Робохроники ИИ: анатомия дипфейка, ИИ под ключ и как алгоритмы добывают медь

Роботы из Redmadrobot Data Lab рассказывают про новости, кейсы и подходы в ИИ, которые можно переложить на нашу действительность и реально использовать.

Deepfake (Deep learning + Fake) — это синтез изображений или аудио с помощью искусственного интеллекта (чаще всего используют GAN — генеративно-состязательные нейросети). Речь о серьёзном изменении данных: технология deepfake позволяет имитировать интонацию, характерные паузы между словами и жесты, акцент или корректировать эмоции при произношении слов.

Технология уже «пошла в массы» — вокруг deepfake стал появляться рынок. Например, японский стартап Deepfakes Web за $2 в час предоставит вам облако и платформу для создания фейковых видео. А Modulate из Бостона создаёт «звуковые скины», подходящие к образу вашего персонажа в видеоигре.

Согласно отчёту The State of Deepfake, с декабря 2018 года количество фейковых видео удвоилось — с 7964 до 15 тысяч. Да, 96% роликов — порно, крупные сайты вроде Reddit и Pornhub удаляют их. Но качество фейков улучшается, а создавать их становится всё проще — в открытом доступе есть приложения и код для генерации, инструкции и расширения для браузеров.

Все просто — в вопрос включилась политика. Проблема в том, что одна и та же технология генерирует и Уилла Смита, гнущего ложки в «Матрице», и поддельных топ-менеджеров или государственных спикеров, ложные заявления которых уже не выглядят так забавно.

Например, технология позволяет «заставить» президента США обсуждать героев Marvel, а потом ругать своего преемника на посту.

Неоценимый инструмент в, скажем, предвыборной гонке, не правда ли? Например, вместо того чтобы искать компромат на соперника, теперь его можно создать собственноручно. К тому же это несложно, а из-за увеличения числа, повышения качества и доступности производства фейков эти риски всё активнее обсуждают в США и Европе.

В Вашингтоне, например, где тема вмешательства в выборы и использования соцсетей для распространения фейков не стихает уже который год, приняли Deepfake Report Act — документ, обязывающий Министерство внутренней безопасности США ежегодно составлять доклад об использовании технологии deepfake. Но законодатели в этой борьбе бессильны без привлечения специалистов и, самое главное, соцсетей.

Интерес соцсетей в борьбе с фейками прямой — правительства не хотят разбираться, кто виноват, а кто нет, поэтому на все вопросы придётся отвечать руководству самой платформы. Вряд ли Марк Цукерберг горит желанием снова извиняться перед законодателями.

В сентябре Facebook объявил конкурс Deepfake Detection Challenge, пообещав вложить в инициативу $10 млн (участвовать тут). Партнёры — Amazon, Microsoft, MIT и другие. Цель соревнования — разработать эффективные способы отличать deepfake-видео и фото. По итогам состязания получится набор методов для разработки полноценного инструмента против deepfake.

Тем же вопросом озабочены и в Twitter — компания разрабатывает механизмы по обнаружению недостоверного контента. Вопрос deepfake в соцсети рассматривают отдельно, уделяя ему особое внимание. Как сообщили в самой соцсети, в борьбе с «синтетическими и манипулирующими медиа» компания намерена изучить, как распространяется недостоверный контент. В Twitter также отдельно указали, что хотят получать фидбек от пользователей и планируют быть открытыми в своих действиях.

Не обошлось и без Google — в своих проектах корпорация даже опередила «социальных» коллег. Проект по борьбе с аудиофейками компания запустила ещё в январе, а в сентябре опубликовала deepfake-датасет.

Для его съёмки были привлечены актёры, на основе кадров с которыми впоследствии создавались deepfake-видео. Получившаяся таким образом коллекция реальных и фейковых записей, полагают в компании, поможет в разработке инструментов по обнаружению такого контента.

Борьба с deepfake ведётся, но это обоюдный процесс — пока корпорации и государства ищут пути противодействия существующим методам, злоумышленники совершенствуют свои инструменты.

Американская компания-производитель меди Freeport-McMoRan внедрила машинное обучение в свою производственную цепь. Эксперимент проводился на шахте в Арканзасе, а его результаты были настолько внушительными, что компания решила пересмотреть свои прогнозы по добыче.

Шахту и оборудование оснастили датчиками, информацию с которых и обрабатывал ИИ. Система определила, что на шахте добывалось семь типов руд, а метод их обогащения, который подразумевал использование флотационных резервуаров, может быть улучшен за счёт регулировки уровня водородного показателя (pH).

Применив новый метод на практике, Freeport-McMoRan смогла получить на 9000 тонн больше меди по итогам года, что в самой компании охарактеризовали как «выдающийся успех».

ИИ относительно слабо применяется в добывающей промышленности, но полученный в США опыт может кардинально поменять всю отрасль. Во всяком случае, Freeport-McMoRan уже объявила о планах расширить практику использования ИИ на остальные свои шахты и повысила прогноз производства меди на 90 тысяч тонн.

Финансовая компания Acima Credit LLC использует искусственный интеллект для выявления мошенников среди подающих заявку на получение кредита.

