Генерирует лица, помогает снимать жилье, пишет тексты: ИИ-находки от сообщества Статьи редакции

Что-то пригодится и в своём проекте, например библиотеки от Google.

В мае 2020 года лаборатория OpenAI представила алгоритм GPT-3. Он умеет по нескольким примерам решать задачи, связанные с текстом: писать письма, верстать макеты, генерировать игровые миры, песни и табулатуры, предлагать бизнес-идеи.

Летом компания открыла частный доступ к API и модели, представила собственные примеры использования алгоритма и запустила «игровую площадку».

The Guardian попросила нейросеть написать небольшое эссе «Почему людям не стоит бояться ИИ» и собрала из нескольких вариантов один. Несколько тезисов:

• Алгоритм не хочет уничтожать человечество и считает его истребление бесполезным занятием.
  
• ИИ неинтересно становиться всемогущим. По его мнению, это утомительно и ни к чему его не приведёт.
  
• «Читатель, я надеюсь, что это внесёт вклад в эпистемологические, философские, духовные и онтологические дискуссии об ИИ», — заметил алгоритм.
  

GPT-3 генерирует тексты в основном на английском, но есть версия от «Сбера», заточенная под русский язык. А ещё он две недели писал статьи — их прочитали 26 тысяч человек и только один спросил у автора, робот ли это.

Если хочется побольше примеров в одном месте — почитайте пятничные дайджесты от Redmadrobot о том, как машинное обучение помогает решать сложные жизненные задачи или просто веселит: организует свидания, выращивает клубнику, водит поезда или беспилотные машины.

Все выпуски можно найти по тегу #робохроники

Директор по дизайну «Райффайзенбанка» Юрий Ветров восемь лет собирает примеры алгоритмического дизайна. Его летняя колонка-мнение — о положении дел в этой отрасли и её перспективах.

Коротко: генерация готовых решений, к примеру, не выходит за рамки экспериментов, потому что алгоритмы с трудом решают бизнес-задачи.

В 2020-м предприниматели из сообщества задумались, может ли машинное обучение найти квартиру или хотя бы отфильтровать «бабушкин ремонт». Может.

• Лев Клебанов развивает HomeBro — бота для Telegram, он сам отбирает предложения с четырёх сайтов недвижимости. Чтобы отфильтровать старый ремонт, Клебанов «скормил» нейросети «тысячи фотографий» как симпатичных, так и печальных квартир.
• Петр Бондаренко написал для себя алгоритм, который выбирает на ЦИАН квартиры по предпочтениям пользователя. Программа на Google Collab и инструкция к ней.
• Исследование: где автомобилисту в Москве купить квартиру.

Этот и ещё несколько сервисов отыскал Егор Комаров. Можно сгенерировать нужные снимки фотографии в онлайне и использовать их в коммерческих целях.

В Chimera Painter для каждой части тела можно выбрать цвет, чтобы ИИ преобразила его точнее: коричневые когти, розовая голова, бордовые рога. ещё можно загрузить макет из Photoshop и раскрасить его.

Библиотека Objectron, чтобы обучать алгоритмы лучше распознавать 3D-объекты. Он содержит 15 тысяч размеченных видео и 4 млн размеченных изображений с метаданными: позицией камеры, облаком точек и характеристикой плоских поверхностей.

• Lobe — чтобы тренировать модели машинного обучения у себя на компьютере без написания кода.
• Система, которая генерирует описания картинок для незрячих. Её Microsoft встроит в Word, Outlook и PowerPoint, например, для автоматической подписи добавленных изображений.
  

#ии #машинноеобучение #алгоритмы