, и австралийские ученые смогли понять принцип его работы, пишет Science Alert . . .

02.06.2018
14:34

В Тихом океане могут установить систему обнаружения космического мусора

    Российская оптико-электронная станция контроля космического пространства может быть установлена на территории Новой Зеландии в Тихом океане, сообщил РИА . . .

02.06.2018
14:29

Астрофизики предсказали три пути развития человечества

    Группа астрофизиков во главе с американцем Адамом Франком построила модель развития экзоцивилизации, по которой они выделили три возможных пути развития . . .

02.06.2018
14:03

NASA приглашает на прогулку по экзопланетам

    Национальное управление США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства (NASA) в рамках проекта Exoplanet Travel Bureau предлагает желающим совершить . . .

02.06.2018
14:00

Унутре нейронка: "Яндекс" превратил искусственный разум в реставратора

    Нейросети сочиняют стихи и музыку, но способны ли они творить? Александр Крайнов, руководитель службы компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта "Яндекса", рассказал, как его команде удалось превратить искусственный интеллект в реставратора картин, когда подобные технологии проникнут в нашу жизнь и какие нестандартные задачи смогут решать.

    Сияние искусственного разума

    Благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей у ученых появилась возможность формировать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта, умеющие решать нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно, создавая новые образцы искусства и технологий.

    К примеру, только за последние два года ученые разработали ИИ, обыгрывающий человека в непросчитываемую древнекитайскую игру го, обучаясь при этом с нуля, отыскивающий важнейшие события в истории по газетам, сочиняющий сценарии к компьютерным играм, раскрашивающий фотографии и видеоролики под Ван Гога и рисующий собственные картины.

    В 2017-м представили систему ИИ, умеющую отличать родинки от меланомы лучше, чем самые опытные дерматологи. Чуть раньше программисты "Яндекса" создали нейросети, записавшие музыкальные альбомы в духе "Нирваны" и "Гражданской обороны" и рисовавшие в стиле Василия Кандинского.

    Многие из этих "творческих" достижений искусственного разума стали возможными благодаря так называемым состязательным, или GAN, сетям, не только распознающим какие-то объекты или решающим задачи, но и самостоятельно вырабатывающим что-то новое.

    Как правило, такая система ИИ состоит из двух соперничающих между собой блоков. Один из них, "генератор", предлагает новые варианты, а другой, "инспектор", пытается понять, нет ли ошибки и укладываются ли выполненные выкладки в определенные критерии.

    Такую сеть сложнее обучить нужным действиям и достичь максимума производительности, но зато она потом гораздо надежнее. С другой стороны, ее можно научить даже тому, что сам человек плохо себе представляет.

    "Сделай то, не знаю что"

    С этой проблемой недавно столкнулись программисты "Яндекса", занимающиеся системами машинного зрения для беспилотников и "глазами" Алисы, виртуального помощника российской поисковой компании.

    "Это, по сути, был просто творческий эксперимент. Нас нашли ребята из Екатеринбурга, которые занимаются стрит-артом, и попросили подумать, какие технологии позволят создать что-то новое, выходящее за рамки обыденного "кибернетического" искусства", — объясняет Крайнов.

    По его словам, данный проект был для него и его команды своеобразным хобби, никак не связанным с тем, чем обычно занимаются разработчики систем машинного зрения "Яндекса" — копированием того, как видит мир человек.

    "Обычно нейронные сети учатся на примерах. По сути, они копируют имеющиеся образцы. Это замечательно работает с музыкой и стихами — если ИИ сочиняет музыку или стихи как человек, все в восторге. Неожиданно оказалось, что с изобразительным искусством это не так", — рассказывает Александр.

    Как отмечает Крайнов, продукты творчества нейросетей, простые стилистические копии художников, казались зрителям скучными и неинтересными, тем, что может каждый. "Нам пришлось решать задачу без четкой формулировки — заставить искусственный интеллект сделать что-то не так, как это бы сделал человек, и чтобы результат при этом не был ерундой", — поясняет исследователь.

    Ученые подумали и нашли нетривиальный выход из ситуации — они поставили нейросеть в такие условия, в которых, как выражается Крайнов, она в принципе не могла поступить как человек в силу неполноты данных и ограниченности самой сети, неизменных особенностей ее устройства.

    "В этом нам помог наш недавний проект, совместный с коллегами из "Сколтеха", — Deep Image Prior. Это классическая научная работа, у которой вряд ли будут практические применения в ближайшее время. В ее рамках нейросеть пытается воспроизвести изображение без обучения, получая на входе лишь некий шум", — рассказывает специалист "Яндекса".