Acima Credit предлагает займы от $300 до $5000 и работает с людьми из категории риска, у которых плохая или просто неубедительная кредитная история.

Конечно, есть фрод и другие виды мошенничества с использованием фейк-личностей. Преступники комбинируют в заявках выдуманные имена с ещё неиспользуемыми номерами социального обеспечения (детей или тех, кто не имеет кредитной истории), после чего делают займы. Ущерб от схемы с фейк-личностями только во втором квартале 2019 года перевалил за $1 млрд.

ИИ анализирует онлайн-транзакции и выявляет подозрительные операции. Чаще выдают злоумышленников устройства: система опознает и проверяет их. Если свойства софта, «железа», особенностей соединения или сам пользователь вызывают подозрение (ИИ основывается на базе данных о подобных преступлениях), сеть подаёт сигнал тревоги.

Есть и другие ИИ-инструменты, помогающие банкам и финорганизациям. Например, решения FICO могут подтверждать личность новых пользователей по биометрии или замечать нехарактерную активность клиентов. Речь идёт о поведенческих паттернах, явное нарушение которых система заметит и уведомит банк.

Американцы Booz Allen Hamilton хотят вывести на рынок готовые ИИ-решения. Для решения этой задачи открывается Modzy — своего рода маркетплейс для искусственного интеллекта.

Покупателю предложат уже обученные системы под ключ: например, сети по распознаванию зданий на фотографиях со спутника или алгоритмы по распознаванию интонаций в устной речи. Лицензия предполагает простую формулу pay to use. Есть даже демо-версия проекта!

В Booz Allen решили создать торговую площадку, когда узнали, что военные США и разведка параллельно разрабатывали схожие ИИ-решения. Другой пример — одновременно 30 госструктур работают над своей версией алгоритма по распознаванию лиц. Партнёрами маркетплейса уже стали компании Hypergiant, Orbital Insight, AI.Reverie, Apptek, CrowdAI и Paravision.

Cervest разрабатывает ИИ-платформы для исследования климата и недавно привлекла 3,7 млн фунтов стерлингов инвестиций. С помощью решения компании можно не только предсказать, как изменится климат, но и выявить предпосылки возникновения стихийных бедствий или, к примеру, выбрать лучшее место для строительства завода. Бета-версию платформы планируют запустить в первом квартале 2020 года.

• В США журналисту Эду Нидермейеру разрешили прокатиться на самоуправляемом такси Waymo, водителя для подстраховки за рулём не было. Поездка заняла около 10 минут, автомобиль разогнался до 70 км/ч. По словам Нидермейера, самоуправляемая машина действовала на дороге почти так же, как человек.
• «КамАЗ» показал беспилотный грузовик на основе тягача «КамАЗ-5490 Neo». Проект создан совместно с компанией «ВИСТ Групп» и казахского университета «Назарбаев».
  
• В профсоюзе водителей грузовиков International Brotherhood of Teamsters обеспокоены перспективой появления на дорогах беспилотных авто. В организации отметили, что нельзя заменять опытных водителей на «ненадёжную технологию».
  

К компьютеру прикрутили караоке-машину. Это если коротко. Стриминговый сервис Deezer разработал алгоритм, позволяющий разделять музыкальный файл на составляющие — бас, вокал, ударные, пианино и «всё остальное».

Нейросеть была обучена на десятках тысяч песен, а «расчленить» композицию на составляющие можно буквально за пару минут.

Кстати, сделать «минусовку» любимой песни может кто угодно — библиотека на основе нейросетей опубликована здесь. И да, это бесплатно. Доступна и онлайн-версия.

Более того, можно даже совместить технологию deepfake-аудио с алгоритмами Deezer: сделать «минус» и наложить на него вокал другого человека. Если вы всегда хотели услышать, как Элвис Пресли исполняет панк-рок, вам по этому пути.

А желающих творить по полной порадует стартап Accusonus, улучшающий качество звука. Компания собрала $3,3 млн инвестиций, и не зря — если добиться нарочито грубого «гаражного» саунда их нейросеть не поможет, то причесать записанное на телефон выступление скрипачей в метро — запросто. Точнее, за $149.

В Березниках этой осенью запустят пилотные проекты «Умный пешеходный переход», «Умный светофор» и «Умный свет». Проекты представил «Ростелеком».

В частности, пешеходный переход с модулем распознавания движения поставят на пересечении улиц Юбилейная и Льва Толстого, а на перекрёстке той же Юбилейной и Мира смонтируют «умный» светофор.

• Фонд AI Capital привлёк $100 млн инвестиций.
• В США призвали активнее инвестировать в ИИ, чтобы не проиграть гонку Китаю.
  
• Starbucks использует ИИ в своей программе лояльности. В компании отмечают, что продажи выросли на 5% в Китае и на 6% — в США.
  

И напоследок. Посвящается всем, кто помнит те шахматы из Гарри Поттера.

Если понравилось (или даже не понравилось) — пишите в комментариях. Ведь без обратной связи робота не переобучить. Самые свежие новости про ИИ и не только — в нашем Telegram-канале. Всем ИИ!

#искусственныйинтеллект #машинноеобучение #робохроники