    Глубинную сеть, как установили исследователи из "Яндекса" и "Сколтеха", можно использовать для удаления шумов из изображения, повышения его разрешения и даже восстановления потерянных сегментов картинки или удаления различных надписей, нанесенных поверх фотографии, не тренируя ее на большом наборе примеров и других изображений. По сути, ученые случайно меняли структуру самой сети, а анализируемые ею данные оставались всегда одинаковыми.

    Эти же идеи Крайнов и его сподвижники применили для создания нейросети, выполняющей роль своеобразного реставратора древних фресок и картин, поврежденных от времени или вандалами.

    "Наше вмешательство в данном случае заключалось в том, что мы указывали сети на те части картинки, которые необходимо заменить. Все остальное она делала сама, не получая никаких подсказок и ориентируясь только на окрестное изображение. Это невероятно сложная задача, успешное решение которой демонстрирует, что нейронная сеть может найти априорную информацию, имеющуюся в одной фотографии", — подчеркивает Крайнов.

    Искусственный интеллект выиграл в покер почти два миллиона долларов В данном случае, пояснил исследователь, это можно сравнить с тем, как если бы система ИИ AlphaGo Zero, способная к "беспримерному" самообучению, стала мастером этой древнекитайской стратегии, сыграв всего одну партию, а не миллиарды игр с менее совершенной копией себя.

    На службе искусства и науки

    Кибернетического реставратора опробовали на древнеримской фреске, найденной в Испании в 1968 году. Во времена династии Флавиев она украшала пол виллы Ла-Ольмеда. Художники и искусствоведы восстановили большую часть фрески: на ней изображен один из сюжетов древнегреческих мифов о похождениях Ахиллеса. Однако некоторые элементы так и остались непонятными.

    Ясность внес кибернетический реставратор. Художники стрит-арта Анна Клец, Андрей Колоколов и Максим Парфенов "распечатали" то, что получилось, на стене одного из жилых домов в Екатеринбурге при помощи особого принтера, созданного специально для этой цели. Вывод картинки занял несколько дней, и печать была завершена практически в тот момент, когда Крайнов и стрит-артеры выступали на конференции YaC 2018 в Москве с рассказом о том, чего им удалось достичь.

    Исследователь отмечает: все это можно использовать не только для подобных развлекательных целей, но и для решения серьезных научных задач, в том числе восстановления картин, документов и прочих артефактов.

    "В этой ситуации нужно ориентироваться не на одно изображение, а на какой-то их класс, на котором учится нейросеть. Пару месяцев назад наши коллеги из компании NVidia придумали методику восстановления "обрезанных" лиц на фотографиях с помощью сети, обучавшейся на базе фотографий знаменитостей", — продолжает Александр.

    Подобные системы искусственного интеллекта, отмечает он, помогут также понять, какой художник написал ту или иную картину, или вычислить подделку.

    "Состязательные сети, достраивающие изображения, удивительно хорошо отличают оригиналы от подделок. Проверяющая часть, обычно играющая вспомогательную роль в обучении и работе, способна выявлять подделки и копии работ того или иного художника лучше, чем эксперты", — поясняет Крайнов.

    Путь к сингулярности

    Пока эти технологии — интересный, но сугубо научный эксперимент. Однако в будущем, когда вычислительные мощности заметно возрастут, они могут стать обыденностью, тем, что есть на каждом телефоне, компьютере или другом гаджете.

    "Наши дети будут фотографировать или снимать видео, редактируя изображение прямо на телефоне, улучшая качество одним кликом, заменяя людей на снимках на знакомых или что-то другое при помощи нейросетей. При просмотре фильмов мы сможем заменять одних актеров на других — или на самого себя, сделав одно селфи. Скоро это будет доступно каждому", — рассказывает Александр.

    Некоторые ученые считают, что дальнейшая эволюция нейросетей в конечном итоге приведет к тому, что они обретут способность самостоятельно творить и решать самые общие задачи, приблизившись по возможностям к человеку. Другие относятся к этому скептически — без человека и его оценки того, что делают нейросети, плоды их творчества нельзя считать чем-то, имеющим самостоятельную ценность.

    Как полагает Крайнов, ответ на этот вопрос несколько сложнее, чем обе эти точки зрения. С одной стороны, нейронная сеть действительно может выступать в роли своеобразного "цензора", оценивающего работу другой системы искусственного интеллекта.

    "С другой стороны, все нейронные сети обучаются на ограниченном наборе данных, и когда мы говорим об их творчестве, речь идет о подражательстве, а не о создании действительно чего-то нового. Конечно, они могут достичь впечатляющих успехов на этом поприще, но в стихах, картинах, кинолентах, созданных человеком, отражается все же его жизненный опыт, эмоции и переживания", — поясняет Крайнов.

    У нейронных сетей нет никаких переживаний, жизни и прошлого. По сути, как выражается специалист "Яндекса", они представляют собой набор формул, который предназначен для решения лишь какой-то конкретной задачи, даже такой сложной, как копирование стиля известного художника или поэта.

    "Когда мы говорим о произведениях искусства, наше восприятие прекрасного всегда формируется из двух частей — собственно работы самого художника и тех эмоций, которые у нас возникают. Поэтому я допускаю, что те вещи, которые создаст нейросеть, вызовут у нас эмоции и заставят нас их домыслить, сделать чем-то великим и ценным. Но это уже будет творчество зрителя, а не сети, которая просто послужит источником творческого импульса человека", — заключает Крайнов.

    По информации https://ria.ru/science/20180602/1521875364.html

01.06.2018
22:42

МФТИ и институты РАН совместно открыли девять новых лабораторий

    В стенах Московского физико-технического института откроется девять новых научных и прикладных лабораторий, в которых будут совместно работать ведущие ученые . . .

01.06.2018
22:38

Астрономы назвали 121 планету, на чьих лунах может скрываться жизнь

    Луны свыше ста планет-гигантов, вращающихся вокруг далеких звезд, могут поддерживать жизнь в том виде, в котором она существует на Земле, заявляют астрофизики в . . .

01.06.2018
18:34

Физики РАН разработали новый тип оптоволокна

    Физики из РАН разработали новый тип оптоволокна, который можно использовать в качестве базового материала для создания ярких и компактных инфракрасных лазеров, . . .

01.06.2018
18:29

Далекая нейтронная звезда поможет разгадать тайну сверхновой

    Порой чудеса Вселенной похожи на туманность Муравей: гигантские радужные узоры, расплескавшиеся по просторам пустоты. Но зачастую они не так заметны — подобно . . .

01.06.2018
18:19

Ученые начинают «физическую» часть создания квантового компьютера

    Квантовый консорциум приступает к реализации «физической» части проекта по созданию многокубитного квантового компьютера, сообщили в компании «ВЭБ Инновации» . . .

01.06.2018
17:57

Физики придумали способ найти в триста раз больше слияний черных дыр

    Ученые из МГУ им. М.В. Ломоносова совместно с рядом зарубежных коллег предложили новый способ обнаружения гравитационных волн особо низкой частоты. С его помощью, . . .

01.06.2018
16:48

Паутина прочнее стали

    Исследователи из Института физико-химических исследований RIKEN (Япония) изучили механизм, который делает паутину прочнее стали. Об этом сообщает издание Naked Science . . .

01.06.2018
16:45

Число электромобилей на дорогах превысило 3 млн

    Число электромобилей на дорогах во всём мире достигло в 2017 году рекордного уровня в 3,1 млн, сообщило Международное энергетическое агентство (МЭА). По сравнению с 2016 . . .

01.06.2018
16:42

В России предложен проект нового самолёта со сверхкоротким взлётом

    Фонд перспективных исследований (ФПИ) рассказал о проекте нового летательного аппарата самолётного типа со сверхкороткими взлётом и посадкой. Сообщается, что в . . .

01.06.2018
16:33

Полные космонавты обрекли себя на потерю зрения

    Патологии глазного дна — самые распространенные последствия долгого нахождения в условиях невесомости — чаще встречаются у более крупных космонавтов, . . .

01.06.2018
16:31

Полосы на Плутоне оказались дюнами из метанового льда

    Ученые провели детальное исследование периодических горизонтальных полос, обнаруженных в 2015 году на поверхности ледяных равнин Плутона, и пришли к выводу, что, . . .

01.06.2018
16:27

Искусственный нерв заставил двигаться тараканью ногу

    Ученые создали искусственный электронный аналог афферентного нерва — подсоединив его к ноге таракана, авторы смогли имитировать передачу сигналов от настоящих . . .

01.06.2018
16:24

Зонд Dawn приблизится вплотную к Церере

    Космический аппарат Dawn начал переход на свою последнюю орбиту вокруг карликовой планеты Церера. В июне он достигнет орбиты высотой менее 50 километров — в . . .

<< 921|922|923|924|925|926|927|928|929|930 >>

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвижники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

ХРОНОС

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы

Помощь корреспонденту Добавить новость
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100